Ramalan perkembangan kecerdasan buatan dalam pengurusan tenaga dalam sepuluh tahun akan datang (2024)

Menurut laporan oleh Accenture, aplikasi kecerdasan buatan dalam bidang tenaga dijangka dapat meningkatkan kecekapan tenaga sebanyak 20% menjelang 2035.

Apakah peranan yang akan dimainkan oleh kecerdasan buatan dalam membentuk semula industri pengurusan tenaga?

Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, kecerdasan buatan telah menjadi teknologi yang semakin penting dalam industri tenaga dan kuasa. Ia mengautomasikan dan mengoptimumkan pelbagai aktiviti berkaitan tenaga, dengan itu meningkatkan kecekapan operasi dan kos, menambah baik pengurusan tenaga, dan mengurangkan kesan buruk alam sekitar. Ramalan permintaan adalah salah satu bidang terpenting di mana kecerdasan buatan digunakan dalam industri tenaga. Utiliti boleh meningkatkan peruntukan dan pengurusan sumber dengan bantuan sistem kecerdasan buatan, yang boleh meramalkan penggunaan tenaga dengan lebih tepat dengan menganalisis data tentang tingkah laku pengguna, corak cuaca dan pembolehubah lain.

Dengan bantuan kecerdasan buatan, penjanaan dan pengedaran tenaga boleh dioptimumkan.

Sebagai contoh, algoritma pembelajaran mesin boleh menganalisis data daripada ladang suria atau angin untuk mengenal pasti corak dan membuat ramalan tentang pengeluaran tenaga masa hadapan. Pengeluaran tenaga boleh diperbaharui yang kadangkala tidak menentu mungkin lebih mudah untuk dikendalikan oleh pengendali. Salah satu aplikasi kecerdasan buatan yang paling penting dalam industri tenaga adalah dalam bidang pembinaan pengurusan tenaga. Peranti kecerdasan buatan boleh memantau dan menilai penggunaan tenaga bangunan, mengenal pasti tingkah laku yang membazir dan memberikan cadangan untuk penambahbaikan. Ini berpotensi untuk menjimatkan sejumlah besar wang pemilik dan penghuni bangunan sambil mengurangkan jejak karbon mereka.

Kecerdasan Tenaga

Terdapat banyak cara utiliti boleh mendapat manfaat daripada keupayaan seperti pembelajaran mesin dan penglihatan komputer bagi kecerdasan buatan (AI). Ini termasuk meningkatkan ketepatan ramalan permintaan, menjadikan pengeluaran dan pengedaran tenaga lebih cekap, dan peralatan penyelesaian masalah lebih cepat. Dengan mengurangkan kos di samping meningkatkan kecekapan dan kualiti perkhidmatan yang disediakan oleh kemudahan tersebut.

Memandangkan utiliti menghadapi tekanan yang semakin meningkat untuk mengoptimumkan pengeluaran dan pengedaran tenaga bagi memenuhi permintaan yang semakin meningkat sambil memastikan sistem mereka kekal andal dan kos efektif. Oleh itu, industri tenaga dan kuasa sedang giat meneroka teknologi kecerdasan buatan untuk menyelesaikan cabaran ini. Aplikasi kecerdasan buatan dalam industri tenaga dan kuasa meliputi banyak aspek, termasuk pengurusan grid pintar, ramalan dan pengoptimuman tenaga, amaran dan penyelenggaraan kegagalan peralatan, dsb. Dengan memanfaatkan teknologi AI, utiliti boleh membantu mengurangkan pelbagai isu berkaitan penggunaan tenaga boleh diperbaharui dengan meningkatkan keupayaan grid untuk mengintegrasikan tenaga boleh diperbaharui dan mengawal penyimpanan dan pengedaran tenaga. Ini berpotensi untuk meningkatkan kebolehpercayaan dan kestabilan sistem kuasa sambil mengurangkan kos dan menjadikan pengeluaran tenaga lebih mampan.

Sepuluh trend dalam kecerdasan buatan dalam medan tenaga

Grid pintar

Grid pintar ialah konsep inovatif yang dilaksanakan dalam pengurusan tenaga menggunakan teknologi kecerdasan buatan. Dengan menggabungkan infrastruktur kuasa sedia ada dengan teknologi canggih seperti kecerdasan buatan, grid pintar menyasarkan untuk memaksimumkan kecekapan penjanaan kuasa, penghantaran dan penggunaan.

Algoritma kecerdasan buatan boleh menilai data masa nyata daripada meter pintar, penderia dan peranti IoT untuk mengesan anomali, meramalkan kegagalan peralatan dan mengoptimumkan aliran tenaga. Kecerdasan buatan membantu utiliti mencari keseimbangan optimum antara bekalan dan permintaan dengan mengawal selia pengagihan tenaga secara bijak. Pembaziran tenaga dikurangkan dan kecekapan keseluruhan grid dipertingkatkan dengan ketara. Kecerdasan buatan akan memberi kesan yang mendalam terhadap industri pengurusan tenaga.

Microgrid

Microgrid ialah grid kuasa yang lebih kecil dan bebas yang boleh beroperasi secara bebas tanpa bergantung pada sistem grid kuasa yang lebih besar dan terpusat. Sistem kawalan mikrogrid menggunakan kecerdasan buatan dan teknik pembelajaran mesin untuk mengurus aliran tenaga dan memaksimumkan kecekapan tenaga. Microgrids menjadi semakin popular kerana keupayaan mereka untuk menyepadukan tenaga boleh diperbaharui dan menyediakan kuasa sandaran semasa gangguan bekalan elektrik.

Kesan Kecurian Tenaga dan Penipuan

Kecurian tenaga berlaku apabila seseorang mengambil kuasa secara haram daripada grid. Salah nyata statistik atau penggunaan tenaga dianggap sebagai penipuan tenaga. Pengesanan anomali automatik menggunakan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin boleh memberi amaran kepada utiliti tentang kemungkinan masalah. Dengan berbuat demikian, pembekal tenaga boleh melindungi aset mereka, mengurangkan penggunaan tenaga yang tidak perlu dan menyimpan penjimatan.

Pengurusan Grid, Kecekapan Tenaga dan Tindak Balas Permintaan

Pengurusan tenaga mampan amat bergantung pada peningkatan kecekapan tenaga, dan kecerdasan buatan adalah penting dalam hal ini. Sistem AI boleh menganalisis tabiat penggunaan dan membina model tenaga untuk mengenal pasti ketidakcekapan dan menyediakan penyelesaian untuk mengurangkan pembaziran.

Kecerdasan buatan membolehkan program tindak balas permintaan mengurangkan penggunaan tenaga semasa tempoh permintaan tinggi. Pengguna boleh mengambil bahagian dalam usaha tindak balas permintaan melalui penggunaan peranti pintar berkuasa AI dan sistem automasi rumah untuk membantu melegakan kesesakan grid dan menyokong persekitaran tenaga yang lebih bersih.

Perdagangan Tenaga

Perdagangan tenaga adalah berbeza daripada dagangan komoditi lain kerana sensitiviti masa penghantaran tenaga. Bagi peniaga tenaga, ini memberikan kedua-dua kesukaran dan peluang kerana pasaran tenaga menjadi lebih cair. Meramalkan permintaan tenaga dan menyediakan pedagang maklumat masa nyata tentang harga tenaga ialah dua cara kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin boleh meningkatkan kecekapan pasaran perdagangan tenaga.

Pengedar tenaga boleh menggunakan data ini untuk memperkemaskan masa pembelian dan jualan tenaga mereka. Perjanjian pembelian kuasa (PPA) ialah jenis kontrak kewangan baharu yang boleh dilaksanakan pada rantaian blok. Penggunaan teknologi blockchain meningkatkan keberkesanan kontrak ini, kerana ia membolehkan transaksi yang lebih pantas, mengurangkan kos yang berkaitan, dan dibina di atas infrastruktur yang lebih teguh dan boleh dipercayai daripada platform PPA yang lebih tradisional.

Keselamatan Grid

Disebabkan kerumitannya, infrastruktur kuasa terdedah kepada serangan siber.

Dengan menghentikan serangan siber lebih awal, kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin boleh menjadikan sistem kuasa lebih selamat untuk semua orang. Analisis data digunakan untuk mencari petunjuk serangan siber dalam data penggunaan tenaga. Kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin boleh digunakan untuk memerangi serangan siber setelah ia dikesan.

Analitis Ramalan

Penggunaan kecerdasan buatan untuk analitik ramalan adalah tambahan penting kepada bidang pengurusan tenaga. Meramalkan corak penggunaan tenaga, keadaan cuaca dan prestasi peralatan adalah semua bidang di mana sistem AI berkembang maju dengan menganalisis sejumlah besar data sejarah dan masa nyata.

Sebagai contoh, utiliti boleh meningkatkan penjanaan dan pengedaran kuasa dengan menggunakan algoritma AI untuk meramalkan permintaan tenaga puncak. Selain menjimatkan wang, ini juga meningkatkan kebolehpercayaan grid. Kepintaran buatan membantu pembekal tenaga membuat pilihan termaklum dan mengoptimumkan peruntukan sumber melalui ramalan penggunaan tenaga yang tepat.

Penglibatan Pelanggan

Kepintaran buatan dan pembelajaran mesin digunakan buat kali pertama dalam industri tenaga untuk meningkatkan interaksi dengan pelanggan. Syarikat industri tenaga boleh memenuhi keperluan pengguna dengan lebih baik dengan menggunakan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin. Analitis data digunakan untuk memahami corak penggunaan tenaga pelanggan dan kemudian menggunakan corak ini untuk memberitahu pengguna cara mengurangkan penggunaan tenaga melalui perubahan tingkah laku.

Tingkatkan pengeluaran

Industri tenaga juga memanfaatkan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin untuk meningkatkan pengeluaran. Contohnya, industri minyak dan gas menggunakan algoritma pembelajaran mesin untuk mengoptimumkan penempatan telaga dan meningkatkan pengeluaran. Syarikat boleh membuat pertimbangan yang lebih termaklum tentang tempat menggerudi minyak dan gas dengan menganalisis data yang dikumpul daripada tinjauan seismik dan sumber lain. Ini akan meningkatkan kecekapan tenaga sambil juga menjadikan grid lebih mudah dan lebih cekap.

Peralatan Penyimpanan Tenaga

Menjelang 2030, industri penyimpanan tenaga dijangka berkembang 20 kali ganda. Mengintegrasikan peranti storan tenaga pintar ke dalam grid adalah satu langkah ke arah pengurusan tenaga yang lebih cekap. Loji janakuasa maya ialah satu lagi contoh aliran ini, didayakan oleh storan tenaga, membolehkan utiliti memenuhi permintaan puncak walaupun semasa bekalan rendah. Akibatnya, industri tenaga perlu membina lebih sedikit loji janakuasa baharu.

Atas ialah kandungan terperinci Ramalan perkembangan kecerdasan buatan dalam pengurusan tenaga dalam sepuluh tahun akan datang (2024). Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!