Bagaimana AI ramalan akan membantu mencapai pelepasan sifar bersih

Kecerdasan buatan ramalan (AI) ialah sepupu kepada pengeluaran kecerdasan buatan yang menggunakan corak dalam data sejarah untuk meramalkan hasil masa hadapan atau mengklasifikasikan peristiwa masa hadapan. Pakar berkata teknologi itu boleh digunakan untuk memberikan pandangan yang boleh diambil tindakan dan membantu membuat keputusan dan pembangunan strategi. Predictive AI memanfaatkan analisis data berskala besar dan algoritma pembelajaran mesin untuk menemui corak dan arah aliran tersembunyi dalam data sejarah dan menerapkannya pada senario masa hadapan. Dengan memahami corak masa lalu, kita boleh lebih memahami perkara yang mungkin berlaku pada masa hadapan dan menyusun strategi dengan sewajarnya. Predictive AI mempunyai aplikasi dalam pelbagai bidang seperti

Sejak setahun lalu kami telah melihat beberapa aplikasi AI ramalan baharu dan menarik muncul dalam industri tenaga untuk mengekalkan dan Mengoptimumkan pengeluaran sumber tenaga dengan lebih baik. Malah, teknologi itu berkembang dengan sangat pesat. Cabarannya adalah untuk menyediakan data "betul" untuk menjadikannya sah. Dan terima kasih kepada transformasi digital industri tenaga yang lebih luas, masalah ini mula diselesaikan.

Hari ini, kami bukan sahaja melihat penerapan AI ramalan dalam menilai risiko kerosakan pada aset dan apabila penyelenggaraan pencegahan diperlukan, tetapi kami juga melihat cara ia digabungkan dengan terbaik dengan data cuaca dan trafik untuk menyokong penghantaran jurutera ke tapak. Ini, seterusnya, membantu meningkatkan kebolehpercayaan sistem tenaga keseluruhan.

Mengubah corak permintaan

Walaupun peralihan selanjutnya kepada pelepasan sifar bersih patut dipuji, ia mengganggu kedua-dua bahagian bekalan dan permintaan sistem tenaga. Kenderaan elektrik (EV), solar kediaman dan pemanasan elektrik semuanya mengubah corak permintaan. Pada masa yang sama, peningkatan tenaga boleh diperbaharui pada grid telah membawa kepada turun naik kapasiti bekalan. Lagipun, tanpa angin, ladang angin tidak berguna, dan tanpa matahari, ladang solar tidak berguna.

Selain itu, kita melihat semakin banyak kejadian cuaca ekstrem Jumlah kejadian cuaca ekstrem telah meningkat secara mendadak dalam tempoh 30 tahun yang lalu dan kini menjejaskan setiap sudut dunia. Peristiwa cuaca ini mempengaruhi kedua-dua bekalan dan permintaan, jadi corak penawaran dan permintaan boleh menjadi sangat mencabar.

Banyak tajuk utama dalam media sekarang adalah tentang memanfaatkan AI ramalan untuk mempelajari corak baharu ini dan menggunakan model dengan pantas untuk menyokong fleksibiliti permintaan. Walau bagaimanapun, memadankan permintaan dengan bekalan yang ada adalah songsang sistem tenaga tradisional.

Dengan meramalkan dengan lebih baik bila ketidakseimbangan bekalan dan permintaan akan berlaku dalam sistem tenaga, pengecasan kenderaan elektrik boleh dijadualkan dengan lebih baik untuk memastikan grid seimbang. Ganjarannya ialah elektrik yang lebih mudah untuk semua orang. Tambahan pula, jika masa pengecasan bertepatan dengan masa bekalan tenaga boleh diperbaharui, pelepasan CO2 yang dikaitkan dengan permintaan ini juga boleh dikurangkan, jadi ia adalah menang-menang.

MENGURANGKAN RISIKO

Sudah tentu, salah satu risiko besar yang dihadapi oleh industri tenaga ialah ketidakseimbangan tenaga, kerana ini boleh mengakibatkan gangguan bekalan elektrik. Keupayaan untuk meramal dengan tepat adalah penting untuk menangani ketidakseimbangan bekalan dan permintaan.

Cuaca melampau bukan sahaja menjejaskan keadaan bekalan dan permintaan, tetapi juga boleh merosakkan talian penghantaran dan menghalang operasi biasa loji kuasa. Syukurlah, sudah ada projek inovatif, seperti yang dijalankan oleh Scottish Power, yang bertujuan untuk meramalkan dengan lebih baik bila dan di mana peristiwa cuaca ekstrem akan menyebabkan pemadaman dengan menyediakan kecerdasan yang dipertingkatkan merentas sistem.

Imbangan Imbangan

Sistem tenaga seimbang sentiasa bergantung pada kebolehan meramalkan tingkah laku pelanggan dengan tepat. Tetapi ini sentiasa pada tahap agregat, kerana pembekal boleh menambah atau mengurangkan bekalan tenaga sesuka hati. Kini, bagaimanapun, apabila grid pengedaran menjadi lebih aktif dan sumber tenaga yang diagihkan menyebabkan kuasa mengalir dalam kedua-dua arah, grid semakin seimbang dan keperluan untuk kebolehramalan tempatan semakin meningkat.

Syukurlah, dengan bantuan kecerdasan buatan ramalan, kini boleh memahami corak permintaan pelanggan bukan sahaja pada peringkat pengguna individu, malah pada peringkat peranti.

Walaupun belum digunakan secara meluas, AI ramalan semakin digunakan untuk menyokong fleksibiliti dari segi permintaan, terutamanya dalam bidang seperti pemanasan elektrik dan kenderaan elektrik – yang selalunya merupakan muatan terbesar di dalam rumah atau bangunan .

Jika bangunan dilengkapi dengan sistem storan tenaga, sistem itu juga berkemungkinan besar dilengkapi dengan algoritma pengoptimuman yang dikuasakan oleh kecerdasan buatan ramalan, yang boleh mempelajari corak penggunaan untuk menjadualkan import dan eksport bateri.

Memastikan model ramalan baharu adalah setanding

AI Ramalan sudah pun memacu peramalan tenaga boleh diperbaharui, operasi dan pengoptimuman grid, penyelarasan aset tenaga teragih dan pengurusan bahagian permintaan dalam industri tenaga, menurut laporan GlobalData baru-baru ini membawa signifikan penambahbaikan. Tambahan pula, ia meramalkan bahawa teknologi itu akan memainkan peranan penting dalam meningkatkan pengoptimuman aset dan pembahagian pelanggan pada tahun-tahun akan datang.

Tidak syak lagi ia mengubah industri tenaga menjadi lebih baik, sama ada mengesan dan membetulkan kerosakan, meramalkan corak cuaca dengan lebih baik atau menyediakan pemantauan penggunaan yang lebih tepat. Prospek pembangunan teknologi ini dalam beberapa tahun akan datang patut ditunggu-tunggu.

Walaupun masa depan adalah menarik, ia masih merupakan teknologi yang sedang berkembang dan memerlukan mengatasi cabaran yang sering dihadapi semasa membuat skala. Untuk benar-benar berjaya, prosedur tadbir urus baharu juga perlu ditambah untuk memastikan kualiti data yang digunakan untuk melatih model ramalan baharu adalah setanding.

Adalah penting untuk mengesahkan integriti semua data latihan melalui pengelogan terperinci, jejak audit, rangka kerja pengesahan dan prosedur pengawasan. Set data kemudiannya dinilai secara berterusan untuk menemui soalan baharu.

Jadi inilah tumpuan pendigitalan masa depan industri tenaga. Sebagai contoh, industri telah mula membayangkan kembar digital sistem tenaga, di mana kecerdasan buatan ramalan dan data terbuka digabungkan untuk merancang dan mengendalikan sistem tenaga yang lebih terpencar dan fleksibel.

Ringkasan

Kecerdasan buatan ramalan (AI) mempunyai peranan penting dalam mencapai pelepasan sifar bersih. Pertama, AI boleh meramal dan mengoptimumkan sistem tenaga dengan tepat melalui analisis data besar dan algoritma pembelajaran mesin, membantu syarikat dan kerajaan untuk merangka strategi pengurangan pelepasan yang lebih berkesan. Kedua, penerapan AI dalam proses pengeluaran dan penggunaan tenaga, seperti pengurusan grid pintar, ramalan penjanaan tenaga angin dan solar, dan lain-lain, boleh meningkatkan kecekapan penggunaan tenaga dan mengurangkan pelepasan karbon.

Selain itu, AI juga boleh merealisasikan pengurusan pintar dan mengurangkan penggunaan tenaga dan pelepasan dalam bidang seperti pengangkutan, pengeluaran perindustrian, dan reka bentuk seni bina. Paling penting, AI juga boleh menggalakkan transformasi dan inovasi tenaga, menggalakkan pembangunan dan aplikasi teknologi rendah karbon seperti tenaga boleh diperbaharui dan tenaga bersih, dan menyediakan sokongan teknikal dan perancangan laluan untuk mencapai matlamat pelepasan sifar bersih. Oleh itu, aplikasi meluas kecerdasan buatan ramalan akan memberikan sokongan dan jaminan penting untuk mencapai matlamat pelepasan sifar bersih.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana AI ramalan akan membantu mencapai pelepasan sifar bersih. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!