Чи є штучний інтелект майбутнім зеленої енергетики?

Зелена енергетика є важливою у боротьбі з кліматичними змінами. Світ повинен використовувати менше енергії та переходити на менш шкідливі джерела, але це складніше, ніж здається на перший погляд. Штучний інтелект може стати відсутньою частиною пазла.

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

Розумні мережі

Розумні мережі, які підтримують двосторонній потік електроенергії та використовують розширені технології даних, є найпопулярнішим застосуванням штучного інтелекту в енергетиці. Штучний інтелект аналізує тисячі точок даних, які ці мережі виробляють, щоб дозволити реальні коригування. Ці тривалі зміни є ключем до вирішення однієї з найбільших проблем відновлюваних джерел енергії — інтермітентності.

Сонячні панелі та вітряні турбіни не можуть виробляти енергію на вимогу, оскільки вони залежать від коливань природних явищ. Їхні періоди найбільшої генерації часто не збігаються з піковим споживанням. Взимку люди використовують більше енергії вранці та ввечері, 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 однаково підходить для відновлюваних джерел енергії. Сонячні панелі виробляють більше енергії в регіонах з великою кількістю сонячного світла, а оскільки вітер збільшується на більших висотах, вітряні 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 можуть. Чим складніші ці рішення стають, тим вигіднішим стає штучний інтелект.

Відповідно до інсайтів 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 більш плавний та безпечний перехід до електроенергії без викидів.

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 цих систем. Штучний інтелект може допомогти за допомогою прогнозного технічного обслуговування.

Прогнозне технічне обслуговування передбачає відмови обладнання, навчаючи себе розпізнавати ранні попереджувальні сигнали. Ці системи попереджають техніків про проблеми, поки вони ще маленькі, легкі та дешеві для ремонту. В результаті прогнозне технічне обслуговування зменшує простої та покращує ефективність на рівні, якого не можуть досягти традиційні методи ремонту.

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. В результаті вони забезпечують ту саму кількість електроенергії з меншими викидами.

Покращення енергетичної ефективності

Ефективність є ще одним ключовим аспектом переходу до зеленої енергетики. Зменшення споживання в середовищі, що працює на викопному паливі, зменшує викиди до того, як території перейдуть на відновлювані джерела енергії. Вища ефективність у регіонах, які вже використовують відновлювані джерела енергії, 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 самі процеси.

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

Оптимізація ланцюга постачання

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

Наприклад, рекондіціоновані трансформатори знищують 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 ідентифікувати місця, де переробка є кращим шляхом вперед, і рекомендувати її енергетичним компаніям.

Зменшення викидів також може походити від використання ближчого постачальника, зміни інтервалів відправлення 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 більше покладатися на відновлювані джерела енергії. Доведена ефективність штучного інтелекту в прогнозних завданнях робить його ідеальним інструментом для цієї роботи.

Деякі організації вже використовують глибокі моделі навчання для прогнозування рівня генерації сонячної енергії, який сильно варіюється 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 попереджати влади про умови, які можуть порушити джерела зеленої енергії. З цими ранньою попередженням, енергетичні компанії можуть забезпечити достатні резерви енергії та захистити свою інфраструктуру, щоб запобігти пошкодженням та відключенням.

Фактор часу торгівлі енергією

Інша перевага штучного інтелекту для зеленої енергетики полягає в тому, що він дозволяє здійснювати швидшу та більш прибуткову торгівлю енергією. На відміну від традиційних джерел енергії, відновлювані джерела дозволяють людям виробляти自己的 електроенергію через сонячні панелі або маленькі турбіни на їхній власності. Торгівля енергією, керованою штучним інтелектом, дозволяє отримувати швидшу віддачу від інвестицій у ці системи, заохочуючи ширше прийняття.

Середня вартість житлової сонячної панелі перевищує 16 000 доларів, навіть після податкових кредитів. Однак, оскільки власники виробляють свою власну енергію, вони економлять гроші, платячи менше за електричні рахунки. Штучний інтелект посилює ці економії, продавая надлишкову енергію з цих систем назад до мережі.

Оскільки відновлювані джерела є інтермітентними, вони вироблятимуть більше енергії, ніж власники можуть потребувати. Штучний інтелект може розпізнати, коли це відбувається, і автоматично відправляти енергію до енергетичних компаній, коли це найбільш вигідно. Таким чином, мережа може розподіляти більше відновлюваної енергії, а власники цих відновлюваних 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 інсайти, яких потребують енергетичні компанії та їх клієнти, щоб зробити великомасштабну відновлювану енергетику життєздатною. Водночас він зменшить викиди від традиційних, що працюють на викопному паливі, систем. Коли загроза зміни клімату зростає, ці переваги стають все важче ігнорувати. Штучний інтелект стане кліматичною необхідністю в результаті.