Чи є штучний інтелект майбутнім зеленої енергетики?

Зелена енергетика є важливою у боротьбі зі зміною клімату. Світ повинен використовувати менше енергії та переходити на менш шкідливі джерела, але це складніше, ніж здається на перший погляд. Штучний інтелект може стати відсутнім елементом цієї головоломки.

Експерти визначили понад 50 випадків використання штучного інтелекту в енергетичному секторі. Багато з цих застосувань підтримують перехід до сталої енергетичної інфраструктури. Ось погляд на деякі з найважливіших застосувань, які підкреслюють, чому штучний інтелект є майбутнім зеленої енергетики.

Розумні мережі

Розумні мережі, які підтримують двосторонній потік електроенергії та використовують широкі дані технологій, є найпопулярнішим застосуванням штучного інтелекту в енергетиці. Штучний інтелект аналізує тисячі даних, які ці мережі виробляють, щоб дозволити здійснення реальних коригувань. Ці зміни є ключем до вирішення однієї з найбільших проблем відновлюваних джерел енергії — інтермітентності.

Сонячні панелі та вітрові турбіни не можуть виробляти енергію на вимогу, оскільки вони залежать від коливань природних явищ. Їхні періоди найбільшої генерації часто не збігаються з періодами найбільшого споживання. Взимку люди використовують більше енергії вранці та вечорі, коли темно, але сонячні панелі не виробляють енергію в темряві.

Розумні мережі, керовані штучним інтелектом, допомагають, направляючи енергію туди, де вона найбільш потрібна в будь-який момент часу. Коли генерація висока, а споживання низьке, вони направляють більше електроенергії на зберігання. Вони розподіляють збережену енергію, коли споживання зростає, а генерація падає. Таким чином, відновлювана енергетика стає більш надійною.

Інформоване розширення відновлюваних джерел

Аналогічно, не кожна територія є однаково придатною для відновлюваних джерел енергії. Сонячні панелі виробляють більше енергії в регіонах з великою кількістю сонячного світла, а оскільки вітри збільшуються на більших висотах, вітрові турбіни найкраще підходять для гірських регіонів. Однак складності власності землі та вплив будівництва на навколишнє середовище ускладнюють цю проблему.

Моделі машинного навчання можуть допомогти, аналізуючи всі ці складні фактори одночасно. Штучний інтелект може виділити ідеальні місця для будівництва нових відновлюваних енергетичних об’єктів швидше та точніше, ніж люди. Чим складніші ці рішення, тим вигіднішим стає штучний інтелект.

Довіряючи висновкам штучного інтелекту, енергетичні компанії можуть знайти місця, де відновлювані системи будуть виробляти найбільшу кількість енергії при найнижчій вартості та екологічному впливі. Це інформоване прийняття рішень дозволяє здійснити плавний та безпечний перехід до беземісної електроенергії.

Технічне обслуговування мережі

Оскільки зелена енергетика є внутрішньо більш волатильною, ніж альтернативи на вимогу, технічне обслуговування стає більш важливим. Будь-які збої можуть викликати широкомасштабні порушення постачання електроенергії, а високі витрати на ремонт посилюють вже високі ціни на ці системи. Штучний інтелект може допомогти за допомогою прогнозного технічного обслуговування.

Прогнозне технічне обслуговування передбачає виходи з ладу обладнання, вивчаючи ранні попереджувальні знаки. Ці системи попереджають техніків про проблеми, поки вони ще маленькі, легкі та дешеві для ремонту. Таким чином, прогнозне технічне обслуговування знизує час простою та покращує ефективність на рівні, який традиційні методи ремонту не можуть досягти.

Ця стратегія технічного обслуговування, керованого штучним інтелектом, також корисна для існуючих не відновлюваних мереж. Енергетичні компанії можуть мінімізувати витрати енергії та порушення, підтримуючи енергетичні мережі в кращому стані. Таким чином, вони забезпечують相同ну кількість електроенергії при менших викидах.

Покращення енергоефективності

Ефективність є ще одним ключовим аспектом переходу до зеленої енергетики. Зниження споживання енергії в середовищі, що працює на викопному паливі, знижує викиди перед переходом на відновлювані джерела. Вища ефективність у регіонах, які вже використовують відновлювані джерела, означає, що ці джерела не повинні виробляти так багато електроенергії, щоб задовольнити потреби людей.

Роль штучного інтелекту в цій області аналогічна роботі розумних мереж. Пристрої Інтернету речей (IoT), керовані штучним інтелектом, в будинках, підприємствах та електростанціях можуть аналізувати реальні умови та коригувати постачання енергії в відповідь. Таким чином, вони можуть використовувати якнайменше електроенергії, підтримуючи ті ж процеси.

Розумні термостати є чудовим прикладом цього концепту в дії. Хоча ці пристрої відносно прості, вони знижують використання опалення та охолодження на 8% на рік у середньому. Застосування тієї ж адаптивної технології до більших середовищ може принести значні енергозбереження.

Оптимізація ланцюга постачання

Аналогічно, штучний інтелект може знижувати вуглецевий слід більших енергетичних ланцюгів постачання. Моделі машинного навчання можуть аналізувати енергетичні мережі, щоб знайти області, де дрібні зміни можуть знижувати викиди. Багато з цих можливостей легко можуть бути пропущені людським оком, але штучний інтелект дуже ефективний у цьому виді аналізу.

Наприклад, рекондіціоновані трансформатори знижують відходи та викиди від виробництва нового трансформатора. Ця альтернатива легко може бути пропущена через свою простоту, але може суттєво вплинути на енергетичну мережу. Штучний інтелект може визначити, де переробка є кращим шляхом вперед, і рекомендувати її енергетичним компаніям.

Зниження викидів також можуть походити від використання ближчого постачальника, зміни інтервалів поставок або пошуку джерел перероблених матеріалів. Аналітика штучного інтелекту може знайти найкращу комбінацію цих складних факторів, щоб забезпечити енергетичним ланцюгам постачання максимальну ефективність.

Моделювання погоди

Прогнозування та аналіз погоди стануть дедалі важливішими, оскільки світ буде все більше залежати від відновлюваних джерел енергії. Доказана ефективність штучного інтелекту в прогнозних завданнях робить його ідеальним інструментом для цієї роботи.

Деякі організації вже використовують глибокі моделі навчання для прогнозування рівнів генерації сонячної енергії, які сильно варіюються в різних погодних умовах. Цей підхід штучного інтелекту є більш точним у цьому прогнозі, ніж традиційне прогнозування. Планування ефективного переходу до зеленої енергетики стає легшим у результаті.

Аналогічні рішення також можуть підготувати енергетичні компанії до надходження сильних погодних явищ. Моделі штучного інтелекту можуть попереджувати влади про умови, які можуть порушити відновлювані джерела енергії. З цими ранними попередженнями, енергетичні компанії можуть забезпечити достатні резерви енергії та захистити свою інфраструктуру, щоб запобігти пошкодженням та відключенням.

Фактор часу в торгівлі енергією

Іншою перевагою штучного інтелекту для зеленої енергетики є те, що він дозволяє здійснювати швидшу та більш прибуткову торгівлю енергією. На відміну від традиційних джерел енергії, відновлювані джерела дозволяють людям генерувати自己的 електроенергію через сонячні панелі або невеликі турбіни на своїй території. Торгівля енергією, керована штучним інтелектом, дозволяє здійснювати швидший повернення інвестицій у ці системи, що сприяє їхньому широкому прийняттю.

Середня вартість резиденційних сонячних панелей перевищує 16 000 доларів, навіть після податкових кредитів. Однак, оскільки власники генерують власну електроенергію, вони економлять гроші, платячи менше за електричні рахунки. Штучний інтелект підвищує ці економії, продавая надлишкову енергію з цих систем назад у мережу.

Оскільки відновлювані джерела є інтермітентними, вони будуть генерувати більше енергії, ніж власники можуть потребувати. Штучний інтелект може визначити, коли це відбувається, і автоматично направляти енергію до енергетичних компаній, коли це найбільш вигідно. Таким чином, мережа може розподіляти більше відновлювальної енергії, а власники цих джерел можуть заробляти гроші, щоб компенсувати витрати на встановлення.

Штучний інтелект прокладе шлях до більш зеленого майбутнього

Перехід до зеленої енергетики є важливим, але складним процесом. Хоча штучний інтелект не є повним рішенням, він забезпечує необхідну допомогу в цьому переході.

Штучний інтелект має швидкість, точність та інсайт, яких енергетичні компанії та їх клієнти потребують, щоб зробити великомасштабну відновлювану енергетику життєздатною. Одночасно він знижуватиме викиди від традиційних джерел енергії, що працюють на викопному паливі. Коли загроза зміни клімату зростає, ці переваги стають все більш важливими. Штучний інтелект стане кліматичною необхідністю в результаті.