Yapay zeka, yenilenebilir enerji kaynaklarının ve akıllı şebekelerin optimizasyonu yoluyla enerji yönetimini değiştiriyor. Algoritmalar elektrik şirketlerine şu konularda yardımcı oluyor

• CO2 emisyonlarının azaltılması
• Yenilenebilir enerji kaynaklarının güvenilirliğinin artırılması
• Talep tahmini
• Kesintilerin önlenmesi
• Dağıtımın optimize edilmesi

Etki

1. Enerji üretimi:

Tahmine dayalı algoritmalar, güneş ve rüzgar enerjisi için hava koşullarını tahmin ederek yenilenebilir enerji kaynaklarının güvenilirliğini artırır. Kestirimci bakım, tesisin arıza süresini ve işletme maliyetlerini azaltır.

2. Enerji tüketimi:

Kullanıcılar tüketimi yoğun olmayan saatlere kaydırarak maliyetleri ve şebeke üzerindeki yükü azaltabilir Akıllı ev sistemleri termostatları, aydınlatmayı ve cihazları otomatik olarak ayarlar

3. Ağ Yönetimi

Modern dijital teknolojiler enerji altyapılarını yönetme şeklimizde devrim yaratıyor. Özellikle yapayzeka, elektrik dağıtım şirketleri için paha biçilmez bir araç olduğunu kanıtlıyor. Bu gelişmiş sistemler, iletim hatlarından trafo istasyonlarına kadar şebeke boyunca dağıtılan sensörlerden gelen büyük miktarda veriyi sürekli olarak analiz ediyor.

‍

Gelişmiş makine öğrenimi algoritmaları sayesinde, potansiyel sorunları hizmet kesintilerine neden olmadan önce tespit etmek artık mümkün. Kestirimci bakım olarak bilinen bu önleyici yaklaşım dikkate değer sonuçlar doğuruyor: sektördeki birçok şirket hizmet kesintilerinde ciddi bir düşüş yaşadı ve bu da vatandaşlara ve işletmelere sunulan hizmet kalitesinde önemli bir iyileşme sağladı.

‍

Bu teknolojik dönüşümün etkisi sadece kesintileri azaltmanın ötesine geçmektedir. Sorunları tahmin etme ve önleme yeteneği, kaynakların daha verimli yönetilmesine, müdahalelerin daha iyi planlanmasına ve nihayetinde tüm toplum için daha güvenilir ve sürdürülebilir bir elektrik hizmetine olanak tanır.

‍

Etki örnekleri:

• Siemens Enerji: -%30 kesinti süresi
• General Electric: Yıllık 1 milyar dolar tasarruf
• Iberdrola: Yenilenebilir enerji kaynaklarında -%25 enerji israfı

Test edilmiş uygulamalar:

• Shell ve BP: operasyonel optimizasyon ve emisyon azaltımı
• Tesla: enerji depolama ve temiz çözümler
• Duke Energy ve National Grid: şebeke modernizasyonu

Yapay zeka enerji yönetimini iyileştirir:

• Daha verimli
• Daha güvenilir
• Daha sürdürülebilir
• Daha ucuz

Bu gelişmeler, halihazırda sahada uygulanabilir olan teknolojik çözümler aracılığıyla daha sürdürülebilir bir enerji sistemine geçişi desteklemektedir.

Sonuçlar

Yapay zeka enerji sektöründe devrim yaratıyor ve enerji üretimini, dağıtımını ve tüketimini optimize etmek için yenilikçi çözümler sunuyor. Bununla birlikte, yapay zekanın kendisinin de enerji etkisi vardır. Yapay zeka modellerini eğitmek ve çalıştırmak için gereken bilgi işlem merkezleri, karmaşık modellerin tek bir eğitimi için birkaç yüz kilovat saate kadar tüketim olduğunu gösteren tahminlerle birlikte önemli miktarda enerji gerektirir.

Enerji sektöründe yapay zekanın net faydasını en üst düzeye çıkarmak için şirketler kapsamlı bir yaklaşım benimsiyor. Bir yandan daha verimli mimariler ve özel donanımlar kullanıyorlar. Diğer yandan, bilgi işlem merkezlerini yenilenebilir enerjiyle güçlendirerek, YZ'nin yenilenebilir kaynakların daha iyi yönetilmesine yardımcı olduğu ve bunun da YZ sistemlerine güç sağladığı erdemli bir döngü yaratıyor.

Hesaplama verimliliği ve veri merkezi soğutma teknolojilerindeki yenilikler, yenilenebilir enerji veya izin verilen yerlerde atom enerjisi kullanımı ile birlikte, yapay zekanın enerji geçişi için sürdürülebilir bir araç olarak kalmasını sağlamak için çok önemli olacaktır.

Bu yaklaşımın uzun vadeli başarısı, sistemin operasyonel faydalarını enerji sürdürülebilirliği ile dengeleme becerisine bağlı olacak ve böylece gerçekten temiz ve verimli bir geleceğe katkıda bulunacaktır. Bu konuda daha sonra daha spesifik olarak yazacağım.

‍