كيف يعمل الذكاء الاصطناعي على تحويل مستقبل الطاقة المتجددة

مع استمرار ارتفاع الطلب العالمي على الطاقة، يواجه قطاع الطاقة تحدياً فريداً من نوعه. وبالإضافة إلى تلبية الطلب العالمي المتزايد، يجب أن تحقق المعالم التي ستساعدنا على تحقيق مستقبل خالٍ من الانبعاثات. وفقًا لبيانات نوفمبر 2021، فإن 193 دولة من اتفاقية الأمم المتحدة الإطارية بشأن تغير المناخ (UNFCCC) هي أطراف في اتفاق باريس.

الطاقة المتجددة هي الحل المستدام الوحيد لتلبية احتياجاتنا من الطاقة مع تقليل الانبعاثات. ومع ذلك، هناك تحديات متعددة في اعتماده، وهو ما يقودنا إلى موضوع هذا المقال. يتمتع الذكاء الاصطناعي بالقدرة على معالجة بعض التحديات الرئيسية للطاقة المتجددة لتمهيد الطريق لمستقبل محايد للانبعاثات. نماذج التنبؤ القائمة على الذكاء الاصطناعي، مثل برنامج IBM لمبادرة SunShot التابعة لوزارة الطاقة الأمريكية، هي نموذج للتعلم الذاتي يعمل على تحسين دقته بمرور الوقت، حيث يمكنه الوصول إلى مجموعات بيانات أكبر.

التنبؤ بالجيل

تعد الشمس والرياح والمياه مصادر الطاقة المتجددة الرئيسية الثلاثة للانتقال بعيدًا عن الوقود الأحفوري. وهي متوفرة بكثرة وسهلة الاستخدام نسبيًا. ومع ذلك، هناك عنصر عدم القدرة على التنبؤ يرتبط بكل واحد منهم. هذه تعتمد على الطقس، وهو خارج عن سيطرتنا. يمكن أن يساعد اعتماد الذكاء الاصطناعي في إدارة الطاقة في قراءة البيانات التاريخية ومعايير الطقس الحالية للتنبؤ بالجيل المستقبلي. خلال فترات التوفر العالية، يمكن للمشغلين إمداد قاعدة العملاء بأكملها من خلال مصادر الطاقة المتجددة. عندما لا يكون هناك توافر كافٍ لتلبية الطلب المتوقع، يمكنهم تحويل جزء من الحمل إلى التوليد المعتمد على الوقود الأحفوري للحفاظ على العرض الثابت.

توقعات الطلب

تستخدم شركات توزيع الطاقة اتجاهات الطلب التاريخية للتنبؤ بالطلب المتوقع. على الرغم من كونه مفيدًا، إلا أن هذا النموذج عرضة للأخطاء لأنه لا يأخذ في الاعتبار البيانات الحالية (الطقس، وصور الأقمار الصناعية، وسرعة الرياح، وكثافة الطاقة الشمسية، وأجهزة الاستشعار، وما إلى ذلك). ونظرًا لعدم القدرة على التنبؤ بالطقس، وتوافر ضوء الشمس، وسرعة الرياح، فمن الضروري مزج البيانات السابقة مع المعلمات الحالية قبل التنبؤ بالطلب المتوقع. يستطيع الذكاء الاصطناعي معالجة كميات كبيرة من البيانات المعقدة وتطوير خوارزميات أكثر دقة للتنبؤ باتجاهات الطلب الدقيقة خلال الساعات القليلة القادمة.

إدارة الشبكة

شبكات الطاقة هي العمود الفقري للبنية التحتية للطاقة. يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي الاستفادة من مجموعات البيانات الكبيرة للتعرف على أنماط التحميل وضمان الاستخدام الأمثل. يمكن للشبكات أن تتكيف مع توقعات توليد وتحميل الطلب لتوفير موثوقية معززة مع الحفاظ على انخفاض التكاليف. ومع قيام الحكومات بتحفيز اعتماد الطاقة الشمسية للمستهلكين المحليين والتجاريين، أصبحت الشبكات ثنائية الاتجاه. يمكن للذكاء الاصطناعي تمكين المكونات المختلفة لنظام الطاقة من التحدث مع بعضها البعض ومنع الازدحام.

صيانة البنية التحتية

شبكات الطاقة عبارة عن شبكة معقدة من المكونات الكهربائية، وتعطلها مسألة وقت فقط. تستغرق الأعطال المفاجئة وقتًا طويلاً ويتسبب الاضطراب الناتج في خسارة الاقتصاد. يمكن للأنظمة المدعمة بالذكاء الاصطناعي توفير بيانات في الوقت الفعلي عن الحالة العامة للشبكة والتنبؤ بأجزاء الشبكة التي من المرجح أن تتعطل. يمكن للمشغلين استخدام هذه البيانات لإجراء الصيانة الوقائية في أوقات انخفاض الطلب. ويمكن تنبيه العملاء مسبقًا لضمان الحد الأدنى من الإزعاج.

الأتمتة مدفوعة بالتميز التشغيلي

تعد التنبؤات الدقيقة بالطلب، وتوليد الطاقة المرنة، ونقل الطاقة بكفاءة من خلال شبكة صحية، والتوزيع، بعضًا من الأجزاء المتحركة الرئيسية لنظام الطاقة. إنها شبكة معقدة تتطلب اتخاذ قرارات سريعة ودقيقة. أجهزة الكمبيوتر الحديثة أفضل من البشر في استيعاب كميات كبيرة من البيانات واتخاذ القرارات القائمة على القواعد. إن قدرات التعلم الذاتي للذكاء الاصطناعي تجعل أجهزة الكمبيوتر أكثر كفاءة بكثير من المشغلين عندما يتعلق الأمر بمراقبة صحة الشبكة والحفاظ على بنية تحتية موثوقة للطاقة. إن أداء شبكة الطاقة بأفضل كفاءة هو وضع مربح لجميع أصحاب المصلحة.

إن دمج الذكاء الاصطناعي في قطاع الطاقة المتجددة لديه القدرة على حل العديد من المشاكل الحالية التي تعاني منها الصناعة. على اي حال، فالقول اسهل من الفعل. أنت بحاجة إلى شريك موثوق به لضمان عملية انتقال ناجحة.

الذكاء الاصطناعي المتفوق خدمات استشارية تقديم حلول مخصصة لتقييم احتياجاتك وصياغة استراتيجية مناسبة لإدارة التغيير. نحن ندرك أن كل مشكلة فريدة من نوعها وأن تعقيد قطاع الطاقة المتجددة يتطلب حلولاً مخصصة للذكاء الاصطناعي. سواء كنت لم تبدأ بعد رحلتك الرقمية أو كنت في منتصفها، يمكننا مساعدتك في اتخاذ الخطوة التالية نحو التميز التشغيلي. بالنسبة للشركات التي تبدأ في مسار التحول الرقمي، فإننا نقدم استراتيجية بيانات مخصصة لجمع بياناتك وتنظيمها لتخزينها بشكل آمن وتنظيفها وجاهزة للتحليل. نساعدك بعد ذلك على تحسين العمليات الحالية باستخدام البيانات التي لديك بالفعل ولكنك لا تعرف كيفية استخدامها بفعالية. أخيرًا، سنأخذك خلال رحلة النضج الرقمي حيث سيتم تنفيذ الذكاء الاصطناعي والشبكات العصبية المتقدمة وتقنيات المحاكاة لزيادة الأرباح.