Τεχνητή νοημοσύνη στην ενεργειακή μετάβαση

Το παγκόσμιο ενεργειακό σύστημα υφίσταται, σήμερα, έναν τεράστιο μετασχηματισμό και στις επόμενες δεκαετίες, θα συνεχίσει να αποκεντρώνεται, να ψηφιοποιείται και να απανθρακοποιείται με τη χρήση αειφόρων ενεργειακών τεχνολογιών. Σε αυτό το νέο, αποκεντρωμένο και ψηφιοποιημένο ενεργειακό σύστημα, η τεχνητή νοημοσύνη (ΤΝ), artificial intelligence (AI), θα διαδραματίσει ζωτικό ρόλο αφού μέχρι σήμερα έχουμε δει μόνο ένα μικρό κομμάτι των δυνατοτήτων της. Παρά τις προοπτικές της, σήμερα η χρήση της τεχνητής νοημοσύνης στον ενεργειακό τομέα είναι περιορισμένη, καθώς χρησιμοποιείται κυρίως πιλοτικά στη διενέργεια προβλέψεων για τη συντήρηση των ενεργειακών εγκαταστάσεων. Παρόλο που η τεχνητή νοημοσύνη είναι χρήσιμη σε αυτόν τον τομέα, υπάρχει μια πολύ σημαντικότερη προοπτική να βοηθήσει στην επιτάχυνση της παγκόσμιας ενεργειακής μετάβασης. Αναμένεται ότι στα επόμενα χρόνια οι τεχνολογίες τεχνητής νοημοσύνης θα αναπτυχθούν σε πολύ μεγαλύτερη κλίμακα και με πολύ ταχύτερο ρυθμό προκειμένου να επιταχυνθεί η ενεργειακή μετάβαση δηλαδή η μετάβαση από τα ορυκτά καύσιμα στις αειφόρες πηγές ενέργειας. Χωρίς δεδομένα σε πραγματικό χρόνο, προηγμένες στατιστικές αναλύσεις και αυτοματισμό, η διαχείριση των αειφόρων ενεργειακών συστημάτων του μέλλοντος θα είναι πιο περίπλοκη και ίσως ανέφικτη.

Χρειάζεται η ενσωμάτωση τεχνολογιών τεχνητής νοημοσύνης σε όλες τις δραστηριότητες της παραγωγής, μεταφοράς και διανομής ενέργειας για να επιταχυνθεί η ενεργειακή μετάβαση. Η τεχνητή νοημοσύνη αποδεικνύεται βασικός παράγοντας για να γίνουν οι ενεργειακές υποδομές πιο αποτελεσματικές και ακόμη πιο έξυπνες, με άξονα την ενεργειακή μετάβαση. Με τη βοήθεια των αλγορίθμων τεχνητής νοημοσύνης θα μπορεί να γίνεται πλήρης διαχείριση όλων των ενεργειακών εγκαταστάσεων σε όλο τον κύκλο ζωής τους, κατηγοριοποιώντας τα δεδομένα σε τομείς και επιτρέποντας έτσι στην τεχνητή νοημοσύνη να παράγει χρήσιμες πληροφορίες για τον έλεγχο και την αξιοπιστία του ενεργειακού συστήματος.

Για παράδειγμα ένας από τους κύριους τρόπους με τους οποίους χρησιμοποιείται η τεχνητή νοημοσύνη στην παραγωγή ενέργειας από ανανεώσιμες πηγές είναι μέσω της πρόβλεψης της παραγωγής ανανεώσιμης ενέργειας. Τα συστήματα που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη μπορούν να αναλύσουν δεδομένα από ανανεώσιμες πηγές ενέργειας, όπως η ηλιακή και η αιολική ενέργεια, για να προβλέψουν την παραγωγή τους. Αυτό μπορεί να βοηθήσει στη βελτιστοποίηση της ενσωμάτωσης ανανεώσιμων πηγών ενέργειας στο ηλεκτρικό δίκτυο και να βελτιώσει την αξιοπιστία της τροφοδοσίας. Επιπλέον, προβλέποντας την παραγωγή ανανεώσιμης ενέργειας, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να συμβάλει στη μείωση της ανάγκης για ορυκτά καύσιμα.

Ένας άλλος τρόπος με τον οποίο χρησιμοποιείται η τεχνητή νοημοσύνη στην παραγωγή ανανεώσιμης ενέργειας είναι μέσω της βελτιστοποίησης των συστημάτων αποθήκευσης ενέργειας συμπεριλαμβανομένων συστημάτων υδρογόνου. Οι ανανεώσιμες πηγές ενέργειας, όπως η ηλιακή και η αιολική ενέργεια, είναι μεταβαλλόμενες ή/και διακοπτόμενες πηγές ενέργειας και χρειάζεται σωστή πρόβλεψη και διαχείριση της παραγόμενης ενέργειας για την μεγιστοποίηση της αποθηκευμένης ενέργειας. Τα συστήματα που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη μπορούν να αναλύσουν δεδομένα από τα συστήματα αποθήκευσης ενέργειας για να βελτιστοποιήσουν την απόδοσή τους όσον αφορά την αξιόπιστη απορρόφηση από το δίκτυο και την έκχυση προς το δίκτυο ενέργειας. Αυτό θα συμβάλει στην αύξηση της συνολικής αξιοπιστίας του ενεργειακού συστήματος, αποφυγή απορριπτόμενης ενέργειας από ανανεώσιμες πηγές και μακροπρόθεσμα στη μείωση της ανάγκης για ορυκτά καύσιμα.

Η τεχνητή νοημοσύνη χρησιμοποιείται επίσης για την πρόβλεψη βλαβών εξοπλισμού σε συστήματα ανανεώσιμων πηγών ενέργειας και αποθήκευσης συμπεριλαμβανομένων συστημάτων υδρογόνου. Τα συστήματα που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη μπορούν να αναλύσουν δεδομένα από αισθητήρες σε εξοπλισμό αειφόρων συστημάτων για να προβλέψουν πότε είναι πιθανό να συμβεί βλάβη. Αυτό μπορεί να βοηθήσει στη μείωση του χρόνου διακοπής λειτουργίας και στην αύξηση της συνολικής αξιοπιστίας των συστημάτων ανανεώσιμων πηγών ενέργειας. Προβλέποντας βλάβες εξοπλισμού, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να συμβάλει στη μείωση του κόστους των επισκευών επιτρέποντας την προληπτική συντήρηση.

Επίσης, η τεχνητή νοημοσύνη χρησιμοποιείται για τη βελτιστοποίηση της απόδοσης των αειφόρων ενεργειακών συστημάτων σε πραγματικό χρόνο. Τα συστήματα που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη μπορούν να αναλύσουν δεδομένα από συστήματα ανανεώσιμων πηγών ενέργειας για να βελτιστοποιήσουν την απόδοσή τους σε πραγματικό χρόνο. Αυτό μπορεί να συμβάλει στην αύξηση της συνολικής απόδοσης των αειφόρων ενεργειακών συστημάτων. Τα συστήματα που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη μπορούν να χρησιμοποιηθούν για τη βελτιστοποίηση της απόδοσης των συστημάτων ανανεώσιμων πηγών ενέργειας ως απόκριση σε αλλαγές στις καιρικές συνθήκες ή σε άλλες μεταβλητές.

Εν κατακλείδι, η τεχνητή νοημοσύνη διαδραματίζει ολοένα και σημαντικότερο ρόλο στην επιτάχυνση της ενεργειακής μετάβασης. Προβλέποντας την παραγωγή ανανεώσιμης ενέργειας, βελτιστοποιώντας τα συστήματα αποθήκευσης ενέργειας συμπεριλαμβανομένων συστημάτων υδρογόνου, προβλέποντας βλάβες εξοπλισμού και βελτιστοποιώντας την απόδοση των συστημάτων ανανεώσιμων πηγών ενέργειας σε πραγματικό χρόνο, η τεχνητή νοημοσύνη συμβάλλει στη βελτίωση της απόδοσης, της αξιοπιστίας και της βιωσιμότητας της παραγωγής ενέργειας από αειφόρες ενεργειακές τεχνολογίες. Καθώς η χρήση της τεχνητής νοημοσύνης συνεχίζει να αυξάνεται, θα έχει ακόμη μεγαλύτερο αντίκτυπο στη βελτίωση της αποδοτικότητας της μεταφοράς και διανομής ενέργειας.

*Δρ. Ανδρέας Πουλλικκάς, Πρόεδρος Ρυθμιστικής Αρχής Ενέργειας Κύπρου