Optimalisering og styring av energi har gjort store fremskritt som følge av en økende energietterspørsel og ønske om å redusere karbonutslipp. Kunstig intelligens (KI) leder an i denne utviklingen og har kreative måter å øke bærekraften, redusere utgiftene og øke effektiviteten på. For å få en bedre forståelse av hvilken innvirkning KI har på ulike bransjer og hva som er mulig i fremtiden, ser vi nærmere på de ulike rollene kunstig intelligens spiller innen energistyring.
Bruk av kunstig intelligens i energisektoren
Markedet for kunstig intelligens forventes å øke med en årlig vekstrate på 17,3 % fra 241,8 milliarder USD i 2023 til over 740 milliarder USD i 2030. Kunstig intelligens er i ferd med å bli en nøkkelfaktor i mange ulike bransjer, fra ChatGPTog autonome kjøretøytil blandet virkelighet og prediktiv analyse. Energisektoren er intet unntak.
Denne sektoren tar i bruk kunstig intelligens for å øke produktiviteten og stimulere til innovasjon. Smarte strømnett vokser raskt, og de enorme datamengdene de produserer støttes av teknologi på en ny måte. KI brukes allerede til å overvåke energiforbruket i sanntid og til å administrere energisystemer mer effektivt. Det kan også brukes til å forutsi fremtidige energipriser og hjelpe selskaper med å ta beslutninger om fremtidig energitilbud og -etterspørsel. Nedenfor kan du se noen av bruksområdene for kunstig intelligens innen energistyring:
Kunstig intelligens i energistyring
KI i prognoser for energiforbruk: Smarte strømnett
Nøyaktige prognoser for energiforbruket er en av de viktigste bruksområdene. For å kunne forutsi fremtidig energiforbruk undersøker maskinlæringsmodeller historiske data, værmønstre og andre relevante variabler. Ved å hjelpe forsyningsselskaper og strømnettforvaltere med å balansere tilbud og etterspørsel bedre, reduserer denne prediktive evnen faren for strømbrudd og sikrer en jevn energiforsyning.
KI brukes for eksempel i smarte nett for å forbedre påliteligheten og effektiviteten. Forutseende analyser drevet av kunstig intelligens kan identifisere etterspørselstopper og endre distribusjonen på riktig måte. Systemene kan for eksempel forutse toppene i energiforbruket under ekstreme værhendelser og proaktivt fordele strømmen for å unngå overbelastning.
Optimalisering av energiproduksjonen: Effektive vindturbiner
Kunstig intelligens er også avgjørende for å optimalisere energiproduksjonen, særlig når det gjelder fornybare energikilder som sol- og vindkraft. Fordi disse kildene er uregelmessige fra naturens side, er det utfordrende å bruke de i energisystemet på en effektiv måte. KI kan forutsi produksjonen basert på værprognoser og endre driften slik at tilbud og etterspørsel tilpasses dynamisk.
Et eksempel på dette er KI-algoritmer som kan evaluere vindturbindata for å forutse vedlikeholdsbehov og maksimere effektiviteten. Ved å se på trender og urgelemessigheter i driftsdataene foreslår systemene endringer i turbininstillingene som kan øke levetid og effektivitet.
Forbedrede energilagringsløsninger: Batteristyringssystemer
Energilagring spiller en avgjørende rolle i moderne energisystemer ved å lagre og utnytte overskuddsenergi som genereres i perioder med lav etterspørsel. Ved å forutse energipriser, håndtere lagret energi mer effektivt og optimalisere lade- og utladningssykluser, øker kunstig intelligens effektiviteten til energilagringssystemer.
Batteriets ytelse spores og evalueres i sanntid av KI-drevne batteristyringssystemer. Disse teknologiene maksimerer de økonomiske gevinstene og garanterer jevn energitilgjengelighet ved å forutse batteriforringelse, effektivisere ladeplanene og til og med bestemme når det er best å kjøpe eller selge lagret energi basert på markedsforhold.
Smarte bygninger
Ved å maksimere bruken av den betydelige energien bygninger bruken kan man bidra til å redusere det totale energiforbruket. Belysning og HVAC-systemer (varme, ventilasjon og klimaanlegg) kan automatiseres og optimaliseres ved hjelp av kunstig intelligens.
Trender for beboere, vær og energiforbruk spores i sanntid av smarte bygningssystemer ved hjelp av sensorer og dataanalyse. For å bevare komforten samtidig som man bruker minst mulig energi, kan disse systemene endre innstillinger for belysning, HVAC og andre systemer. For å spare energi og penger kan KI for eksempel senke oppvarmings- og kjølehastigheten i tomme rom.
Maskinlæringsmodeller i energimarkedsanalyse
Energibransjen er kompleks og sårbar for en lang rekke påvirkninger, som endringer i regelverk, naturkatastrofer og geopolitiske utviklingstrekk. Kunstig intelligens gir innsikt i prissvingninger, markedsmønstre og risikostyring for å hjelpe her.
For å forutsi endringer i energiprisene kan maskinlæringsmodeller undersøke enorme mengder data fra en rekke kilder, for eksempel nyhetsartikler, markedsrapporter og sosiale medier. Energiprodusenter, forbrukere og forhandlere kan bruke disse prognosene til å redusere risiko, optimalisere strategiene sine og ta velinformerte beslutninger.
Siemens: KI-drevet optimalisering av energiforbruket i industrielle miljøer
KI er vanlig innen prediktivt vedlikehold, der det gjør det mulig å oppdage feil, utstyrssvikt og vedlikeholdsbehov før de oppstår. Det er svært effektivt i industrielle miljøer der driftsstans i maskineriet kan føre til betydelige tap. Ved hjelp av sensorer og andre overvåkingsenheter kan algoritmer brukes til å samle inn data og analysere og oppdage eventuelle avvik. Maskinlæringsmodeller kan deretter bruke disse dataene til å forutse når det er behov for vedlikehold, og foreslå egnede tiltak.
Siemens er en av de store produsentene som bruker kunstig intelligens til prediktivt vedlikehold i sine produksjonsanlegg. Ved å analysere maskindata kan Siemens redusere nedetid og vedlikeholdskostnader betraktelig ved å forutse problemer opptil seks måneder i forveien.
Fordeler:
- Energieffektivitet: Nøyaktige prognoser legger til rette for optimal planlegging og bruk, noe som reduserer sløsing.
- Kostnadsreduksjon: Man kan unngå høye priser og dra nytte av billigere energipriser i lavlastperioder ved å forutse energiforbruket på forhånd.
- Ressursoptimalisering: Lastprognoser gjør det mulig å planlegge energikrevende aktiviteter på en mer effektiv måte, slik at både maskiner og ressurser utnyttes best mulig.
Hva vil fremtiden bringe?
KI revolusjonerer energibransjen ved å gjøre energistyring mer effektiv og bærekraftig. Det har flere bruksområder, alt fra industriell optimalisering og forbruksprognoser til forbedring av lagringsløsninger og bygningseffektivitet. Det forventes at innlemmelsen av kunstig intelligens i energisystemer vil øke i takt med den teknologiske utviklingen, noe som vil føre til flere gjennombrudd og bane vei for en mer bærekraftig energiframtid.
Med stadig mer sofistikerte algoritmer og større tilgang til data forventes det at kunstig intelligens vil bli stadig mer involvert i energistyring i fremtiden. Smartere, mer robuste og mer effektive energisystemer kan bli resultatet av at kunstig intelligens integreres med andre teknologier som blokkjede og tingenes internett (IoT).
