Hoe kunstmatige intelligentie de toekomst van hernieuwbare energie transformeert

Terwijl de vraag naar energie in de wereld blijft stijgen, staat de energiesector voor een unieke uitdaging. Naast het voldoen aan de toenemende mondiale vraag, moet het de mijlpalen bereiken die ons zullen helpen een toekomst van netto-nul-emissie te bereiken. Volgens gegevens van november 2021 zijn 193 landen van het Raamverdrag van de Verenigde Naties inzake klimaatverandering (UNFCCC) partij bij de Overeenkomst van Parijs.

Hernieuwbare energie is de enige duurzame oplossing om aan onze energiebehoefte te voldoen en tegelijkertijd de uitstoot te verminderen. Er zijn echter meerdere uitdagingen bij de adoptie ervan, wat ons bij het onderwerp van dit bericht brengt. Kunstmatige intelligentie heeft het potentieel om enkele van de belangrijkste uitdagingen op het gebied van hernieuwbare energie aan te pakken en zo de weg vrij te maken voor een emissieneutrale toekomst. Op AI gebaseerde voorspellingsmodellen, zoals IBM's programma voor het SunShot Initiative van het Amerikaanse ministerie van Energie, zijn een zelflerend model dat in de loop van de tijd nauwkeuriger wordt, omdat het toegang heeft tot grotere datasets.

Generatievoorspellingen

Zon, wind en water zijn de drie belangrijkste hernieuwbare energiebronnen die de overstap maken van fossiele brandstoffen. Deze zijn in overvloed beschikbaar en relatief eenvoudig te benutten. Er is echter een element van onvoorspelbaarheid verbonden aan elk van hen. Deze zijn afhankelijk van het weer, waar we geen controle over hebben. Het toepassen van kunstmatige intelligentie in het energiebeheer kan helpen bij het lezen van historische gegevens en huidige weerparameters om toekomstige energieopwekking te voorspellen. Tijdens periodes van hoge beschikbaarheid kunnen operators het gehele klantenbestand via hernieuwbare energiebronnen bevoorraden. Wanneer er onvoldoende beschikbaarheid is om aan de verwachte vraag te voldoen, kunnen ze een deel van de productie verschuiven naar op fossiele brandstoffen gebaseerde opwekking om een stabiel aanbod te behouden.

Eis voorspelling

Energiedistributiebedrijven gebruiken historische vraagtrends om de verwachte vraag te voorspellen. Ondanks dat het nuttig is, is dit model gevoelig voor fouten omdat het geen rekening houdt met actuele gegevens (weer, satellietbeelden, windsnelheid, zonne-intensiteit, sensoren, enz.). Gezien de onvoorspelbaarheid van het weer, de beschikbaarheid van zonlicht en de windsnelheid is het van cruciaal belang om gegevens uit het verleden te combineren met huidige parameters voordat de verwachte vraag wordt voorspeld. AI kan grote hoeveelheden complexe gegevens verwerken en nauwkeurigere algoritmen ontwikkelen om nauwkeurige vraagtrends voor de komende uren te voorspellen.

Netbeheer

Elektriciteitsnetwerken vormen de ruggengraat van de energie-infrastructuur. Algoritmen voor kunstmatige intelligentie kunnen grote datasets gebruiken om meer te weten te komen over de belastingspatronen en een optimaal gebruik te garanderen. Netwerken kunnen zichzelf aanpassen aan de prognoses van de opwekkings- en belastingvraag om een grotere betrouwbaarheid te bieden en tegelijkertijd de kosten laag te houden. Nu overheden de adoptie van zonne-energie voor particuliere en commerciële consumenten stimuleren, worden netwerken bidirectioneel. AI kan ervoor zorgen dat verschillende componenten van het energiesysteem met elkaar kunnen praten en congestie kunnen voorkomen.

Onderhoud van de infrastructuur

Elektriciteitsnetwerken zijn een complex netwerk van elektrische componenten en storingen zijn slechts een kwestie van tijd. Plotselinge storingen zijn tijdrovend en de daaruit voortvloeiende verstoringen veroorzaken verliezen voor de economie. Systemen met AI kunnen realtime gegevens leveren over de algehele gezondheid van het netwerk en voorspellen welke delen van het elektriciteitsnet het meest waarschijnlijk zullen uitvallen. Operators kunnen deze gegevens gebruiken om preventief onderhoud uit te voeren in tijden van lage vraag. Klanten kunnen vooraf worden gewaarschuwd om ervoor te zorgen dat er minimale verstoring is.

Automatisering gedreven operationele uitmuntendheid

Nauwkeurige vraagvoorspelling, flexibele energieopwekking, efficiënte energietransmissie via een gezond elektriciteitsnet en distributie zijn enkele van de belangrijkste bewegende delen van een energiesysteem. Het is een complex netwerk dat snelle en nauwkeurige besluitvorming vereist. Moderne computers zijn beter dan mensen in het verwerken van grote hoeveelheden gegevens en het nemen van op regels gebaseerde beslissingen. De zelflerende mogelijkheden van kunstmatige intelligentie maken computers veel efficiënter dan operators als het gaat om het monitoren van de gezondheid van het elektriciteitsnet en het onderhouden van een betrouwbare energie-infrastructuur. Een elektriciteitsnet dat optimaal presteert, is een win-winsituatie voor alle belanghebbenden.

Het integreren van kunstmatige intelligentie in de duurzame energiesector heeft het potentieel om een groot aantal bestaande problemen op te lossen waarmee de sector te kampen heeft. Het is echter gemakkelijker gezegd dan gedaan. Om een succesvolle transitie te garanderen, heeft u een vertrouwde partner nodig.

De kunstmatige intelligentie van AI Superior adviesdiensten bieden oplossingen op maat om uw behoeften te beoordelen en een passende strategie voor verandermanagement te formuleren. Wij begrijpen dat elk probleem uniek is en dat de complexiteit van de duurzame energiesector om op maat gemaakte AI-oplossingen vraagt. Of u nu nog aan de slag gaat met uw digitale reis of al halverwege bent, wij kunnen u helpen de volgende stap richting operationele uitmuntendheid te zetten. Voor bedrijven die aan de slag gaan met het digitaliseringstraject bieden wij een op maat gemaakte datastrategie om uw gegevens te verzamelen en te organiseren, zodat deze veilig, opgeschoond en analyseklaar worden opgeslagen. Vervolgens helpen wij u bestaande processen te optimaliseren door gebruik te maken van de gegevens die u al had, maar niet goed wist te gebruiken. Ten slotte nemen we u mee door het digitale volwassenheidstraject waarin AI, geavanceerde neurale netwerken en simulatietechnieken zullen worden geïmplementeerd om de winst te vergroten.