בינה מלאכותית משנה את ניהול האנרגיה על ידי אופטימיזציה של אנרגיה מתחדשת ורשתות חכמות. אלגוריתמים עוזרים לחברות חשמל:

• הפחתת פליטות CO2
• שיפור אמינות האנרגיה המתחדשת
• תחזית ביקוש
• מניעת הפרעות
• אופטימיזציה של הפצה

פְּגִיעָה

1. ייצור חשמל:

אלגוריתמים חיזויים משפרים את אמינות האנרגיה המתחדשת על ידי חיזוי תנאי מזג האוויר עבור אנרגיה סולארית ורוח. תחזוקה חיזוי מפחיתה את זמן ההשבתה ואת עלויות התפעול של תחנות כוח.

2. צריכת אנרגיה:

משתמשים יכולים להעביר את הצריכה לשעות שפל, ובכך להפחית עלויות וליצור עומס על הרשת. מערכות בית חכם מכוונות אוטומטית תרמוסטטים, תאורה ומכשירים.

3. ניהול רשת

טכנולוגיות דיגיטליות מודרניות מחוללות מהפכה באופן שבו אנו מנהלים תשתיות אנרגיה. בינה מלאכותית בפרט מוכיחה את עצמה ככלי רב ערך עבור חברות חלוקת חשמל. מערכות מתקדמות אלו מנתחות באופן רציף כמויות עצומות של נתונים מחיישנים המפוזרים ברחבי הרשת, מקווי תמסורת ועד תחנות שנאים.

‍

הודות לאלגוריתמים מתוחכמים של למידת מכונה, ניתן כיום לזהות בעיות פוטנציאליות לפני שהן גורמות לשיבושים בשירות. גישה מונעת זו, המכונה תחזוקה חזויה, מניבה תוצאות יוצאות דופן: מספר חברות בתחום דיווחו על ירידה דרמטית בהיבושים בשירות, וכתוצאה מכך שיפור משמעותי באיכות השירות המוצע לאזרחים ולעסקים.

‍

ההשפעה של השינוי הטכנולוגי הזה חורגת מעבר לצמצום תקלות בלבד. היכולת לחזות ולמנוע בעיות מאפשרת ניהול משאבים יעיל יותר, תכנון התערבות טוב יותר, ובסופו של דבר, שירות חשמל אמין ובר-קיימא יותר עבור הקהילה כולה.

‍

דוגמאות להשפעה:

• סימנס אנרג'י: זמן השבתה של 30%-
• ג'נרל אלקטריק: חיסכון שנתי של מיליארד דולר
• איברדרולה: 25%- בזבוז אנרגיה באנרגיות מתחדשות

יישומים שנבדקו:

• של ו-BP: אופטימיזציה תפעולית והפחתת פליטות
• טסלה: אחסון אנרגיה ופתרונות נקיים
• דיוק אנרג'י ורשת החשמל הלאומית: מודרניזציה של הרשת

בינה מלאכותית משפרת את ניהול האנרגיה בכך שהיא מאפשרת:

• יעיל יותר
• אמין יותר
• יותר בר-קיימא
• זול יותר

התפתחויות אלו תומכות במעבר למערכת אנרגיה בת קיימא יותר באמצעות פתרונות טכנולוגיים שכבר ישימים בתחום.

מסקנות

בינה מלאכותית מחוללת מהפכה במגזר האנרגיה, ומציעה פתרונות חדשניים לייעול ייצור, חלוקה וצריכה של אנרגיה. עם זאת, לבינה מלאכותית עצמה יש השפעה אנרגטית משלה. מרכזי המחשוב הנדרשים לאימון ולהפעלת מודלים של בינה מלאכותית דורשים כמויות משמעותיות של אנרגיה, כאשר הערכות מצביעות על כך שהצריכה יכולה להגיע לכמה מאות קילוואט-שעה עבור אימון יחיד של מודלים מורכבים.

כדי למקסם את התועלת נטו של בינה מלאכותית במגזר האנרגיה, חברות מאמצות גישה מקיפה. מצד אחד, הן משתמשות בארכיטקטורות יעילות יותר ובחומרה ייעודית. מצד שני, הן מפעילות מרכזי נתונים באנרגיה מתחדשת, ויוצרות מעגל חיובי שבו בינה מלאכותית מסייעת לנהל טוב יותר את המקורות המתחדשים, אשר בתורם מפעילים מערכות בינה מלאכותית.

חידושים ביעילות חישובית ובטכנולוגיות קירור מרכזי נתונים, יחד עם שימוש באנרגיה מתחדשת או, במקומות בהם מותר, אנרגיה גרעינית, יהיו חיוניים להבטחת שבינה מלאכותית תישאר כלי בר-קיימא למעבר האנרגיה.

ההצלחה ארוכת הטווח של גישה זו תהיה תלויה ביכולת לאזן בין היתרונות התפעוליים של המערכת לבין הקיימות האנרגטית שלה עצמה, ובכך לתרום לעתיד נקי ויעיל באמת. אכתוב על נושא זה ביתר פירוט בהמשך.

‍