Prädiktive künstliche Intelligenz (KI) ist ein Cousin der künstlichen Produktionsintelligenz, die Muster in historischen Daten nutzt, um zukünftige Ergebnisse vorherzusagen oder zukünftige Ereignisse zu klassifizieren. Experten sagen, dass die Technologie genutzt werden kann, um umsetzbare Erkenntnisse zu liefern und die Entscheidungsfindung und Strategieentwicklung zu unterstützen.
Predictive AI nutzt groß angelegte Datenanalysen und Algorithmen für maschinelles Lernen, um verborgene Muster und Trends in historischen Daten zu entdecken und sie auf zukünftige Szenarien anzuwenden. Indem wir vergangene Muster verstehen, können wir besser verstehen, was in der Zukunft passieren könnte, und entsprechend Strategien entwickeln.
Prädiktive KI hat Anwendungen in verschiedenen Bereichen wie
Im letzten Jahr haben wir gesehen, wie viele neue und aufregende prädiktive KI-Anwendungen in der Energiebranche entstanden sind, um die Produktion von Energieressourcen besser aufrechtzuerhalten und zu optimieren. Tatsächlich schreitet die Technologie sehr schnell voran. Die Herausforderung besteht darin, die „richtigen“ Daten bereitzustellen, damit diese valide sind. Und dank der umfassenderen digitalen Transformation der Energiewirtschaft beginnt sich dieses Problem zu lösen.
Heute sehen wir nicht nur die Anwendung prädiktiver KI bei der Bewertung des Risikos von Sachschäden und wenn vorbeugende Wartung erforderlich ist, sondern wir sehen auch, wie sie am besten mit Wetter- und Verkehrsdaten kombiniert wird, um die Entsendung von Ingenieuren zum Ziel zu unterstützen Website. Dies trägt wiederum dazu bei, die Zuverlässigkeit des gesamten Energiesystems zu verbessern.
Ändernde Nachfragemuster
Der weitere Übergang zu Netto-Null-Emissionen ist zwar lobenswert, stört jedoch sowohl die Angebots- als auch die Nachfrageseite des Energiesystems. Elektrofahrzeuge (EVs), Solar- und Elektroheizungen für Privathaushalte verändern die Nachfragemuster. Gleichzeitig hat die Zunahme erneuerbarer Energien im Netz zu Schwankungen in der Angebotskapazität geführt. Denn ohne Wind sind Windparks nutzlos und ohne Sonne sind Solarparks nutzlos.
Darüber hinaus erleben wir immer mehr extreme Wetterereignisse. Die Zahl extremer Wetterereignisse hat in den letzten 30 Jahren dramatisch zugenommen und betrifft mittlerweile jeden Winkel der Welt. Diese Wetterereignisse wirken sich sowohl auf Angebot als auch Nachfrage aus, sodass Angebots- und Nachfragemuster eine besondere Herausforderung darstellen können.
In vielen Schlagzeilen in den Medien geht es derzeit darum, prädiktive KI zu nutzen, um diese neuen Muster zu lernen und Modelle schnell bereitzustellen, um die Nachfrageflexibilität zu unterstützen. Die Abstimmung der Nachfrage mit dem verfügbaren Angebot ist jedoch das Gegenteil traditioneller Energiesysteme.
Durch eine bessere Vorhersage, wann Ungleichgewichte zwischen Angebot und Nachfrage im Energiesystem auftreten werden, kann das Laden von Elektrofahrzeugen besser geplant werden, um ein ausgeglichenes Netz zu gewährleisten. Der Lohn ist bequemer Strom für alle. Wenn außerdem die Ladezeiten mit den Zeiten der Bereitstellung erneuerbarer Energien übereinstimmen, können auch die mit dieser Nachfrage verbundenen CO2-Emissionen reduziert werden, was eine Win-Win-Situation darstellt.
RISIKOREDUZIERUNG
Eines der großen Risiken für die Energiebranche sind natürlich Energieungleichgewichte, da dies zu Stromausfällen führen kann. Die Fähigkeit, genaue Prognosen zu erstellen, ist entscheidend für die Bewältigung von Ungleichgewichten zwischen Angebot und Nachfrage.
Extremwetter beeinflusst nicht nur die Angebots- und Nachfragebedingungen, sondern kann auch Übertragungsleitungen beschädigen und den normalen Betrieb von Kraftwerken verhindern. Glücklicherweise gibt es bereits innovative Projekte, wie eines von Scottish Power, die darauf abzielen, durch die Bereitstellung verbesserter Informationen im gesamten System besser vorherzusagen, wann und wo extreme Wetterereignisse zu Stromausfällen führen werden.
Balance Matter
Ausgeglichene Energiesysteme sind immer darauf angewiesen, das Kundenverhalten genau vorhersagen zu können. Dies geschieht jedoch immer auf aggregierter Ebene, da die Lieferanten die Energieversorgung nach Belieben erhöhen oder verringern können. Da die Verteilungsnetze jedoch immer aktiver werden und verteilte Energieressourcen dazu führen, dass Strom in beide Richtungen fließt, wird das Netz immer feiner ausbalanciert und der Bedarf an lokaler Vorhersagbarkeit wächst.
Glücklicherweise ist es mithilfe prädiktiver künstlicher Intelligenz jetzt möglich, Kundennachfragemuster nicht nur auf der Ebene einzelner Verbraucher, sondern sogar auf Geräteebene zu verstehen.
Obwohl die prädiktive KI noch nicht weit verbreitet ist, wird sie zunehmend zur Unterstützung der nachfrageseitigen Flexibilität eingesetzt, insbesondere in Bereichen wie Elektroheizung und Elektrofahrzeugen – die oft die größten Lasten in einem Haus oder Gebäude darstellen.
Wenn ein Gebäude mit einem Energiespeichersystem ausgestattet ist, ist dieses System auch mit größerer Wahrscheinlichkeit mit einem Optimierungsalgorithmus ausgestattet, der auf prädiktiver künstlicher Intelligenz basiert und Nutzungsmuster erlernen kann, um den Import und Export von Batterien zu planen.
Sicherstellen, dass neue Prognosemodelle auf dem neuesten Stand sind
Predictive AI treibt laut einem aktuellen GlobalData-Bericht bereits die Prognosen für erneuerbare Energien, den Netzbetrieb und die Optimierung, die Koordination verteilter Energieanlagen und das Nachfragemanagement in der Energiebranche voran Verbesserungen. Darüber hinaus wird prognostiziert, dass die Technologie in den kommenden Jahren eine wichtige Rolle bei der Verbesserung der Vermögensoptimierung und Kundensegmentierung spielen wird.
Es besteht kein Zweifel, dass es die Energiebranche zum Besseren verändert, sei es durch die Erkennung und Behebung von Fehlern, die bessere Vorhersage von Wetterverhältnissen oder die Bereitstellung einer genaueren Nutzungsüberwachung. Es lohnt sich, auf die Entwicklungsaussichten dieser Technologie in den nächsten Jahren zu blicken.
Obwohl die Zukunft spannend ist, handelt es sich immer noch um eine aufstrebende Technologie, die die Bewältigung der bei der Skalierung häufig auftretenden Herausforderungen erfordert. Um wirklich erfolgreich zu sein, müssen auch neue Governance-Verfahren hinzugefügt werden, um sicherzustellen, dass die Qualität der zum Trainieren neuer Vorhersagemodelle verwendeten Daten den Anforderungen entspricht.
Es ist wichtig, die Integrität aller Trainingsdaten durch detaillierte Protokollierung, Audit-Trails, Validierungsrahmen und Überwachungsverfahren zu bestätigen. Anschließend wird der Datensatz kontinuierlich ausgewertet, um neue Fragestellungen zu entdecken.
Genau hier liegt also der Fokus der zukünftigen Digitalisierung der Energiewirtschaft. Beispielsweise hat die Branche damit begonnen, sich digitale Zwillinge von Energiesystemen vorzustellen, bei denen prädiktive künstliche Intelligenz und offene Daten kombiniert werden, um dezentralere und flexiblere Energiesysteme besser planen und betreiben zu können.
Zusammenfassung
Prädiktive künstliche Intelligenz (KI) spielt eine wichtige Rolle beim Erreichen von Netto-Null-Emissionen. Erstens kann KI das Energiesystem durch Big-Data-Analyse und maschinelle Lernalgorithmen genau vorhersagen und optimieren und so Unternehmen und Regierungen dabei helfen, effektivere Strategien zur Emissionsreduzierung zu formulieren. Zweitens kann der Einsatz von KI im Energieerzeugungs- und -nutzungsprozess, wie z. B. Smart-Grid-Management, Prognosen zur Wind- und Solarstromerzeugung usw., die Effizienz der Energienutzung verbessern und die CO2-Emissionen reduzieren.
Darüber hinaus kann KI auch ein intelligentes Management realisieren und den Energieverbrauch und die Emissionen in Bereichen wie Transport, Industrieproduktion und Architekturdesign reduzieren. Am wichtigsten ist, dass KI auch die Energietransformation und -innovation fördern, die Entwicklung und Anwendung kohlenstoffarmer Technologien wie erneuerbare Energien und saubere Energien fördern und technische Unterstützung und Pfadplanung zur Erreichung der Netto-Null-Emissionsziele bieten kann. Daher wird der flächendeckende Einsatz prädiktiver künstlicher Intelligenz eine wichtige Unterstützung und Garantie für das Erreichen der Netto-Null-Emissionsziele sein.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie prädiktive KI dazu beitragen wird, Netto-Null-Emissionen zu erreichen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
