يغيّر الذكاء الاصطناعي إدارة الطاقة من خلال تحسين مصادر الطاقة المتجددة والشبكات الذكية. تساعد الخوارزميات شركات الكهرباء على:

• الحد من انبعاثات ثاني أكسيد الكربون
• تحسين موثوقية مصادر الطاقة المتجددة
• التنبؤ بالطلب
• منع الانقطاعات
• تحسين التوزيع الأمثل

التأثير

1. توليد الطاقة:

تعمل الخوارزميات التنبؤية على تحسين موثوقية مصادر الطاقة المتجددة من خلال توقع الظروف الجوية للطاقة الشمسية وطاقة الرياح. تقلل الصيانة التنبؤية من وقت تعطل المحطة وتكاليف التشغيل.

2. استهلاك الطاقة:

يمكن للمستخدمين تحويل الاستهلاك إلى ساعات خارج أوقات الذروة، مما يقلل من التكاليف والحمل على الشبكة.

3. إدارة الشبكة

تُحدث التقنيات الرقمية الحديثة ثورة في الطريقة التي ندير بها البنى التحتية للطاقة. وعلى وجه الخصوص، أثبت الذكاء الاصطناعي أنه أداة لا تقدر بثمن لشركات توزيع الكهرباء. تعمل هذه الأنظمة المتقدمة باستمرار على تحليل كميات هائلة من البيانات من أجهزة الاستشعار الموزعة في جميع أنحاء الشبكة، من خطوط النقل إلى محطات المحولات.

‍

وبفضل خوارزميات التعلم الآلي المتطورة، أصبح من الممكن الآن تحديد المشاكل المحتملة قبل أن تتسبب في انقطاع الخدمة. وقد حقق هذا النهج الوقائي، المعروف باسم الصيانة التنبؤية، نتائج ملحوظة: فقد شهدت العديد من الشركات في هذا القطاع انخفاضاً كبيراً في حالات انقطاع الخدمة، مما أدى إلى تحسن كبير في جودة الخدمة المقدمة للمواطنين والشركات.

‍

ويتجاوز تأثير هذا التحول التكنولوجي مجرد الحد من انقطاع التيار الكهربائي. فالقدرة على التنبؤ بالمشاكل والوقاية منها تسمح بإدارة أكثر كفاءة للموارد، وتخطيط أفضل للتدخلات، وفي نهاية المطاف، خدمة كهرباء أكثر موثوقية واستدامة للمجتمع بأكمله.

‍

أمثلة على التأثير:

• شركة سيمنس للطاقة: -30% من وقت التعطل عن العمل
• جنرال إلكتريك: وفورات سنوية بقيمة 1 مليار دولار
• إيبردرولا: -25% هدر الطاقة في مصادر الطاقة المتجددة

التطبيقات التي تم اختبارها:

• شل و BP: تحسين العمليات التشغيلية وخفض الانبعاثات
• تسلا: تخزين الطاقة والحلول النظيفة
• ديوك إنرجي والشبكة الوطنية للطاقة: تحديث الشبكة

يعمل الذكاء الاصطناعي على تحسين إدارة الطاقة من خلال جعله

• أكثر كفاءة
• أكثر موثوقية
• أكثر استدامة
• أرخص

تدعم هذه التطورات الانتقال إلى نظام طاقة أكثر استدامة من خلال حلول تكنولوجية قابلة للتطبيق بالفعل في هذا المجال.

الاستنتاجات

يُحدث الذكاء الاصطناعي ثورة في قطاع الطاقة، حيث يقدم حلولاً مبتكرة لتحسين إنتاج الطاقة وتوزيعها واستهلاكها. ومع ذلك، فإن الذكاء الاصطناعي نفسه له تأثيره الخاص على الطاقة. تتطلب مراكز الحوسبة اللازمة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي وتشغيلها كميات كبيرة من الطاقة، حيث تشير التقديرات إلى استهلاك ما يصل إلى عدة مئات من الكيلوواط/ساعة لتدريب واحد من النماذج المعقدة.

ولتعظيم الاستفادة الصافية من الذكاء الاصطناعي في قطاع الطاقة، تتبع الشركات نهجاً شاملاً. فمن ناحية، باستخدام بنيات أكثر كفاءة وأجهزة متخصصة. ومن ناحية أخرى، من خلال تشغيل مراكز الحوسبة بالطاقة المتجددة، مما يخلق دورة حميدة يساعد فيها الذكاء الاصطناعي على إدارة مصادر الطاقة المتجددة بشكل أفضل، والتي بدورها تعمل بدورها على تشغيل أنظمة الذكاء الاصطناعي.

ستكون الابتكارات في مجال الكفاءة الحاسوبية وتقنيات تبريد مراكز البيانات، إلى جانب استخدام الطاقة المتجددة أو الطاقة الذرية حيثما سمح بذلك، أمرًا بالغ الأهمية لضمان بقاء الذكاء الاصطناعي أداة مستدامة للتحول في مجال الطاقة.

وسيعتمد نجاح هذا النهج على المدى الطويل على القدرة على تحقيق التوازن بين الفوائد التشغيلية للنظام واستدامة الطاقة، وبالتالي المساهمة في مستقبل نظيف وفعال حقًا. سأكتب عن هذا الموضوع بشكل أكثر تحديداً في وقت لاحق.

‍