예측 AI가 탄소 배출 제로 달성에 어떻게 도움이 됩니까?

예측 인공 지능(AI)은 과거 데이터의 패턴을 사용하여 미래 결과를 예측하거나 미래 이벤트를 분류하는 생산 인공 지능의 사촌입니다. 전문가들은 이 기술을 사용하여 실행 가능한 통찰력을 제공하고 의사 결정 및 전략 개발을 지원할 수 있다고 말합니다. 예측 AI는 대규모 데이터 분석과 머신러닝 알고리즘을 활용해 과거 데이터에 숨겨진 패턴과 추세를 찾아 미래 시나리오에 적용합니다. 과거 패턴을 이해함으로써 미래에 일어날 일을 더 잘 이해하고 그에 따라 전략을 세울 수 있습니다. 예측 AI는

과 같은 다양한 분야에 응용 프로그램이 있습니다. 지난 1년 동안 우리는 에너지 자원 생산을 더 잘 유지하고 최적화하기 위해 에너지 산업에서 새롭고 흥미로운 예측 AI 응용 프로그램이 많이 등장하는 것을 보았습니다. 실제로 기술은 매우 빠르게 발전하고 있습니다. 문제는 이를 유효하게 만들기 위해 "올바른" 데이터를 제공하는 것입니다. 그리고 에너지 산업의 광범위한 디지털 전환 덕분에 이 문제가 해결되기 시작했습니다.

오늘 우리는 자산 손상 위험을 평가하고 예방적 유지 관리가 필요할 때 예측 AI를 적용할 뿐만 아니라 날씨 및 교통 데이터와 결합하여 엔지니어 파견을 지원하는 방법도 확인하고 있습니다. 대지. 이는 결과적으로 전체 에너지 시스템의 신뢰성을 향상시키는 데 도움이 됩니다.

수요 패턴 변화

순 제로 배출로의 추가 전환은 칭찬할 만하지만 에너지 시스템의 공급 및 수요 측면 모두를 방해합니다. 전기 자동차(EV), 주거용 태양열 및 전기 난방은 모두 수요 패턴을 변화시키고 있습니다. 동시에, 그리드의 재생에너지 증가로 인해 공급 용량의 변동이 발생했습니다. 결국, 바람이 없으면 풍력발전단지도 별 쓸모가 없고, 태양이 없으면 태양광발전단지도 별 쓸모가 없습니다.

또한 극단적인 기상 현상이 점점 더 많이 발생하고 있습니다. 지난 30년 동안 극단적인 기상 현상의 수가 급격히 증가하여 현재 전 세계 곳곳에 영향을 미치고 있습니다. 이러한 기상 현상은 공급과 수요 모두에 영향을 미치므로 공급과 수요 패턴이 특히 어려울 수 있습니다.

현재 미디어의 헤드라인 중 다수는 예측 AI를 활용하여 이러한 새로운 패턴을 학습하고 모델을 신속하게 배포하여 수요 유연성을 지원하는 것에 관한 것입니다. 그러나 수요를 가용 공급과 일치시키는 것은 전통적인 에너지 시스템과 반대입니다.

에너지 시스템에서 수요와 공급 불균형이 언제 발생할지 더 잘 예측함으로써 균형 잡힌 그리드를 보장하기 위해 전기 자동차 충전을 더 잘 예약할 수 있습니다. 보상은 모두에게 더 편리한 전기입니다. 게다가 충전 시간이 재생에너지 공급 시간과 일치하면 이 수요와 관련된 CO2 배출량도 줄어들 수 있으므로 윈윈(win-win)입니다.

REDUCING RISK

물론, 에너지 산업이 직면한 가장 큰 위험 중 하나는 에너지 불균형입니다. 이는 정전으로 이어질 수 있습니다. 정확한 예측 능력은 수요와 공급 불균형을 해결하는 데 매우 중요합니다.

악천후는 수급 상황에 영향을 미칠 뿐만 아니라 송전선을 손상시키고 발전소의 정상적인 가동을 방해할 수도 있습니다. 고맙게도 시스템 전체에 향상된 인텔리전스를 제공하여 기상 이변으로 인해 언제 어디서 정전이 발생할지 더 잘 예측하는 것을 목표로 하는 Scottish Power와 같은 혁신적인 프로젝트가 이미 진행되고 있습니다.

Balance Matter

균형 에너지 시스템은 항상 고객 행동을 정확하게 예측하는 능력에 의존합니다. 그러나 공급자는 마음대로 에너지 공급을 늘리거나 줄일 수 있으므로 이는 항상 총체적인 수준입니다. 그러나 이제 배전 그리드가 더욱 활성화되고 분산된 에너지 자원으로 인해 전력이 양방향으로 흐르게 되면서 그리드의 균형이 점점 더 정교해지고 지역적 예측 가능성에 대한 필요성이 커지고 있습니다.

다행히도 예측 인공지능의 도움으로 이제는 개별 소비자 수준뿐만 아니라 기기 수준에서도 고객 수요 패턴을 이해할 수 있게 되었습니다.

아직 널리 사용되지는 않지만 예측 AI는 수요 측면의 유연성을 지원하기 위해 점점 더 많이 사용되고 있으며, 특히 주택이나 건물에서 가장 큰 부하가 되는 전기 난방 및 전기 자동차와 같은 분야에서 더욱 그렇습니다.

건물에 에너지 저장 시스템이 장착되어 있는 경우 해당 시스템에는 예측 인공 지능으로 구동되는 최적화 알고리즘이 장착될 가능성이 더 높습니다. 이 알고리즘은 사용 패턴을 학습하여 배터리 수입 및 수출을 예약할 수 있습니다.

새로운 예측 모델이 최고 수준임을 보장

GlobalData의 최근 보고서에 따르면 예측 AI는 이미 재생 가능 에너지 예측, 그리드 운영 및 최적화, 분산 에너지 자산 조정, 에너지 산업의 수요 측면 관리를 주도하고 있습니다. 상당한 개선. 또한 이 기술은 향후 자산 최적화 및 고객 세분화를 향상시키는 데 중요한 역할을 할 것으로 예상됩니다.

결함 감지 및 수정, 날씨 패턴 예측 향상, 보다 정확한 사용량 모니터링 제공 등 에너지 산업을 더 나은 방향으로 변화시키고 있다는 것은 의심의 여지가 없습니다. 향후 몇 년간 이 기술의 발전 전망은 기대할만한 가치가 있습니다.

미래는 흥미진진하지만 여전히 새로운 기술이므로 확장 시 자주 직면하는 문제를 극복해야 합니다. 진정한 성공을 거두려면 새로운 예측 모델을 교육하는 데 사용되는 데이터의 품질을 최고 수준으로 유지하기 위해 새로운 거버넌스 절차도 추가해야 합니다.

상세한 로깅, 감사 추적, 검증 프레임워크 및 감독 절차를 통해 모든 교육 데이터의 무결성을 확인하는 것이 중요합니다. 그런 다음 데이터 세트를 지속적으로 평가하여 새로운 질문을 발견합니다.

이것이 바로 에너지 산업의 미래 디지털화의 초점입니다. 예를 들어, 업계에서는 예측 인공 지능과 개방형 데이터를 결합하여 보다 분산되고 유연한 에너지 시스템을 더 잘 계획하고 운영하는 에너지 시스템의 디지털 트윈을 구상하기 시작했습니다.

요약

예측 인공지능(AI)은 순배출 제로를 달성하는 데 중요한 역할을 합니다. 우선, AI는 빅데이터 분석과 머신러닝 알고리즘을 통해 에너지 시스템을 정확하게 예측하고 최적화할 수 있어 기업과 정부가 보다 효과적인 배출 감소 전략을 수립하는 데 도움을 줍니다. 둘째, 스마트그리드 관리, 풍력·태양광 발전 예측 등 에너지 생산·이용 과정에 AI를 적용하면 에너지 활용 효율을 높이고 탄소 배출을 줄일 수 있다.

또한 AI는 지능형 관리를 실현하고 운송, 산업 생산, 건축 설계 등의 분야에서 에너지 소비 및 배출을 줄일 수도 있습니다. 가장 중요한 것은 AI가 에너지 전환과 혁신을 촉진하고, 재생 에너지 및 청정 에너지와 같은 저탄소 기술의 개발 및 적용을 촉진하며, 순 제로 배출 목표를 달성하기 위한 기술 지원 및 경로 계획을 제공할 수 있다는 것입니다. 따라서 예측 인공 지능의 광범위한 적용은 순 제로 배출 목표 달성을 위한 중요한 지원과 보장을 제공할 것입니다.

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