آکادمی علوم و فناوری تام

هوش مصنوعی قرار است انقلابی در بخش انرژی ایجاد کند، چگونه کسب‌وکارهای حوزه انرژی می‌توانند هوش مصنوعی را در عملیات های خود پیاده‌سازی کنند؟

هوش مصنوعی (AI) در حال تغییر شکل بخش انرژی است و نحوه تولید، توزیع و مصرف انرژی را متحول می کند. از مدیریت شبکه هوشمند گرفته تا پیش‌بینی انرژی‌های تجدیدپذیر، و حتی ایمنی نیروگاه‌های هسته‌ای، هوش مصنوعی به‌طور اساسی نحوه عملکرد صنعت انرژی را تغییر می‌دهد و آن را به سمت آینده‌ای کارآمد، پایدار و مطمئن‌تر سوق می‌دهد.

ما ده کاربرد برتر هوش مصنوعی در بخش انرژی را بررسی می‌کنیم و به هوش مصنوعی در انرژی‌های تجدیدپذیر، ذخیره‌سازی انرژی، شبکه‌های هوشمند و موارد دیگر می‌پردازیم.
چگونه از هوش مصنوعی در بخش انرژی استفاده می شود؟

هوش مصنوعی در حال حاضر در انرژی های تجدیدپذیر و در کل در بخش انرژی استفاده می شود و به افزایش کارایی و کاهش هزینه ها کمک می کند. در اینجا چگونه است:

• شبکه های هوشمند (Smart grids)

• مدیریت پاسخگویی به تقاضا (Demand response management)

• تعمیرات قابل پیش بینی (Predictive maintenance)

• پیش بینی انرژی های تجدیدپذیر (Renewable energy forecasting)

• ذخیره انرژی (Energy storage)

• جذب، استفاده و ذخیره کربن (Carbon Capture, utilisation, and storage - CCUS)

• تجارت انرژی (Energy trading)

• خانه ها و ساختمان های هوشمند (Smart homes and buildings)

• اکتشاف نفت و گاز (Oil and gas exploration)

• پایش نیروگاه های هسته ای (Nuclear power plant monitoring)

1. شبکه های هوشمند

هوش مصنوعی می‌تواند به مدیریت شبکه‌های هوشمند، که شبکه‌های تامین برق هستند که از فناوری ارتباطات دیجیتال برای شناسایی و واکنش به تغییرات محلی در استفاده استفاده می‌کنند، کمک کند.

برای نمونه الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند الگوهای مصرف را با استفاده از داده‌های تاریخی و بی‌درنگ پیش‌بینی کنند، که می‌تواند به شرکت‌ها در تخصیص کارآمدتر منابع کمک کند.

به همین ترتیب هوش مصنوعی همچنین می تواند به بهینه سازی تخصیص منابع کمک کند.

به عنوان مثال در طول دوره‌های ناگهانی تقاضای بالا، هوش مصنوعی می‌تواند توزیع برق را بهبود بخشد و اطمینان حاصل کند که برق به جایی که بیشتر مورد نیاز است هدایت می‌شود و از خطر خاموشی جلوگیری می‌کند.

شبکه‌های هوشمند مجهز به هوش مصنوعی می‌توانند عیوب یا اختلالات شبکه مانند خرابی یا قطع شدن تجهیزات را نیز شناسایی کنند و الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند مکان دقیق مشکل را شناسایی کرده و برق را تغییر مسیر دهند تا وقفه‌های سرویس را به حداقل برساند، زمان خرابی را کاهش دهد و قابلیت اطمینان شبکه را بهبود بخشد.

2. مدیریت پاسخگویی به تقاضا

مدیریت پاسخگویی به تقاضا (DRM) در بخش انرژی یک استراتژی حیاتی برای بهینه سازی مصرف برق و تضمین پایداری شبکه برق است. این شامل تنظیم مصرف برق مصرف کنندگان، در درجه اول شرکت های تجاری و صنعتی، در پاسخ به سیگنال های اپراتورهای شبکه یا ارائه دهندگان انرژی است.

این عمل به تعادل عرضه و تقاضا در دوره‌های اوج، شروع کاهش بار برای کاهش فشار روی شبکه کمک می‌کند و از نیاز به ارتقاء زیرساخت‌های گران قیمت جلوگیری می‌کند.

هوش مصنوعی همچنین می‌تواند به ایجاد یک پیوند تعاملی بین ارائه‌دهندگان انرژی و مصرف‌کنندگان با فعال کردن پاسخ‌های بلادرنگ به تغییرات تقاضای انرژی کمک کند. با پیش‌بینی و مدیریت نوسانات تقاضا، هوش مصنوعی می‌تواند کارایی انرژی را افزایش دهد، هزینه‌ها را کاهش دهد و به تغییر به سمت منابع انرژی تجدیدپذیر کمک کند.

3. تعمیر و نگهداری پیش بینی

با استفاده از هوش مصنوعی، شرکت‌های انرژی می‌توانند پیش‌بینی کنند که چه زمانی تجهیزات آنها احتمالاً از کار می‌افتد یا نیاز به تعمیر و نگهداری دارد. یادگیری ماشینی می‌تواند مقادیر زیادی از داده‌ها را از منابع مختلف، مانند آمار استفاده، داده‌های آب‌وهوا و سوابق تعمیر و نگهداری، تجزیه و تحلیل کند تا خرابی‌های احتمالی را قبل از وقوع پیش‌بینی کند.

این رویکرد زمان خرابی را به حداقل می رساند، هزینه های تعمیر را کاهش می دهد و قابلیت اطمینان کلی زیرساخت انرژی را بهبود می بخشد.

4. پیش بینی انرژی های تجدیدپذیر

هوش مصنوعی نقش مهمی در پیش‌بینی تولید انرژی‌های تجدیدپذیر دارد. برای منابعی مانند باد و خورشید که در معرض تغییر هستند، الگوریتم های هوش مصنوعی پیش بینی های آب و هوا، داده های تولید تاریخی و شرایط بلادرنگ را تجزیه و تحلیل می کنند.

این به ارائه‌دهندگان انرژی امکان می‌دهد تا پیش‌بینی کنند که چه مقدار انرژی تجدیدپذیر در دسترس خواهد بود و به تعادل بهتر عرضه و تقاضا اجازه می‌دهد.

5. ذخیره انرژی

هوش مصنوعی ذخیره و توزیع انرژی از منابع تجدیدپذیر را بهینه می کند. الگوریتم‌های هوش مصنوعی با در نظر گرفتن عوامل مختلفی مانند تقاضا، عرضه، قیمت و شرایط شبکه، بهترین زمان‌ها را برای ذخیره انرژی، زمان انتشار آن و میزان توزیع تعیین می‌کنند.

به عنوان مثال منابع انرژی تجدیدپذیر مانند باد و خورشید متناوب هستند. با این حال، ذخیره انرژی اجازه می دهد تا انرژی اضافی تولید شده در زمان اوج مصرف ذخیره شود و زمانی که این منابع برق تولید نمی کنند، استفاده شود. این کمک می کند تا انرژی های تجدیدپذیر قابل اطمینان تر و کمتر به شرایط آب و هوایی وابسته شوند.

علاوه بر این، ذخیره انرژی به ویژه برای تاسیسات حیاتی مانند بیمارستان ها، مراکز داده و خدمات اورژانسی، که در آن دسترسی به منبع تغذیه پشتیبان می تواند مرگ یا زندگی باشد، بسیار مهم است!

6. جذب کربن، استفاده و ذخیره سازی (CCUS)

هوش مصنوعی با بهینه سازی جذب دی اکسید کربن از جو یا منابع انتشار، کارایی فرآیندهای CCUS را افزایش می دهد. سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند مناسب‌ترین روش‌ها را برای استفاده از کربن جذب‌شده، چه برای فرآیندهای صنعتی یا ذخیره‌سازی طولانی‌مدت ایمن، شناسایی کنند. این فناوری نقش حیاتی در کاهش انتشار گازهای گلخانه ای و کاهش تغییرات آب و هوایی ایفا می کند.

7. تجارت انرژی

هوش مصنوعی پویایی پیچیده بازار در تجارت انرژی را تجزیه و تحلیل می کند. داده‌های بی‌درنگ در مورد روندهای قیمت، تقاضا و عرضه را پردازش می‌کند و شرکت‌های انرژی را قادر می‌سازد تا تصمیمات تجاری آگاهانه و سودآوری اتخاذ کنند.

هوش مصنوعی همچنین در مدیریت ریسک برتر است و به طور فعال نوسانات و عدم قطعیت های بازار را ارزیابی می کند. معاملات الگوریتمی که توسط هوش مصنوعی انجام می شود با سرعت رعد و برق عمل می کند و معاملات متعددی را در میلی ثانیه انجام می دهد.

سبدهای انرژی را بهینه می‌کند، سناریوهای بازار را شبیه‌سازی می‌کند، احساسات را تحلیل می‌کند، وظایف را خودکار می‌کند و به طور مداوم با شرایط متغیر بازار سازگار می‌شود. به این ترتیب، توانایی هوش مصنوعی در شناسایی الگوها و روندها در مجموعه داده‌های بزرگ در جهت‌یابی در بازار انرژی پویا بسیار ارزشمند است.

توانایی‌های استثنایی تشخیص الگوی آن به آن اجازه می‌دهد فرصت‌ها و ریسک‌های بازار را که ممکن است از معامله‌گران انسانی فرار کند، شناسایی کند.

8. خانه ها و ساختمان های هوشمند

تاثیر هوش مصنوعی بر خانه‌ها و ساختمان‌ها چیزی جز تغییر در پیگیری بهره‌وری انرژی نیست، زیرا هوش مصنوعی آنها را به اکوسیستم‌های کارآمد انرژی تبدیل می‌کند. کنتورهای هوشمند و دستگاه‌های IoT در هماهنگی با هوش مصنوعی برای ایجاد اکوسیستم‌های هوشمند و پاسخگو کار می‌کنند. این سیستم‌ها به طور مداوم مصرف انرژی را در زمان واقعی نظارت می‌کنند و به هوش مصنوعی اجازه می‌دهند تا تصمیمات مبتنی بر داده‌ها را اتخاذ کند که استفاده از انرژی را بهینه می‌کند.

سناریویی را در نظر بگیرید که در آن هوش مصنوعی مسئولیت سیستم های گرمایش و سرمایش را بر عهده می گیرد. هوش مصنوعی با در نظر گرفتن متغیرهایی مانند ترجیحات کاربر، الگوهای اشغال و حتی شرایط آب و هوایی بلادرنگ، می‌تواند تنظیمات دما را به‌طور خودکار تنظیم کند.

این نه تنها منجر به کاهش اتلاف انرژی می شود، بلکه باعث افزایش قابل توجهی در راحتی کلی می شود.

9. اکتشاف نفت و گاز

تحول هوش مصنوعی در بخش اکتشاف نفت و گاز عمیق است. با تجزیه و تحلیل مقادیر زیادی از داده های زمین شناسی با دقت قابل توجه، هوش مصنوعی می تواند ذخایر بالقوه نفت و گاز را شناسایی کند که ممکن است با استفاده از روش های سنتی مورد توجه قرار نگرفته باشند.

علاوه بر این قابلیت حیات این ذخایر را ارزیابی می کند و تلاش های اکتشافی را به سمت امیدوارکننده ترین چشم انداز هدایت می کند. این نه تنها کارایی را افزایش می دهد، بلکه میزان موفقیت فعالیت های اکتشافی را به میزان قابل توجهی افزایش می دهد و منابع و هزینه های تلف شده را کاهش می دهد.

علاوه بر این نقش هوش مصنوعی در عملیات حفاری به همان اندازه تأثیرگذار است.

مدل‌های پیش‌بینی مبتنی بر هوش مصنوعی عوامل مختلفی از جمله سازندهای زمین‌شناسی، عملکرد تجهیزات حفاری و شرایط محیطی را برای پیش‌بینی خطرات و چالش‌های بالقوه ارزیابی می‌کنند.

با انجام این کار، هوش مصنوعی تیم‌های حفاری را قادر می‌سازد تا به طور فعال به مسائل رسیدگی کنند، اقدامات ایمنی را افزایش داده و فرآیندهای حفاری را بهینه کنند و در نتیجه عملیات‌های ایمن‌تر و سازنده‌تر در صنعت نفت و گاز انجام شود.

10. پایش نیروگاه هسته ای

انرژی هسته ای در حال حاضر حدود 10 درصد از برق جهان را تامین می کند. در نیروگاه های هسته ای، ایمنی در درجه اول اهمیت قرار دارد و هوش مصنوعی نقش مهمی در تضمین آن ایفا می کند. سیستم‌های هوش مصنوعی به گونه‌ای طراحی شده‌اند که مراقب تمام جنبه‌های عملیات کارخانه باشند و 24/7 بدون خستگی کار کنند.

این سیستم ها به طور مداوم داده های حسگرها و ابزارهای مختلف را تجزیه و تحلیل می کنند و حتی کوچکترین ناهنجاری ها یا انحرافات را از استانداردهای ایمنی تعیین شده تشخیص می دهند.

از طریق مدل های پیشرفته تعمیر و نگهداری پیش بینی، هوش مصنوعی فراتر از شناسایی مسائل است. با ارزیابی داده هایی مانند روند عملکرد، فرسودگی و تنش های عملیاتی، خرابی های احتمالی تجهیزات را پیش بینی می کند.

این قابلیت هشدار اولیه به اپراتورهای نیروگاه اجازه می‌دهد تا اقدامات پیشگیرانه را انجام دهند و مشکلات را قبل از تبدیل شدن به حوادث بزرگ برطرف کنند. بنابراین، نقش هوش مصنوعی در نیروگاه‌های هسته‌ای ضروری است، زیرا بالاترین سطوح ایمنی را تضمین می‌کند و به جلوگیری از حوادث و در عین حال حفظ تولید قابل اعتماد انرژی پاک کمک می‌کند.

چالش های هوش مصنوعی در بخش انرژی چیست؟

پذیرش هوش مصنوعی در بخش انرژی بدون چالش نیست. اولاً، هزینه اولیه قابل توجهی در ارتباط با پیاده سازی سیستم های هوش مصنوعی و ادغام آنها در زیرساخت های موجود وجود دارد. این هزینه می تواند مانعی برای برخی شرکت های انرژی، به ویژه شرکت های کوچکتر با بودجه محدود باشد.

ثانیاً، بخش انرژی با حجم وسیعی از داده‌های حساس، از جمله اطلاعات شبکه، داده‌های مشتری و جزئیات عملیاتی سروکار دارد. اطمینان از امنیت این داده ها بسیار مهم است و سیستم های هوش مصنوعی باید در برابر تهدیدات و نقض های سایبری محافظت شوند.

مطابقت با مقررات حفظ حریم خصوصی داده ها، مانند GDPR، یک لایه پیچیدگی اضافه می کند.

علاوه بر این، کمبود متخصصان هوش مصنوعی آموزش دیده وجود دارد که هم بخش انرژی و هم فناوری‌های هوش مصنوعی را می‌شناسند. این کمبود تخصص می تواند پذیرش و توسعه راه حل های هوش مصنوعی در صنعت را کند کند و سرمایه گذاری در آموزش و آموزش برای پر کردن این شکاف را ضروری می کند.

آینده هوش مصنوعی در صنعت انرژی چیست؟

هوش مصنوعی نویدبخش صنعت انرژی است و همچنان نقش خود را در بهینه سازی تولید، توزیع و مصرف انرژی ایفا خواهد کرد. می‌توانیم انتظار راه‌حل‌های پیچیده‌تر مبتنی بر هوش مصنوعی را داشته باشیم که کارایی منابع انرژی تجدیدپذیر را بهبود می‌بخشد، ثبات شبکه را افزایش می‌دهد و انتشار گازهای گلخانه‌ای را کاهش می‌دهد.

شبکه های هوشمند و مدیریت پاسخ به تقاضا رایج تر خواهند شد و مصرف کنندگان را قادر می سازند تا مصرف انرژی خود را به طور فعال مدیریت کنند.

تعمیر و نگهداری پیش بینی شده باعث کاهش زمان خرابی و افزایش قابلیت اطمینان تجهیزات می شود. هوش مصنوعی همچنین به تلاش‌های جذب و ذخیره کربن کمک می‌کند و به مبارزه با تغییرات آب و هوایی کمک می‌کند.

با پیشرفت فناوری و ادغام بیشتر هوش مصنوعی در سیستم‌های انرژی، می‌توانیم چشم‌انداز انرژی پایدارتر و کارآمدتری را پیش‌بینی کنیم.

چگونه کسب و کارها می توانند هوش مصنوعی را در عملیات خود پیاده سازی کنند؟

برای اجرای موفقیت آمیز هوش مصنوعی در عملیات خود، سازمان های بخش انرژی باید اهمیت استخدام استعدادهای مناسب را تشخیص دهند و فناوری‌های هوش مصنوعی پیچیده و به سرعت در حال تکامل هستند و به نیروی کار با مهارت‌ها و تخصص‌های تخصصی در زمینه‌هایی مانند یادگیری ماشین، علم داده و برنامه‌نویسی رایانه نیاز دارند.