AI förändrar energihanteringen genom optimering av förnybara energikällor och smarta nät. Algoritmer hjälper elbolagen att:

• Minska koldioxidutsläppen
• Förbättra tillförlitligheten hos förnybara energikällor
• Förutsägelse av efterfrågan
• Förhindra avbrott
• Optimera distributionen

Påverkan

1. Kraftproduktion:

Prediktiva algoritmer förbättrar tillförlitligheten hos förnybara energikällor genom att förutse väderförhållanden för sol- och vindkraft. Förutseende underhåll minskar driftstopp och driftskostnader.

2. Energiförbrukning:

Användarna kan flytta förbrukningen till lågtrafiktimmar, vilket minskar kostnaderna och belastningen på elnätet. Intelligenta hemsystem justerar automatiskt termostater, belysning och apparater.

3. Nätverkshantering

Modern digital teknik revolutionerar vårt sätt att hantera energiinfrastrukturer. I synnerhet artificiell intelligens har visat sig vara ett ovärderligt verktyg för eldistributionsbolag. Dessa avancerade system analyserar kontinuerligt enorma mängder data från sensorer som finns utspridda i hela nätet, från överföringsledningar till transformatorstationer.

‍

Tack vare sofistikerade maskininlärningsalgoritmer är det nu möjligt att identifiera potentiella problem innan de orsakar driftstörningar. Denna förebyggande metod, som kallas prediktivt underhåll, ger anmärkningsvärda resultat: flera företag i sektorn har upplevt en drastisk minskning av antalet driftstörningar, vilket har lett till en betydande förbättring av kvaliteten på de tjänster som erbjuds medborgare och företag.

‍

Effekterna av denna tekniska omvandling sträcker sig längre än till att bara minska antalet elavbrott. Förmågan att förutse och förebygga problem möjliggör en effektivare resurshantering, bättre planering av insatser och i slutändan en mer tillförlitlig och hållbar eltjänst för hela samhället.

‍

Exempel på påverkan:

• Siemens Energy: -30% stilleståndstid
• General Electric: 1 miljard USD i årliga besparingar
• Iberdrola: -25% energislöseri inom förnybar energi

Testade applikationer:

• Shell och BP: driftsoptimering och minskade utsläpp
• Tesla: energilagring och rena lösningar
• Duke Energy och National Grid: modernisering av elnätet

AI förbättrar energihanteringen genom att göra den:

• Mer effektiv
• Mer tillförlitlig
• Mer hållbar
• Billigare

Denna utveckling stöder övergången till ett mer hållbart energisystem genom tekniska lösningar som redan är tillämpliga inom området.

Slutsatser

Artificiell intelligens revolutionerar energisektorn och erbjuder innovativa lösningar för att optimera produktion, distribution och förbrukning av energi. AI i sig har dock sin egen energipåverkan. De datacenter som krävs för att träna och köra AI-modeller kräver betydande mängder energi, med uppskattningar som visar på en förbrukning på upp till flera hundra kilowattimmar för en enda träning av komplexa modeller.

För att maximera nettovinsten av AI inom energisektorn tar företagen ett helhetsgrepp. Å ena sidan genom att använda effektivare arkitekturer och specialiserad hårdvara. Å andra sidan genom att driva datacenter med förnybar energi, vilket skapar en positiv spiral där AI bidrar till att bättre hantera förnybara källor som i sin tur driver AI-system.

Innovationer inom beräkningseffektivitet och kylteknik för datacenter, tillsammans med användning av förnybar energi eller, där så är tillåtet, atomenergi, kommer att vara avgörande för att säkerställa att AI förblir ett hållbart verktyg för energiomställningen.

Den långsiktiga framgången för detta tillvägagångssätt beror på förmågan att balansera systemets operativa fördelar med dess energimässiga hållbarhet och därmed bidra till en verkligt ren och effektiv framtid. Jag kommer att skriva mer specifikt om detta ämne senare.

‍