W odpowiedzi na rosnące zapotrzebowanie na energię i konieczność ograniczenia emisji dwutlenku węgla nastąpił rozwój systemów optymalizacji i zarządzania energią. Sztuczna inteligencja (AI) odgrywa w tej dziedzinie istotną rolę, oferując kreatywne sposoby poprawy zrównoważonego rozwoju, obniżenie wydatków i zwiększenie wydajności systemów energetycznych.
Rozwój sztucznej inteligencji w sektorze energetycznym
Przewiduje się, że rynek sztucznej inteligencji (AI), wyceniany w 2023 roku na 241,8 mld USD, będzie rozwijał się ze skumulowanym rocznym wskaźnikiem wzrostu na poziomie 17,3%, i w 2030 roku osiągnie wartość 740 mld USD. Sztuczna inteligencja zdominowała już wiele sektorów, czego przykładem jest rosnąca popularność ChatGPT, autonomicznych pojazdów, rzeczywistości mieszanej i analityki predykcyjnej. Podobnie jest w sektorze energetycznym.
Branża energetyczna coraz częściej wykorzystuje sztuczną inteligencję w celu zwiększenia produktywności i pobudzenia innowacji. Rozwój inteligentnych sieci energetycznych nabiera tempa, a ogromne ilości generowanych danych są jednocześnie wspierane przez technologię w nowy sposób. Sztuczna inteligencja jest ponadto wykorzystywana do monitorowania energii w czasie rzeczywistym, jak również do bardziej efektywnego zarządzania systemami energetycznymi. AI pozwala przewidywać ceny energii i ułatwia podejmowanie decyzji dotyczących podaży i popytu na energię. Oto niektóre z głównych zastosowań sztucznej inteligencji w monitorowaniu i optymalizacji systemów energetycznych.
Zastosowania sztucznej inteligencji w zarządzaniu energią
Inteligentne sieci – sztuczna inteligencja w prognozowaniu zużycia energii
Jednym z głównych zastosowań AI w zarządzaniu energią jest dokładne prognozowanie zapotrzebowania na energię. W tym celu systemy sztucznej inteligencji, zwłaszcza modele uczenia maszynowego, analizują dane historyczne, wzorce pogodowe i inne istotne zmienne. Umożliwiając lepsze zrównoważenie podaży i popytu, możliwości predykcyjne zmniejszają ryzyko przerw w dostawach energii i zapewniają jej stałe dostawy.
Sztuczna inteligencja jest na przykład wykorzystywana przez inteligentne sieci w celu poprawy ich niezawodności i wydajności. Analityka predykcyjna oparta na sztucznej inteligencji pozwala określić okresy szczytowego zapotrzebowania i odpowiednio zmodyfikować dystrybucję energii. Systemy AI potrafią na przykład przewidywać skoki zużycia energii podczas ekstremalnych zjawisk pogodowych i proaktywnie rozdzielać dostawy, aby uniknąć przeciążenia sieci.
Wydajność turbin wiatrowych – optymalizacja produkcji energii
Sztuczna inteligencja odgrywa również kluczową rolę w optymalizacji produkcji energii, zwłaszcza w przypadku odnawialnych źródeł energii, takich jak energia słoneczna i wiatrowa. Ze względu na nieregularne dostawy tych źródeł energii skuteczne włączenie ich do systemów energetycznych stanowi spore wyzwanie. Rozwiązaniem tego problemu jest zastosowanie sztucznej inteligencji, która na podstawie prognoz pogody jest w stanie przewidzieć poziom produkcji i zmodyfikować działanie sieci w celu dynamicznego dopasowania podaży i popytu.
Takim przykładem są algorytmy sztucznej inteligencji, które są w stanie ocenić dane turbiny wiatrowej w celu prognozowania wymagań konserwacyjnych i maksymalizacji wydajności. Na podstawie trendów i anomalii w danych operacyjnych systemy sztucznej inteligencji rekomendują zmiany w ustawieniach turbin, które mogą zwiększyć ich żywotność i wydajność.
Systemy zarządzania bateriami – skuteczniejsze magazynowanie energii
Magazynowanie energii odgrywa kluczową rolę we współczesnych systemach energetycznych, umożliwiając wykorzystywanie nadwyżek energii generowanych w okresach niskiego zapotrzebowania. Sztuczna inteligencja zwiększa wydajność systemów magazynowania energii poprzez przewidywanie cen energii, bardziej efektywne zarządzanie zmagazynowaną energią oraz optymalizację cykli ładowania i rozładowania.
Systemy zarządzania akumulatorami (BMS) oparte na sztucznej inteligencji śledzą i oceniają wydajność akumulatorów w czasie rzeczywistym. Technologie te pozwalają zmaksymalizować zyski finansowe i zagwarantować stałą dostępność energii, przewidując pogorszenie stanu baterii, usprawniając harmonogramy ładowania, a nawet określając najlepszy moment na zakup lub sprzedaż zmagazynowanej energii na podstawie informacji o warunkach rynkowych.
Inteligentne budynki – poprawa wydajności energetycznej
Budynki są bardzo energochłonne, dlatego maksymalizacja ich eksploatacji pozwala ograniczyć ogólne zużycie energii. Systemy konsumujące energię w budynkach, takie jak oświetlenie i systemy HVAC, mogą być zautomatyzowane i zoptymalizowane za pomocą AI.
Wykorzystując czujniki i analizę danych systemy oparte na sztucznej inteligencji monitorują trendy dotyczące obłożenia budynku, pogody i zużycia energii. Systemy te dostosowują ustawienia oświetlenia, układu HVAC i innych systemów w celu zapewnienia komfortu przy jak najmniejszym zużyciu energii. Sztuczna inteligencja pozwala na przykład zmniejszyć ogrzewanie i chłodzenie pustych pomieszczeń, oszczędzając energię i pieniądze.
Modele uczenia maszynowego – AI w analizie rynku energetycznego
Energetyka to złożony sektor, który jest podatny na wiele czynników, takich jak zmiany w przepisach, klęski żywiołowe i wydarzenia geopolityczne. Sztuczna inteligencja dostarcza informacji na temat wahań cen, wzorców rynkowych i zarządzania ryzykiem.
Modele uczenia maszynowego analizują ogromne ilości danych pochodzących z różnych źródeł, takich jak artykuły prasowe, raporty rynkowe i media społecznościowe, na podstawie których prognozują zmiany cen energii. Prognozy te służą producentom, konsumentom i sprzedawcom energii do ograniczania ryzyka, optymalizacji strategii i podejmowania świadomych decyzji.
Siemens: optymalizacja zużycia energii w środowisku przemysłowym dzięki AI
Sztuczna inteligencja jest powszechnie stosowana w konserwacji predykcyjnej, umożliwiając wykrywanie usterek, awarii sprzętu i wymagań konserwacyjnych przed ich wystąpieniem. To bardzo skuteczne rozwiązanie w środowiskach przemysłowych, w których przestoje maszyn mogą prowadzić do znacznych strat. Przy użyciu czujników i innych urządzeń monitorujących, algorytmy sztucznej inteligencji wykorzystywane są do gromadzenia danych oraz analizowania i wykrywania wszelkich anomalii. Modele uczenia maszynowego wykorzystują te dane do prognozowania terminów konserwacji i sugerowania odpowiednich działań.
Jednym z czołowych producentów, wykorzystujących sztuczną inteligencję do konserwacji predykcyjnej w swoich zakładach produkcyjnych, jest Siemens. Dzięki analizie danych maszyn firmie udało się znacznie skrócić czas przestojów i obniżyć koszty konserwacji poprzez przewidywanie problemów nawet z sześciomiesięcznym wyprzedzeniem.
Zalety korzystania z modeli sztucznej inteligencji w zarządzaniu energią:
- Efektywność energetyczna: Precyzyjne prognozy pozwalają na optymalne planowanie i wykorzystanie energii, zmniejszając straty i zwiększając wydajność.
- Redukcja kosztów: Przewidując zużycie energii z wyprzedzeniem, przedsiębiorstwa mogą uniknąć wysokich cen i skorzystać z niższych cen energii poza godzinami szczytu.
- Optymalizacja zasobów: Prognozowanie zapotrzebowania na energię umożliwia bardziej efektywne planowanie działań o wysokim zużyciu energii, zapewniając najlepsze wykorzystanie zarówno maszyn, jak i zasobów.
Przyszłość AI w zarządzaniu energią
AI rewolucjonizuje branżę energetyczną, sprawiając, że zarządzanie energią i jej optymalizacja stają się bardziej efektywne i zrównoważone. Sztuczna inteligencja jest wykorzystywana w wielu obszarach, począwszy od optymalizacji przemysłowej i przewidywania zużycia energii, aż po ulepszanie rozwiązań w zakresie magazynowania i wydajności budynków. Zgodnie z prognozami wraz z rozwojem technologii zastosowanie sztucznej inteligencji w systemach energetycznych będzie coraz powszechniejsze, stymulując kolejne postępy i torując drogę do bardziej zrównoważonej przyszłości energetycznej.
Coraz bardziej zaawansowane algorytmy i większy dostęp do danych sprawią, że sztuczna inteligencja będzie odgrywać coraz większą rolę w zarządzaniu energią. Integracja sztucznej inteligencji z innymi nowoczesnymi technologiami, takimi jak blockchain i Internet Rzeczy, pozwoli stworzyć inteligentniejsze, bardziej odporne i wydajniejsze systemy energetyczne, które dodatkowo odmienią branżę energetyczną. Sztuczna inteligencja stanie się głównym czynnikiem determinującym przyszły krajobraz energetyczny.
