Napędzanie Przyszłości: Wpływ Sztucznej Inteligencji w Sektorze Energetycznym
Sztuczna inteligencja (SI) zyskała na znaczeniu w ciągu ostatnich kilku lat w wielu różnych branżach. Jednakże może być wyzwaniem zdefiniowanie tego pojęcia. Zasadniczo sztuczna inteligencja polega na zdolności do samodzielnego tworzenia i przeprowadzania osądów opartych na faktach (wiedzy) w odniesieniu do z góry określonych celów. Sztuczna inteligencja (SI) odróżnia się od "inteligencji naturalnej" przypisywanej ludziom i innym zwierzętom. Zgodnie z bardziej szczegółowymi definicjami, SI jest dziedziną 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 lingwistyka.
Sztuczna inteligencjazyskuje coraz większe znaczenie w sektorze energetycznym i daje ogromne nadzieje 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 SI mogła być częściej wykorzystywana w systemie energetycznym, i musi istnieć znaczna ilość danych do oceny. Analizując i oceniając ilości danych, SI zwiększa bezpieczeństwo i efektywność sektora energetycznego.
Korzyści z SI w Przemyśle Energetycznym
Główne wyzwania stojące przed nowoczesnym sektorem energetycznym obejmują SI
Obecnie istnieją problemy w setkach komercyjnych i publicznych firmach i przedsiębiorstwach, które tworzą globalny sektor energetyczny. Przyjrzyjmy się niektórym z nich, aby dowiedzieć się, jak SI może pomóc w ich rozwiązaniu:
- Emisja węgla: Międzynarodowa Agencja Energetyczna poinformowała, że światowe emisje CO2 wzrosły o 6% rocznie, osiągając najwyższy w historii poziom. Jednym z głównych wyjaśnień dla tak ogromnego wzrostu był wzrost globalnego zapotrzebowania na energię. Nawet jeśli nie istnieje jeden, skuteczny sposób na ograniczenie emisji CO2, sztuczna inteligencja w sektorze energetycznym może pomóc w tworzeniu ukierunkowanych planów łagodzenia, ulepszonych standardów monitorowania i zgodności dla paliw kopalnych oraz czystszych metod przemysłowych.
- Ekstremalna centralizacja: Globalna sieć energetyczna jest teraz bardziej zależna niż kiedykolwiek od dużych sieci i dostawców o wysokim stopniu centralizacji. Taka wielkość centralizacji stwarza wiele trudności dla zrównoważonego wzrostu. Jednym z rozwiązań zmniejszających zależność od scentralizowanych usług komunalnych jest potencjał mniejszych, połączonych sieci energetycznych zarządzanych przez SI. W ten sposób sztuczna inteligencja w sektorze energetycznym może zrównoważyć bieżące potrzeby w zakresie dostaw i zagwarantować długoterminową zrównoważoność zasobów energetycznych.
- Płynne przejście na energię odnawialną: Niezależnie od prognoz, do 2050 roku energia odnawialna wygeneruje 80% całej energii elektrycznej, w porównaniu do bardzo optymistycznych 44%. Zapewnienie płynnego przejścia jest kluczowe, ponieważ technologie solarne i lądowe wiatrowe nadal się rozwijają i zyskują powszechne zastosowanie. SI w sektorze energetycznym pomaga w monitorowaniu sieci w czasie rzeczywistym, bardziej precyzyjnym prognozowaniu wahań mocy i tworzeniu innowacyjnych strategii związanych z energią geotermalną.
Powszechne UżycieSI w Energetyce
Sztuczna inteligencja w sektorze energetycznym ocenia aktualną sytuację i pomaga w podejmowaniu niezbędnych kroków w celu realizacji pełnego potencjału tego sektora. Zakłady użyteczności publicznej starają się nadążać za tymi nowymi trudnościami w miarę wzrostu globalnego zapotrzebowania. Sztuczną inteligencję można stopniowo włączać do sieci energetycznych, odnawialnych źródeł energii i zdecentralizowanych sieci, aby zoptymalizować zużycie energii i podnieść satysfakcję konsumentów. Zatem SI w sektorze energetycznym może przynieść zrównoważone praktyki, obniżyć ceny i promować przejrzystość.
Wybór odpowiedniego dostawcy usług z odpowiednim doświadczeniem jest niezbędny, ponieważ 50% firm naftowych i gazowych zamierza zwiększyć swoje inwestycje w SI i uczenie maszynowe. Niektóre projekty sieci energetycznych mogą być przestarzałe lub spełniać określone wymagania technologiczne, co wymaga zaangażowanego personelu. Wybór kompetentnego dostawcy oprogramowania jest niezbędny dla każdego projektu, w tym oprogramowania dla sieci zdecentralizowanych, inteligentnych sieci, systemów przewidywania awarii i cyfrowych bliźniaków.
Wnioski
Transformacja energetyczna korzysta z SI w wielu obszarach, co doprowadziło do wymiernych postępów w zarządzaniu popytem, działaniu i optymalizacji sieci, rozproszonych zasobach energetycznych, prognozowaniu energii odnawialnej oraz odkrywaniu i innowacjach w zakresie materiałów. Wykorzystanie, kreatywność i współpraca SI w branżach energetycznych będą się tylko nasilać.
Autor: Sachetanand