Зеленая энергетика имеет важное значение в борьбе с изменением климата. Миру необходимо использовать меньше энергии и перейти на менее вредные источники, но это сложнее, чем кажется на первый взгляд. ИИ может оказаться недостающей частью головоломки.
Эксперты выявили более 50 вариантов использования для ИИ в энергетическом секторе. Многие из этих приложений поддерживают переход к устойчивой энергетической инфраструктуре. Вот взгляд на некоторые из наиболее важных применений, подчеркивающих, почему ИИ — это будущее зеленой энергетики.
Умные Сети
Интеллектуальные сети, поддерживающие двусторонние потоки электроэнергии и использующие обширные технологии обработки данных, являются наиболее популярным применением ИИ в энергетике. ИИ анализирует тысячи точек данных эти сети позволяют осуществлять корректировку в реальном времени. Эти продолжающиеся изменения являются ключом к решению одной из самых больших проблем возобновляемых источников энергии — нестабильности.
Солнечные панели и ветряные турбины не могут производить электроэнергию по требованию, поскольку они полагаются на колебания природных явлений. Периоды их максимальной генерации также часто не совпадают с пиковым потреблением. Зимой люди использовать больше энергии утром и вечером, когда на улице темно, но солнечные панели не производят электроэнергию в темноте.
Интеллектуальные сети на базе искусственного интеллекта помогают, направляя энергию туда, где она больше всего необходима в любой момент времени. Когда выработка высока, а потребление низкое, они отправляют больше электроэнергии в хранилище. Они распределяют накопленную энергию, когда потребление растет, а производство падает. В результате возобновляемая энергия становится более надежной.
Информированное расширение возобновляемых источников энергии
Точно так же не все регионы одинаково подходят для возобновляемых источников энергии. Солнечные панели производят больше энергии в регионах с большим количеством солнечного света, и потому что ветер усиливается на больших высотах, ветряные турбины лучше всего подходят для горных регионов. Однако сложности владения землей и влияние строительства на близлежащую дикую природу усложняют ситуацию.
Машинное обучение модели могут помочь, анализируя все эти сложные факторы одновременно. ИИ может выделить идеальные места для строительства новой возобновляемой инфраструктуры быстрее и точнее, чем это могут сделать люди. Чем сложнее становятся эти решения, тем более выгодным становится ИИ.
Опираясь на знания искусственного интеллекта, энергетические компании могут найти места, где системы возобновляемых источников энергии будут производить больше энергии с наименьшими затратами и экологическим воздействием. Такое информированное принятие решений обеспечивает более плавный и безопасный переход к электроэнергии без выбросов.
Обслуживание сети
Поскольку зеленая энергия по своей природе более нестабильна, чем альтернативы по требованию, ее техническое обслуживание более важно. Любые поломки могут привести к масштабным перебоям в подаче электроэнергии, а высокие затраты на ремонт увеличивают и без того высокую цену этих систем. ИИ может помочь посредством профилактического обслуживания.
Превентивное обслуживание позволяет предвидеть сбои оборудования, обучаясь распознавать ранние предупреждающие признаки. Эти системы предупреждают технических специалистов о проблемах, пока они еще небольшие, их легко и доступно устранить. В результате профилактическое обслуживание сокращает время простоя и повышает эффективность на уровне, которого не могут достичь традиционные методы ремонта.
Эта стратегия обслуживания, основанная на искусственном интеллекте, также полезна для существующих невозобновляемых сетей. Коммунальные компании могут минимизировать потери энергии и сбои в работе, поддерживая электросети в лучшем состоянии. В результате они обеспечивают такое же количество электроэнергии с меньшими выбросами.
Повышение энергоэффективности
Эффективность — еще одна ключевая часть перехода к зеленой энергетике. Сокращение потребления в средах, работающих на ископаемом топливе, снижает выбросы до того, как регионы перейдут на возобновляемые источники энергии. Более высокая эффективность в регионах, уже использующих возобновляемые источники энергии, означает, что этим прерывистым источникам энергии не придется производить столько электроэнергии для удовлетворения потребностей людей.
Роль ИИ в этой области аналогична тому, как работают интеллектуальные сети. Устройства Интернета вещей (IoT) на базе искусственного интеллекта в домах, на предприятиях и на электростанциях могут анализировать условия в реальном времени и в ответ корректировать подачу энергии. Таким образом, они могут использовать как можно меньше электроэнергии, поддерживая при этом те же процессы.
Умные термостаты — отличный пример реализации этой концепции в действии. Какими бы относительно простыми ни были эти устройства, они сокращают потребление тепла и охлаждения. на 8% в год в среднем. Применение той же адаптивной технологии в более масштабных средах может привести к значительной экономии энергии.
Оптимизация цепочки поставок
Аналогичным образом, ИИ может уменьшить выбросы углекислого газа в более крупной цепочке поставок энергии. Модели машинного обучения могут анализировать энергосети, чтобы найти области, где небольшие изменения могут снизить выбросы. Многие из этих возможностей легко упустить из виду человеческими глазами, но ИИ очень эффективен в такого рода анализе.
Например, восстановленные силовые трансформаторы. устранить отходы и выбросы от изготовления нового. Эту альтернативу легко упустить из виду из-за ее простоты, но она может существенно повлиять на энергосистему. ИИ может определить, где переработка является лучшим путем вперед, и рекомендовать это коммунальным компаниям.
Сокращение выбросов также может быть связано с использованием более близкого поставщика, различным интервалом поставок или поиском источников переработанных материалов. Аналитика ИИ может найти наилучшее сочетание этих сложных факторов, чтобы обеспечить максимальную эффективность цепочек поставок энергии.
Моделирование погоды
Прогнозирование и анализ погоды будут становиться все более важными, поскольку мир все больше полагается на возобновляемые источники энергии. Доказанная эффективность ИИ в задачах прогнозирования делает его идеальным инструментом для этой работы.
Некоторые организации уже используют модели глубокого обучения для прогнозирования уровней солнечной генерации, которые сильно различаются в зависимости от погодных условий. Этот подход ИИ более точен в этом прогнозе, чем обычное прогнозирование. В результате планирование эффективного перехода к «зеленой» энергетике становится проще.
Подобные решения также могут подготовить коммунальные предприятия к предстоящим суровым погодным явлениям. Модели искусственного интеллекта могут предупреждать власти об условиях, которые могут нарушить работу источников экологически чистой энергии. Благодаря этим ранним предупреждениям энергетические компании могут обеспечить достаточные запасы энергии и защитить свою инфраструктуру, чтобы предотвратить ущерб и отключения электроэнергии.
Торговля энергией в реальном времени
Еще одним преимуществом ИИ для зеленой энергетики является то, что он обеспечивает более быструю и прибыльную торговлю энергией. В отличие от традиционных источников энергии, возобновляемые источники энергии позволяют людям генерировать электроэнергию самостоятельно с помощью солнечных батарей или небольших турбин на своей территории. Торговля энергией с помощью искусственного интеллекта позволяет быстрее окупить инвестиции в эти системы, способствуя более широкому внедрению.
Средняя установка солнечной панели в жилом доме стоит более $ 16,000, даже после налоговых льгот. Однако, поскольку владельцы производят электроэнергию самостоятельно, они экономят деньги, платя меньше по счетам за электричество. ИИ увеличивает эту экономию, продавая избыточную энергию из этих систем обратно в сеть.
Поскольку возобновляемые источники энергии работают с перебоями, они будут генерировать больше, чем может понадобиться домовладельцам. ИИ может распознать, когда это происходит, и автоматически отправлять энергию коммунальным компаниям, когда это наиболее экономически эффективно. Следовательно, сеть может распределять больше возобновляемой энергии, в то время как владельцы этих возобновляемых источников энергии зарабатывают деньги, чтобы компенсировать затраты на установку.
Искусственный интеллект проложит путь к более экологичному будущему
Переход к зеленой энергетике является важным, но сложным процессом. Хотя ИИ не является законченным решением, он обеспечивает необходимую помощь в этом переходе.
ИИ обладает скоростью, точностью и пониманием, которые необходимы коммунальным компаниям и их клиентам для того, чтобы сделать крупномасштабную возобновляемую энергетику жизнеспособной. В то же время это позволит сократить выбросы от традиционных систем, работающих на ископаемом топливе. По мере роста угрозы изменения климата эти преимущества становится все труднее игнорировать. В результате ИИ станет климатической необходимостью.
