Trí tuệ nhân tạo có phải là Tương lai của Năng lượng Xanh?

Năng lượng xanh là điều cần thiết trong cuộc chiến chống lại biến đổi khí hậu. Thế giới cần sử dụng ít năng lượng hơn và chuyển sang các nguồn ít gây hại hơn, nhưng điều đó phức tạp hơn nhiều so với vẻ ngoài. Trí tuệ nhân tạo (AI) có thể chứng minh là phần còn thiếu của câu đố.

Các chuyên gia đã xác định hơn 50 trường hợp sử dụng cho AI trong lĩnh vực năng lượng. Nhiều ứng dụng này hỗ trợ chuyển đổi sang cơ sở hạ tầng năng lượng bền vững. Dưới đây là một số ứng dụng quan trọng nhất, nhấn mạnh tại sao AI là tương lai của năng lượng xanh.

Mạng lưới thông minh

Mạng lưới thông minh, hỗ trợ dòng điện hai chiều và sử dụng công nghệ dữ liệu rộng lớn, là ứng dụng phổ biến nhất của AI trong năng lượng. AI phân tích nghìn điểm dữ liệu mà các mạng lưới này tạo ra để cho phép điều chỉnh thời gian thực. Những thay đổi liên tục này là chìa khóa để giải quyết một trong những thách thức lớn nhất của năng lượng tái tạo – sự không ổn định.

Tấm pin mặt trời và tuabin gió không thể tạo ra năng lượng theo nhu cầu vì chúng phụ thuộc vào các sự kiện tự nhiên thay đổi. Các giai đoạn sản xuất cao nhất của chúng thường không trùng với thời gian tiêu thụ cao nhất. Vào mùa đông, mọi người sử dụng nhiều năng lượng hơn vào buổi sáng và buổi tối khi trời tối, nhưng tấm pin mặt trời không sản xuất năng lượng trong bóng tối.

Mạng lưới thông minh được hỗ trợ bởi AI giúp bằng cách gửi năng lượng đến nơi cần thiết nhất tại bất kỳ thời điểm nào. Khi sản xuất cao và tiêu thụ thấp, chúng gửi nhiều điện hơn đến lưu trữ. Chúng phân phối năng lượng lưu trữ khi sử dụng tăng và sản xuất giảm. Kết quả là năng lượng tái tạo trở nên đáng tin cậy hơn.

Mở rộng năng lượng tái tạo thông minh

Tương tự, không phải mọi khu vực đều phù hợp như nhau cho năng lượng tái tạo. Tấm pin mặt trời sản xuất nhiều năng lượng hơn ở các khu vực có nhiều ánh sáng mặt trời, và vì gió tăng ở độ cao lớn hơn, tuabin gió là tốt nhất cho các khu vực núi. Tuy nhiên, sự phức tạp của quyền sở hữu đất và tác động của xây dựng đối với động vật hoang dã gần đó làm phức tạp vấn đề.

Các mô hình học máy có thể giúp bằng cách phân tích tất cả các yếu tố phức tạp này đồng thời. AI có thể nhấn mạnh các vị trí lý tưởng để xây dựng cơ sở hạ tầng năng lượng tái tạo mới nhanh hơn và chính xác hơn so với con người. Các quyết định càng phức tạp, AI càng trở nên có lợi.

Bằng cách dựa vào thông tin từ AI, các công ty năng lượng có thể tìm thấy nơi các hệ thống tái tạo sẽ sản xuất nhiều năng lượng nhất với chi phí và tác động sinh thái thấp nhất. Việc ra quyết định thông minh này cho phép chuyển đổi suôn sẻ và an toàn hơn sang điện không phát thải.

Bảo trì lưới

Bởi vì năng lượng xanh vốn dĩ dễ biến động hơn so với các lựa chọn theo nhu cầu, việc bảo trì trở nên quan trọng hơn. Bất kỳ sự cố nào có thể gây ra gián đoạn nguồn điện rộng lớn, và chi phí sửa chữa cao làm tăng giá của các hệ thống này. AI có thể giúp thông qua bảo trì dự đoán.

Bảo trì dự đoán dự đoán sự cố thiết bị bằng cách học cách xác định các dấu hiệu cảnh báo sớm. Những hệ thống này cảnh báo cho các kỹ thuật viên về các vấn đề trong khi chúng vẫn còn nhỏ, dễ dàng và tiết kiệm chi phí để sửa chữa. Kết quả là bảo trì dự đoán giảm thời gian ngừng hoạt động và cải thiện hiệu quả ở mức mà các phương pháp sửa chữa thông thường không thể đạt được.

Chiến lược bảo trì này được hỗ trợ bởi AI cũng hữu ích cho các lưới không tái tạo hiện có. Các công ty tiện ích có thể giảm thiểu lãng phí năng lượng và gián đoạn bằng cách giữ cho các mạng lưới điện ở tình trạng tốt hơn. Kết quả là họ cung cấp cùng một lượng điện với ít phát thải hơn.

Cải thiện hiệu suất năng lượng

Hiệu suất là một phần quan trọng khác của quá trình chuyển đổi sang năng lượng xanh. Giảm tiêu thụ trong các môi trường chạy bằng nhiên liệu hóa thạch giảm phát thải trước khi các khu vực chuyển sang tái tạo. Hiệu suất cao hơn trong các khu vực đã sử dụng tái tạo có nghĩa là các nguồn năng lượng không ổn định này không cần phải sản xuất nhiều điện để đáp ứng nhu cầu của mọi người.

Vai trò của AI trong lĩnh vực này tương tự như cách mạng lưới thông minh hoạt động. Các thiết bị Internet of Things (IoT) được hỗ trợ bởi AI trong các ngôi nhà, doanh nghiệp và nhà máy điện có thể phân tích các điều kiện thời gian thực và điều chỉnh việc cung cấp năng lượng để đáp ứng. Điều đó cho phép chúng sử dụng càng ít điện càng tốt trong khi vẫn hỗ trợ các quy trình tương tự.

Các thermostat thông minh là một ví dụ tuyệt vời về khái niệm này trong hoạt động. Vì những thiết bị này đơn giản như thế nào, chúng giảm việc sử dụng nhiệt và làm mát 8% mỗi năm trung bình. Việc áp dụng công nghệ thích ứng tương tự cho các môi trường quy mô lớn hơn có thể mang lại tiết kiệm năng lượng đáng kể.

Tối ưu hóa chuỗi cung ứng

Tương tự, AI có thể giảm lượng khí thải carbon của chuỗi cung ứng năng lượng lớn hơn. Các mô hình học máy có thể phân tích các mạng lưới điện để tìm ra các khu vực mà các thay đổi tinh tế có thể giảm phát thải. Nhiều cơ hội này dễ bị mắt người bỏ qua, nhưng AI rất hiệu quả trong loại phân tích này.

Ví dụ, các máy biến áp điện đã được tái điều kiện loại bỏ chất thải và phát thải từ việc sản xuất một máy mới. Lựa chọn thay thế này dễ bị bỏ qua vì sự đơn giản của nó nhưng có thể có tác động đáng kể đến lưới điện. AI có thể xác định nơi tái chế là con đường tốt hơn và giới thiệu nó cho các công ty tiện ích.

Giảm phát thải cũng có thể xuất phát từ việc sử dụng nhà cung cấp gần hơn, khoảng cách giữa các chuyến hàng khác nhau hoặc tìm nguồn vật liệu tái chế. Phân tích AI có thể tìm ra sự kết hợp tốt nhất của các yếu tố phức tạp này để đảm bảo chuỗi cung ứng năng lượng trở nên hiệu quả nhất có thể.

Mô hình hóa thời tiết

Dự báo và phân tích thời tiết sẽ trở nên quan trọng hơn khi thế giới phụ thuộc nhiều hơn vào năng lượng tái tạo. Sự hiệu quả đã được chứng minh của AI trong các nhiệm vụ dự đoán làm cho nó trở thành công cụ lý tưởng cho công việc.

Một số tổ chức đã sử dụng các mô hình học sâu để dự đoán mức độ sản xuất năng lượng mặt trời, thay đổi rộng rãi trong các điều kiện thời tiết khác nhau. Cách tiếp cận AI này chính xác hơn dự báo thông thường. Việc lập kế hoạch chuyển đổi năng lượng xanh hiệu quả trở nên dễ dàng hơn.

Các giải pháp tương tự cũng có thể chuẩn bị cho các công ty tiện ích đối mặt với các sự kiện thời tiết khắc nghiệt sắp tới. Các mô hình AI có thể cảnh báo các cơ quan về các điều kiện có thể làm gián đoạn nguồn năng lượng xanh. Với những cảnh báo sớm này, các công ty điện có thể đảm bảo dự trữ năng lượng đủ và bảo vệ cơ sở hạ tầng của họ để ngăn chặn thiệt hại và mất điện.

Giao dịch năng lượng thời gian thực

Một lợi thế khác của AI cho năng lượng xanh là nó cho phép giao dịch năng lượng nhanh hơn và có lợi hơn. Không giống như các nguồn năng lượng thông thường, năng lượng tái tạo cho phép mọi người tạo ra điện của riêng họ thông qua tấm pin mặt trời hoặc tuabin gió nhỏ trên tài sản của họ. Giao dịch năng lượng được hỗ trợ bởi AI cho phép có lợi nhuận nhanh hơn từ khoản đầu tư vào các hệ thống này, khuyến khích việc áp dụng rộng rãi hơn.

Lắp đặt tấm pin mặt trời dân dụng trung bình chi phí hơn 16.000 đô la, ngay cả sau khi trừ các khoản tín dụng thuế. Tuy nhiên, vì chủ sở hữu tạo ra điện của riêng họ, họ tiết kiệm tiền bằng cách trả ít hơn trong hóa đơn điện. AI tăng cường tiết kiệm này bằng cách bán năng lượng dư thừa từ các hệ thống này trở lại lưới điện.

Bởi vì năng lượng tái tạo không ổn định, chúng sẽ tạo ra nhiều hơn những gì chủ nhà cần. AI có thể nhận ra khi điều này xảy ra và tự động gửi năng lượng đến các công ty tiện ích khi đó là thời điểm có lợi nhất về chi phí. Do đó, lưới điện có thể phân phối nhiều năng lượng tái tạo hơn trong khi chủ sở hữu của những năng lượng tái tạo này kiếm tiền để bù đắp cho chi phí lắp đặt.

AI sẽ mở đường cho một tương lai xanh hơn

Chuyển đổi sang năng lượng xanh là một quá trình quan trọng nhưng phức tạp. Mặc dù AI không phải là giải pháp hoàn chỉnh, nhưng nó cung cấp sự giúp đỡ cần thiết trong quá trình chuyển đổi này.

AI có tốc độ, độ chính xác và tầm nhìn mà các công ty tiện ích và khách hàng của họ cần để làm cho năng lượng tái tạo quy mô lớn trở nên khả thi. Đồng thời, nó sẽ giảm phát thải từ các hệ thống phụ thuộc vào nhiên liệu hóa thạch thông thường. Khi mối đe dọa của biến đổi khí hậu tăng lên, những lợi thế này trở nên khó bỏ qua hơn. AI sẽ trở thành một nhu cầu về khí hậu do đó.