В прошлом энергетический сектор никогда не относился скептически к внедрению новых технологий. Будь то оцифровка инфраструктуры производства электроэнергии, изучение возобновляемых источников энергии или обновление устаревшей инфраструктуры передачи и распределения, она всегда принимала эти вызовы и хорошо их принимала.
Однако такие проблемы, как высокие выбросы углерода, неэффективное управление энергопотреблением, стареющая инфраструктура и т. д., по-прежнему необходимо решать, чтобы построить более устойчивое будущее. Эти проблемы можно решить с помощью инноваций и сотрудничества между заинтересованными сторонами из разных областей. Искусственный интеллект (ИИ) может преобразовать энергетический сектор, поскольку он может решить широкий круг проблем, с которыми в настоящее время сталкивается этот сектор. Промышленность уже начала использовать возможности искусственного интеллекта (ИИ) для повышения эффективности, снижения затрат и минимизации выбросов углерода.
Согласно Precedence Research, к 2030 году глобальный объем рынка искусственного интеллекта (ИИ) на рынке возобновляемых источников энергии превысит 75,82 млрд долларов США, а среднегодовой темп роста в период с 2021 по 2030 год составит 27,9%.
В этой статье мы рассмотрим некоторые способы, с помощью которых ИИ может помочь в решении проблем, с которыми сталкивается энергетический сектор. Преодоление этих проблем может создать более устойчивое будущее для всех. Но перед этим давайте кратко рассмотрим некоторые ключевые проблемы в энергетическом секторе.
- Централизованное производство электроэнергии
Большая часть глобальной энергосети опирается на несколько генераторов электроэнергии, что делает всю инфраструктуру высокоцентрализованной. Хотя мы проделали большую работу по созданию такой великолепной инфраструктуры, у крупных централизованных сетей есть свои проблемы. Некоторыми из них являются высокие потери энергии от генерации к распределению, высокие выбросы углерода, поскольку большинство этих электростанций основаны на невозобновляемых источниках энергии, низкий коэффициент преобразования энергии и т. д.
2. Проблемы при переходе на возобновляемые источники энергии
Поскольку доля возобновляемых источников энергии увеличивается быстрыми темпами, интегрировать их в существующую энергосистему, не дестабилизируя сеть, довольно сложно. Мало того, поддержание баланса спроса и предложения становится еще более сложной задачей, поскольку выход возобновляемых источников энергии зависит от внешних факторов, таких как погода.
3. Потеря и кража энергии
Повышение энергоэффективности является ключевой задачей для энергетического сектора. Необходимо сократить потери энергии и увеличить использование возобновляемых источников энергии для удовлетворения растущего спроса. Хищение и неэтичное использование электроэнергии снова является ключевой проблемой, которая приводит к убыткам для поставщиков электроэнергии.
4. Стареющая инфраструктура
Большая часть инфраструктуры энергетического сектора, такая как электрические сети, оборудование и трубопроводы, устаревает и нуждается в модернизации. Это может быть дорогостоящим, а также может создать проблемы с надежностью.
Теперь давайте посмотрим, как можно использовать ИИ для решения этих проблем в энергетическом секторе.
- Прогнозирование возобновляемых источников энергии
Поскольку доля возобновляемой энергии растет быстрыми темпами, ее интеграция в существующую сеть является сложной задачей. Одной из основных причин является несогласованность производства энергии от этих источников (солнечные и ветряные электростанции, мощность которых зависит от внешних погодных факторов). Из-за этого часто прогнозы неточны, что приводит либо к отключениям электроэнергии, либо к растрате избыточной энергии. Следовательно, точное прогнозирование производства энергии ветра, солнца и других возобновляемых источников энергии имеет важное значение для управления спросом и предложением энергии.
Алгоритмы искусственного интеллекта можно использовать для анализа исторических данных и погодных условий в реальном времени, чтобы с большей точностью прогнозировать выход возобновляемой энергии, позволяя операторам сетей более эффективно сбалансировать спрос и предложение.
2. Прогнозирование спроса
Алгоритмы искусственного интеллекта можно использовать для прогнозирования спроса на энергию в режиме реального времени, помогая операторам сетей более эффективно управлять поставками и предотвращать отключения электроэнергии. Это может помочь сбалансировать спрос и предложение, снизить потребность в резервном питании и повысить общую надежность энергосистемы. Это также помогает точно планировать покупку электроэнергии на различные периоды времени, такие как внутридневные, краткосрочные и долгосрочные. Помимо прогнозирования спроса, прогнозирование цен является еще одним важным вариантом использования, который помогает заключать более обоснованные соглашения о покупке электроэнергии.
Давайте посмотрим на архитектуру высокого уровня для прогнозирования спроса с использованием сервисов AWS. С помощью сервисов AWS, таких как Forecast, Quicksight, Sagemaker и т. д., мы можем быстро создавать и развертывать решения ИИ в нужном масштабе. Кроме того, чтобы упростить задачу, давайте предположим, что мы пытаемся спрогнозировать спрос на электроэнергию для коммунального предприятия.
Архитектура состоит из четырех широких функциональных компонентов —
o Подготовка данных. Первым шагом является подготовка данных о спросе или целевых временных рядов, наряду с этим мы можем добавить связанные данные временных рядов, такие как данные о погоде, данные о доходах и другие метаданные. Как только эти данные подготовлены для обучения, они загружаются в корзину S3, откуда они используются для задач машинного обучения и визуализации данных.
o Обучение модели. После завершения предварительной обработки данных используйте AWS Forecast для создания предиктора или обучения пользовательской модели машинного обучения с помощью блокнота Jupyter и SageMaker. После обучения модели задается конфигурация конечной точки, и конечная точка развертывается для создания прогноза. Amazon CloudWatch используется для мониторинга обучения модели и ее показателей, а Amazon SNS (Simple Notification Service) используется для отправки или получения уведомлений о событиях, связанных с обучением.
o Прогнозирование/вывод — мы можем написать простую лямбда-функцию, которая запускается уведомлением о событии S3. Всякий раз, когда новые данные загружаются в эту корзину S3, функция Lambda будет запускаться для создания прогноза с помощью рабочего процесса AWS Step Function, который представляет собой сервис для оркестрации задач. Все, что нам нужно сделать, это загрузить данные в корзину S3.
o Визуализация данных. После создания прогноза результаты и соответствующие показатели сохраняются в корзину s3, а для запроса этих данных используется Amazon Athena. После запроса результатов Amazon Quicksight используется для визуализации результатов прогноза.
Теперь давайте перейдем к другим вариантам использования.
3. Профилактическое обслуживание
Выход из строя электрооборудования приводит к разного рода нежелательным состояниям. Эти отказы могут привести к угрозам электробезопасности, незапланированным простоям, увеличению затрат на техническое обслуживание, снижению надежности оборудования и срока его службы. Старые методы профилактического обслуживания были надежными в прошлом, но теперь устарели. При снижении стоимости датчиков в отрасли решения на основе ИИ, такие как профилактическое обслуживание, могут заменить эти старые решения и повысить эффективность всей системы.
Прогностическое техническое обслуживание использует алгоритмы машинного обучения, чтобы прогнозировать, когда оборудование может выйти из строя, на основе исторических данных и показаний датчиков в реальном времени. Выявляя потенциальные проблемы до их возникновения, ремонтные бригады могут планировать ремонт в периоды низкого спроса, сокращая время простоя и затраты. Кроме того, оборудование, работающее в здоровых и эффективных условиях, будет иметь более длительный срок службы и меньшие эксплуатационные расходы.
4. Оптимизация энергопотребления
Сотрудничество AWS с Carbon Lighthouse по сокращению выбросов углерода за счет оптимизации энергопотребления с помощью искусственного интеллекта является хорошим примером оптимизации энергопотребления. Решения ИИ могут быть развернуты для выявления неоптимизированных сценариев и повышения их эффективности. Оптимизация энергопотребления включает использование алгоритмов ИИ для оптимизации энергопотребления в различных процессах, таких как отопление, охлаждение и освещение. Эти алгоритмы изучают базовый шаблон и работают над снижением энергопотребления всего процесса. Это приводит к сокращению потерь энергии, повышению эффективности и снижению затрат.
5. Обнаружение мошенничества
Хищение и мошенничество с электроэнергией — проблема не новая, она существует уже давно, и мошенники продолжают изобретать все новые и новые методы неучтенного потребления электроэнергии. Однако с помощью новых технологий, таких как искусственный интеллект, можно создать более надежные системы защиты от краж, которые помогут свести к минимуму такие события. ИИ можно использовать для обнаружения мошеннических действий в энергетическом секторе, таких как подделка счетчиков или кража услуг. Анализируя модели использования и другие данные, ИИ может выявлять подозрительное поведение и предупреждать коммунальные службы о потенциальных проблемах, помогая сократить потери и повысить общий доход.
6. Управление питанием
Потеря энергии из-за неоптимальных решений или человеческого невежества является ключевой проблемой, когда речь идет об управлении питанием. Когда ИИ интегрируется с датчиками (IoT), мы получаем полный набор инструментов для управления питанием, который можно установить где угодно, от жилых домов до коммерческих зданий. Эти интеллектуальные решения на основе искусственного интеллекта могут помочь компаниям значительно сократить счета за коммунальные услуги. Пока у нас не будет «дуговых реакторов», питающих наши здания, таких как лаборатория Тони Старка в Нью-Йорке, нам нужен ИИ, по крайней мере, для управления мощностью наших зданий.
Заключение
Энергетический сектор сталкивается с серьезными проблемами в современном мире, включая высокую централизацию, переход на возобновляемые источники энергии, потери и хищения энергии, а также старение инфраструктуры. Чтобы преодолеть эти проблемы, отрасль должна внедрять инновации и сотрудничать с заинтересованными сторонами для создания устойчивых решений. ИИ — одна из таких инноваций, которая может помочь сократить выбросы углерода, оптимизировать производство и распределение энергии, управлять возобновляемыми источниками энергии и повысить энергоэффективность. Используя возможности ИИ, энергетический сектор может создать более устойчивое будущее для всех, а также обеспечить надежные и безопасные поставки энергии. Предстоящий путь может быть непростым, но благодаря инновационным решениям и совместным усилиям мы можем построить светлое и чистое будущее для будущих поколений.
Ссылки —
Изображения — Централизованная и распределенная система производства электроэнергии | Скачать научную диаграмму (researchgate.net)
Изображения — Прогнозирование отказа жесткого диска с помощью машинного обучения | нейропространство
Изображения — Высококачественные исходные данные повышают точность прогнозирования возобновляемых источников энергии — enercast
