in

Miért van szüksége a jövő globális energia-rendszereinek a mesterséges intelligenciára?

A villamosenergia-ipari tevékenység bonyolult és a felelőssége hatalmas. Mivel az ipar továbbra is kritikus szerepet játszik a globális éghajlati célok kihívásainak támogatásában, egyszerre kell támogatnia a kereslet növekedését, az intelligens készülékek elfogadásának megugrását és az operációs rendszerek decentralizált kibővítését. 

A színfalak mögött ott van az elektromos hálózat üzemeltetője, amelynek feladata napi 24 órában, évente 365 napon keresztül figyelni az elektromos hálózatot. 

Mivel az alacsonyabb kapacitású rendszerek (például a megújuló energiaforrások) nagyobb száma online kapcsolatba kerül és a fejlett hálózati komponensek beépülnek az elektromos hálózatba, a termelés exponenciálisan bonyolultabbá, decentralizáltabbá és változóbbá válik, ezzel a határokig nyújtva az irányítási szolgáltatókat.

Generációs oldalon az üzemeltetőket egyre inkább a piaci változások irányába nyomják az üzemeltetési és fenntartási költségek csökkentése érdekében, miközben fenntartják, és ha lehetséges, növelik a termelési bevételeket.

Tehát hogyan lehet a legjobban kezelni ezeket a jelenlegi és jövőbeli energia fogyasztási kihívásokat? A megoldás egy másik iparágban rejlik – a mesterséges intelligencia (MI).

A jövő az új lehetőségek felfedezése

Vegyük például az elektromos hálózat üzemeltetőjének kihívásait. 

Az amerikai Villamosenergia-kutató Intézet (EPRI) egy mesterséges intelligencia segítségével kutat, amely egy folyamatosan tanuló, algoritmusokon alapuló automata pilótaként működhet az áramellátok számára a teljesítmény optimalizálása érdekében. 

A cél nem az áramellátók lecserélése, amik elengedhetetlenek az átviteli műveletekhez, hanem inkább olyan eszközök fejlesztése, amelyek növelik döntéshozatali képességüket a mesterséges intelligencia használatával.

Az EPRI olyan modelleket és eszközöket fejleszt, amelyek lehetővé teszik az üzemeltetők számára, hogy a legköltséghatékonyabb módon javítsák reakciókészségüket és rugalmasságukat a közműhálózati jelekhez alkalmazkodva. 

Az épületirányítási rendszerek digitalizálásával párosulva a mesterséges intelligencia is egy előrejelző modell a közüzemi szolgáltatók és az ügyfelek számára, amely nagyobb megfizethetőséget, rugalmasságot, környezeti teljesítményt és megbízhatóságot nyújtanak.

Megfelelni a kihívásoknak és a lehetőségeknek a mesterséges intelligencia segítségével

Május végén az EPRI több mint 100 szervezetet hozott össze a két iparágban egy Reverse Pitch rendezvényen, ahol az elektromos áramszolgáltatók jelentették a legnagyobb kihívásokat, és a mesterséges intelligenciával foglalkozó vállalatok potenciális megoldásokkal válaszoltak.

“Segíteni akarunk a bevált mesterséges intelligencia-technológiák alkalmazásának fokozásában és ez azt jelenti, hogy a megoldásokat össze kell hangolnunk a közművek igényeivel és kérdéseivel” – mondta Heather Feldman, az EPRI atomenergia-ágazatának innovációs igazgatója. 

Feldman adott otthont az utolsó beszélgetésnek a Reverse Pitch rendezvényen, ahol a Stanfordi Egyetem, a Massachusettsi Műszaki Intézet (MIT), az Idaho National Lab (INL), az SFL Scientific és az EPRI előadói vitatták meg a mesterséges intelligencia jövőjét az elektromos áram területén.

“A közüzemi szektor természeténél fogva kockázatkerülő ipar, de ideje elgondolkodni azon, hogyan lehet üzleti modelljeiket az új mesterséges intelligencia technológiák alkalmazásához igazítani” – mondta Liang Min, a Stanford Egyetem Bits & Watts Initiative ügyvezető igazgatója. 

Az EPRI a közüzemi szolgáltatókkal és a mesterséges intelligencia közösséggel dolgozik együtt annak érdekében, hogy megalapozza a gépi tanulást, megkönnyítve azokat a modelleket, amelyek képesek felismerni a sérült áramellátó eszközöket, és segítik a személyzetet a képek mennyiségének hatékonyabb kezelésében. 

Itt az ideje, hogy felgyorsítsuk az MI technológiák alkalmazását

Most egy új réteget kell fontolóra venni: az energetikai infrastruktúrákat fenyegető veszélyek elleni védekezés sürgetése érdekében.

Az energiatermelés oldalán az EPRI továbbra is kutatja a gépi tanulási modelleket, hogy csökkentse a költségeket. 

Az egyik gyorsan haladó projekt a szélturbina-alkatrészek karbantartása. Az EPRI kutatásai azt mutatják, hogy a sebességváltó jelenlegi összesített meghibásodási aránya a 20 üzemév során 30% (a legjobb) és 70% (legrosszabb eset) között mozog. 

Ha egy alkatrész, például egy sebességváltó idő előtt meghibásodik, megnő az üzemeltetési és karbantartási költsége és elvész a gyártási bevétel. A teljes sebességváltó cseréje több mint 350 000 dollárba kerülhet.

Az EPRI egy fizikán alapuló gépi tanulási hibrid modellt kutat és tesztel, amely képes azonosítani a sebességváltó sérüléseit annak korai szakaszában és meghosszabbíthatja élettartamát. 

Ha a sebesség váltón belül egy sérült csapágyat korán azonosítanak, a javítás csak körülbelül 45 000 dollárba kerülhet, ami közel 90%-os megtakarítást jelent.

Forrás: www.powermag.com

Láthatunk-e sötét energiát a Földről? Az új kísérletek reményt nyújtanak

Így lesz a műanyag hulladékból fa mintás kerti bútor!