Zasilanie przyszłości: Wpływ sztucznej inteligencji w sektorze energetycznym
Sztuczna inteligencja (AI) zyskuje na znaczeniu w ciągu ostatnich kilku lat w wielu różnych branżach. Jednak zdefiniowanie tego zwrotu może być trudne. Zdolność sztucznej inteligencji do samodzielnego tworzenia i przeprowadzania ocen w oparciu o fakty (wiedzę) w odniesieniu do ustalonych celów jest jej sednem. Sztuczna inteligencja (AI) różni się od „naturalnej inteligencji” przypisywanej ludziom i innym zwierzętom. Zgodnie z bardziej szczegółowymi definicjami, AI to dziedzina informatyki, która koncentruje się na automatyzacji inteligentnych zachowań i uczeniu maszynowym. Jednak pojęcie inteligencji jest nadal niejednoznaczne i nie obejmuje innych dziedzin nauki, takich jak robotyka czy językoznawstwo.
Sztuczna inteligencja staje się coraz bardziej znacząca w sektorze energetycznym i ma ogromne perspektywy dla architektury systemu energetycznego w przyszłości. Handel energią elektryczną, inteligentne sieci lub integracja sektorów transportu, energii i ciepła to przykłady typowych obszarów zastosowań. Sektor energetyczny musi zostać zdigitalizowany, aby AI mogła być częściej wykorzystywana w systemie energetycznym, a także musi istnieć znaczna ilość danych podlegających ocenie. Analizując i oceniając ilości danych, AI sprawia, że sektor energetyczny jest bezpieczniejszy i wydajniejszy.
Korzyści z AI w przemyśle energetycznym
Główne wyzwania stojące przed nowoczesnym sektorem energetycznym obejmują AI
Obecnie istnieją problemy w setkach komercyjnych i publicznych firm i przedsiębiorstw, które składają się na globalny sektor energetyczny. Przyjrzyjmy się kilku z nich, aby dowiedzieć się, w jaki sposób AI może pomóc w ich rozwiązaniu:
- Emisja dwutlenku węgla: Międzynarodowa Agencja Energetyczna poinformowała, że światowa emisja CO2 wzrosła o 6% rocznie, osiągając najwyższy poziom w historii. Jednym z głównych wyjaśnień tak ogromnego wzrostu był wzrost globalnego zapotrzebowania na energię. Nawet jeśli nie istnieje pojedynczy, skuteczny sposób na redukcję emisji CO2, sztuczna inteligencja w sektorze energetycznym może pomóc w tworzeniu ukierunkowanych planów łagodzących, ulepszonych standardów monitorowania i zgodności dla paliw kopalnych oraz czystszych metod przemysłowych.
- Ekstremalna centralizacja: Globalna sieć energetyczna jest obecnie bardziej niż kiedykolwiek zależna od dużych sieci i dostawców o wysokim stopniu centralizacji. Taka centralizacja stwarza wiele trudności dla zrównoważonego rozwoju. Jednym z rozwiązań na obniżenie zależności od scentralizowanych przedsiębiorstw użyteczności publicznej jest potencjał dla mniejszych, połączonych sieci energetycznych zarządzanych przez AI. W ten sposób sztuczna inteligencja w sektorze energetycznym może zrównoważyć bieżące potrzeby w zakresie dostaw i zagwarantować długoterminową zrównoważoność zasobów energii.
- Płynne przejście na energię odnawialną: Niezależnie od prognoz, do 2050 r. energia odnawialna będzie wytwarzać 80% całej energii elektrycznej, w porównaniu z wysoce optymistycznymi 44%. Zapewnienie płynnego przejścia jest niezbędne, ponieważ technologie solarne i lądowe turbiny wiatrowe stale się rozwijają i są szeroko stosowane. AI w sektorze energetycznym pomaga w monitoringu sieci w czasie rzeczywistym, dokładniejszym prognozowaniu wahań mocy oraz tworzeniu innowacyjnych strategii związanych z energią geotermalną.
Powszechne wykorzystanie AI w energetyce
Sztuczna inteligencja w sektorze energetycznym ocenia obecną sytuację i pomaga w podejmowaniu niezbędnych kroków w celu pełnego wykorzystania potencjału sektora. Przedsiębiorstwa użyteczności publicznej starają się nadążyć za tymi nowymi trudnościami, ponieważ światowe zapotrzebowanie rośnie. Sztuczna inteligencja może być stopniowo włączana do sieci energetycznych, odnawialnych źródeł energii i zdecentralizowanych sieci w celu optymalizacji zużycia energii i podniesienia zadowolenia konsumentów. Tak więc AI w sektorze energetycznym może przynieść zrównoważone praktyki, obniżyć ceny i promować przejrzystość.
Wybór odpowiedniego usługodawcy z odpowiednim doświadczeniem jest niezbędny, ponieważ 50% firm z branży naftowej i gazowej zamierza zwiększyć swoje inwestycje w AI i ML. Niektóre projekty sieci energetycznych mogą być przestarzałe lub przestrzegać określonych wymagań technologicznych, co wymaga zaangażowanego personelu. Wybór kompetentnego dostawcy usług rozwojowych jest niezbędny dla każdego projektu, w tym oprogramowania dla zdecentralizowanych sieci, inteligentnych sieci, systemów prognozowania awarii i cyfrowych bliźniaków.
Wnioski
Transformacja energetyczna korzysta z AI w wielu obszarach, co doprowadziło do wymiernych postępów w zarządzaniu popytem, działaniu i optymalizacji sieci, rozproszonych aktywach energetycznych, prognozowaniu energii odnawialnej oraz odkrywaniu i innowacji materiałów. Wykorzystanie, kreatywność i współpraca AI w branżach energetycznych będą rosły wraz z upływem czasu.
Autor: Sachetanand