Штучний інтелект змінює управління енергією завдяки оптимізації відновлюваних джерел енергії та "розумним" мережам. Алгоритми допомагають електроенергетичним компаніям:

• Зменшення викидів CO2
• Підвищення надійності відновлюваних джерел енергії
• Прогнозування попиту
• Запобігання перериванням
• Оптимізація дистрибуції

Вплив

1. Виробництво електроенергії:

Алгоритми прогнозування підвищують надійність відновлюваних джерел енергії, передбачаючи погодні умови для сонячної та вітрової енергетики. Прогнозоване технічне обслуговування зменшує час простою станції та операційні витрати.

2. Споживання енергії:

Користувачі можуть переносити споживання на непікові години, зменшуючи витрати та навантаження на мережу. Системи розумного дому автоматично регулюють термостати, освітлення та електроприлади.

3. Управління мережею

Сучасні цифрові технології революціонізують спосіб управління енергетичною інфраструктурою. Зокрема, штучний інтелект виявляється безцінним інструментом для електророзподільчих компаній. Ці сучасні системи безперервно аналізують величезні обсяги даних з датчиків, розподілених по всій мережі, від ліній електропередач до трансформаторних підстанцій.

‍

Завдяки складним алгоритмам машинного навчання з'явилася можливість виявляти потенційні проблеми ще до того, як вони спричинять перебої в обслуговуванні. Такий превентивний підхід, відомий як предиктивне обслуговування, дає чудові результати: кілька компаній у цьому секторі відчули різке зменшення кількості перебоїв у наданні послуг, що призвело до значного покращення якості обслуговування громадян та бізнесу.

‍

Вплив цієї технологічної трансформації виходить за рамки простого зменшення кількості відключень. Здатність прогнозувати і запобігати проблемам дозволяє більш ефективно управляти ресурсами, краще планувати заходи і, в кінцевому підсумку, більш надійно і стабільно забезпечувати електроенергією всю громаду.

‍

Приклади впливу:

• Siemens Energy: -30% простоїв
• General Electric: 1 мільярд доларів щорічної економії
• Iberdrola: -25% втрат енергії у відновлюваній енергетиці

Перевірені програми:

• Shell і BP: операційна оптимізація та скорочення викидів
• Tesla: зберігання енергії та чисті рішення
• Duke Energy та Національна мережа: модернізація електромереж

ШІ покращує управління енергоспоживанням, створюючи його:

• Більш ефективні
• Більш надійний
• Більш стійкий
• Дешевше.

Ці розробки підтримують перехід до більш сталої енергетичної системи за допомогою технологічних рішень, які вже застосовуються на місцях.

Висновки

Штучний інтелект революціонізує енергетичний сектор, пропонуючи інноваційні рішення для оптимізації виробництва, розподілу та споживання енергії. Однак сам ШІ має свій вплив на енергетику. Обчислювальні центри, необхідні для навчання та запуску моделей штучного інтелекту, потребують значних обсягів енергії: за деякими оцінками, на одне навчання складних моделей витрачається до кількох сотень кіловат-годин.

Щоб максимізувати чисту вигоду від ШІ в енергетичному секторі, компанії застосовують комплексний підхід. З одного боку, вони використовують більш ефективні архітектури та спеціалізоване обладнання. З іншого боку, живлячи обчислювальні центри відновлюваною енергією, створюючи замкнутий цикл, в якому ШІ допомагає краще управляти відновлюваними джерелами, які, в свою чергу, живлять системи ШІ.

Інновації в галузі обчислювальної ефективності та технологій охолодження центрів обробки даних, а також використання відновлюваних джерел енергії або, де це дозволено, атомної енергії, матимуть вирішальне значення для забезпечення того, щоб ШІ залишався стійким інструментом для енергетичного переходу.

Довгостроковий успіх цього підходу залежатиме від здатності збалансувати експлуатаційні переваги системи з її енергетичною стійкістю, що сприятиме створенню справді чистого та ефективного майбутнього. Пізніше я напишу більш детально на цю тему.

‍