يعمل الذكاء الاصطناعي على إحداث تحول في كل الصناعات تقريبًا، وقطاع الطاقة ليس استثناءً. قد يُحدث تأثير الذكاء الاصطناعي ثورة في الطريقة التي ننتج بها الطاقة، ونوزعها، ونستهلكها ويمكنه أيضًا توجيه صناعة الطاقة لتصبح أكثر كفاءة وفعالية من حيث التكلفة واستدامة.
تشهد أنظمة الطاقة في جميع أنحاء العالم تحولاً نحو مصادر الطاقة النظيفة والمستدامة. أصبحت التغييرات على المستوى الفني والتنظيمي جنبًا إلى جنب مع التحديثات التكنولوجية في مختلف القطاعات مثل توليد الطاقة ونقلها وتوزيعها أمرًا شائعًا. وهذا يعني أن هناك أيضًا ارتفاعًا في التحديات الهندسية لإنشاء نظام طاقة مستدام يأخذ في الاعتبار العوامل الاجتماعية والاقتصادية والبيئية.
لقد أصبح تأثير الذكاء الاصطناعي على هذه العوامل في أنظمة الطاقة مؤثرًا للغاية. يؤدي توسيع تطبيقات تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي عبر قطاع الطاقة والطاقة إلى تعزيز التحكم وإدارة استهلاك الطاقة بشكل أفضل، أو توقع أعطال الشبكة، أو حتى تحسينها. يمكن للتعلم الآلي (ML) اتخاذ قرارات دقيقة بشأن ما يريده العملاء ومن ثم تعديل قرارات شراء الطاقة وفقًا لذلك.
إن تطبيق الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في قطاع الطاقة ليس جديدًا تمامًا، فقد بدأ في عام 2010 تقريبًا مع نشر الأجهزة المتصلة بالإنترنت مثل العدادات الذكية وأجهزة تنظيم الحرارة وأجهزة التحكم. بالإضافة إلى ذلك، ركزت التطبيقات الأولية للذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي على التنبؤ والأحمال وسلوك العملاء والتوليد.
في ما يزيد قليلا عن عقد من الزمان، أدى تطبيق الذكاء الاصطناعي في قطاع الطاقة إلى نتائج مذهلة وتحقيق نتائج سيكون من المستحيل على البشر تكرارها. إن حجم الشبكة الكهربائية وحده يمكن أن يطغى على الموارد التقليدية، حيث تتفاعل ملايين النقاط الطرفية المنفصلة جميعها في الوقت الفعلي للحفاظ على تفاوتات التردد الضيقة. ومع تزايد تعقيد الشبكة، تتزايد الحاجة إلى الذكاء الاصطناعي.
تأثير الذكاء الاصطناعي على أنظمة الطاقة الكهربائية، والمركبات الكهربائية (EVs)، وأهداف التنمية المستدامة (SDGs)، وانبعاثات الغازات الدفيئة (GHG) خلال العقد المقبل
إن زيادة اعتماد المستهلك على موارد الطاقة الموزعة (DERs)، مثل السيارات الكهربائية (EVs) والطاقة الشمسية السكنية والتخزين، يؤدي إلى تغيير كبير في هيكل توصيل الطاقة. تقليديًا، تم توليد الطاقة وتخزينها وتسليمها للمستهلكين بطريقة قياسية، وكان يتم قياس الاستخدام بالمتر. ومع ذلك، بفضل الجمع بين DERs والذكاء الاصطناعي، أصبح بإمكان المشغلين الآن رؤية ما يحدث خلف العداد وكذلك التنبؤ بالاستخدام لإدارة استقرار الشبكة.
بفضل البرامج المدعومة بالذكاء الاصطناعي التي تعمل على تحسين الشبكة، لن نترك أي إلكترونات خلفنا من خلال طبقة افتراضية متزايدة القوة. تعمل عناصر التحكم التنبؤية المتقدمة على تمكين المرافق ومقدمي الطاقة ومشغلي الشبكات من تحسين DERs وإدارتها كنظام واحد. يمكن لمصادر الطاقة الموزعة المتنوعة، مثل السيارات الكهربائية والطاقة الشمسية الكهروضوئية والبطاريات وبرامج الاستجابة للطلب، التي يتم تجميعها في محطة طاقة افتراضية، تحقيق التوازن بين العرض والطلب، وتقليل الحمل الأقصى، وتحسين موثوقية الشبكة، وإنشاء تدفقات قيمة جديدة للمستهلكين ومقدمي الطاقة. على حد سواء. ولن نتمكن يومًا ما من الوصول إلى مصادر الطاقة المتجددة بنسبة 100% إلا من خلال انتشار محطات الطاقة الافتراضية التي تعمل بالذكاء الاصطناعي في جميع أنحاء العالم.
وفي الولايات المتحدة، بدأت صناعة الطاقة في استخدام الذكاء الاصطناعي للاتصال بالعدادات الذكية، والشبكات الذكية، وأجهزة إنترنت الأشياء. كيف تعمل تقنيات الذكاء الاصطناعي هذه على تحسين الكفاءة وإدارة الطاقة والشفافية واستخدام الطاقات المتجددة؟
عادة ما تتم موازنة موارد الطاقة المتجددة مع الوقود الأحفوري لضمان استقرار وموثوقية أنظمة الشبكة. ومع ذلك، باستخدام محطات الطاقة الافتراضية التي تعمل بالذكاء الاصطناعي (VPPs)، يمكن للمشغلين التنبؤ باستخدام الطاقة وتحسينه وتوصيل وإدارة DERs للحصول على سعة إضافية لضمان المرونة في أوقات إمدادات الطاقة غير المستقرة. معًا، يعمل الذكاء الاصطناعي وVPPs على إنهاء التناقض المتمثل في إدارة تقطع مصادر الطاقة المتجددة والسباق لكهربة كل شيء بحلول ضارة بيئيًا مثل محطات الذروة.
يرجى التحدث معنا حول فكرة أن الاستفادة من مجموعة متنوعة من موارد الطاقة الموزعة (DERs) – بما في ذلك الاستجابة للطلب، والطاقة المتجددة، وأنظمة تخزين الطاقة، ومصادر الطاقة التقليدية – يمكن أن تخلق محطات طاقة افتراضية (VPPs) تتوسع أو تتقلص بناءً على احتياجات أسواق الطاقة بالجملة أو التجزئة. وأين يأتي تأثير الذكاء الاصطناعي؟
ومع دخول مزيج أكثر تنوعًا من وحدات الطاقة المتجددة إلى السوق، أصبحت محطات الطاقة الافتراضية أكثر قوة، مما يمكّن التكنولوجيا من توفير قدر كبير من الطاقة للشبكات مثل محطات الطاقة التقليدية. لن يكون هذا ممكنًا بدون تقنية الذكاء الاصطناعي، التي تزيل تعقيد التقارب ليس فقط بين موارد الطاقة الموزعة ولكن أيضًا موارد الطاقة المتنوعة لتوفير إدارة سلسة من لوحة معلومات مركزية. يضمن الذكاء الاصطناعي إمكانية تسخير DERs على نطاق واسع وفي الوقت الفعلي.
بقلم : راهول كار، الرئيس التنفيذي للعمليات في AutoGrid
نقلا عن: cleantechnica
