همینطور که می‌دانیم ترکیب فناوری‌های جدید، فرصت‌های عظیمی را برای شرکت‌های انرژی ایجاد می‌کند تا بهره‌‌وری در فرایندها را بهبود بخشیده، عملکردها را بهینه کنند، نوآوری را هدایت کنند و با سرعت بیشتری رشد کنند.

با این حال، به جای تلاش برای تقلید ساده از راه‌حل‌های توسعه‌یافته در صنایع دیگر، تمرکز شرکت‌های انرژی بر به کارگیری تکنولوژی های جدیدتر در صنعت انرژی است. ما میخواهیم در این مقاله ده کاربرد مهم حوزه هوش مصنوعی و بخش انرژی را با شما به اشتراک بگذاریم. با ما همراه باشید.

1. تعامل با مشتری

اولین کاربردی که میخواهیم در موردش صحبت کنیم، بحث تعامل با مشتری است که نیاز است بدانید بخش انرژی شروع به استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی برای تعامل با مشتری کرده است. با استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی، شرکت‌های انرژی می‌توانند اطلاعاتی را به مشتریان ارائه دهند که مختص نیازهای آن‌ها است. درواقع شرکت ها با استفاده از تجزیه و تحلیل داده ها در جهت درک مصرف انرژی مشترکین و سپس ارائه اطلاعات به مشترکین در مورد اینکه چگونه می توانند مصرف انرژی خود را با تغییر عادات مصرف خود کاهش دهند، تلاش می کنند.

2. ریزشبکه ها

ریزشبکه یک شبکه انرژی کوچک است که می تواند مستقل از شبکه انرژی سنتی کار کند. سیستم‌های کنترل ریزشبکه از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای مدیریت جریان انرژی و بهینه‌سازی مصرف انرژی استفاده می‌کنند. ریزشبکه‌ها در حال محبوب شدن هستند زیرا می‌توانند امنیت انرژی را در مواقع اضطراری فراهم کنند و نسبت به شبکه‌های انرژی سنتی راحت‌تر انرژی‌های تجدیدپذیر را در شبکه انرژی ادغام کنند.

3.سرقت برق و کشف تقلب در انرژی

 

دزدی و کلاهبرداری از برق برای صنعت انرژی و آب و برق سالانه 96 میلیارد دلار در سراسر جهان هزینه دارد و تنها در ایالات متحده سالانه 6 میلیارد دلار هزینه داشته است.منظوراز دزدی، برداشت غیرقانونی انرژی از شبکه است. کلاهبرداری انرژی نیز عبارت است از اشتباهات عمدی در ارائه داده های انرژی یا مصرف انرژی. هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی می‌توانند به طور خودکار این ناهنجاری‌ها را شناسایی کرده و آن‌ها را برای شرکت‌های انرژی علامت‌گذاری کنند. این موضوع به شرکت های انرژی اجازه می دهد تا از دارایی های خود محافظت کنند، اتلاف انرژی را کاهش دهند و در هزینه های خود صرفه جویی کنند.

4.تجارت انرژی

تجارت انرژی با تجارت کالاهای دیگر متفاوت است زیرا انرژی باید بلافاصله تحویل داده شود. این مساله یک چالش برای معامله گران انرژی است، اما همچنان میتوان آن را یک فرصت شمرد، زیرا بازارهای انرژی در حال نقد شدن هستند.

هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی می‌توانند برای کارآمدتر کردن تجارت انرژی با پیش‌بینی تقاضای انرژی و ارائه اطلاعات بی‌درنگ و درلحظه درباره قیمت انرژی به معامله‌گران کمک کند. با این اطلاعات، معامله گران انرژی می توانند تصمیمات آگاهانه تری در مورد زمان خرید و فروش انرژی بگیرند.

فناوری بلاک چین برای ایجاد قراردادهای خرید انرژی که نوعی قرارداد مالی بین خریداران انرژی و فروشندگان انرژی است، استفاده شده است. فناوری بلاک چین این قراردادها را کارآمدتر می کند زیرا زمان تراکنش را کاهش می دهد، هزینه استفاده کمتری نسبت به پلتفرم های سنتی PPA دارد و بر روی یک پلت فرم بسیار امن ساخته شده است.

5.ذخیره انرژی

شاید برایتان جالب باشد که بدانید بازار جهانی ذخیره‌سازی انرژی قرار است تا سال 2030، 20 برابر شود وشرکت ها نیاز دارند که سیستم های ذخیره انرژی هوشمند را در دستور کار خود قرار دهند. سیستم‌های ذخیره‌سازی انرژی هوشمند، فناوری‌های ذخیره‌سازی انرژی هستند که می‌توانند در شبکه انرژی ادغام شوند تا مدیریت آن را کارآمدتر کنند.

ذخیره انرژی همچنین برای ایجاد نیروگاه های مجازی مورد استفاده قرار می گیرد که به شرکت های انرژی اجازه می دهد در صورت نیاز انرژی را تحویل دهند، حتی اگر انرژی فعلی آنها کافی نباشد. این امر به کاهش نیاز شرکت های انرژی برای ساخت نیروگاه های جدید کمک می کند.

6.تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده

تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده می تواند برای پیش بینی چگونگی تغییر تقاضای انرژی در آینده استفاده شود. سپس می توان از این اطلاعات برای برنامه ریزی برای آینده و ایجاد زیرساخت های لازم برای رفع نیازهای انرژی آینده کشور استفاده کرد.

با استفاده از تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده، شرکت‌های انرژی می‌توانند پیش‌بینی کنند که ماشین یا قطعه‌ای از تجهیزات چه زمانی ممکن است از کار بیفتد. این موضوع نه تنها به جلوگیری از قطعی های غیرمنتظره کمک می کند، بلکه با اجازه دادن به شرکت ها برای برنامه ریزی برای جایگزینی دارایی های انرژی حیاتی و گران قیمت و اجتناب از کارهای تعمیر و نگهداری ناخواسته، باعث صرفه جویی در هزینه می شود.

7:افزایش تولید

هوش مصنوعی و یادگیری ماشین نیز برای بهبود تولید در بخش انرژی استفاده می‌شوند.

به عنوان مثال، شرکت‌های نفت و گاز از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی برای بهبود مکان‌یابی چاه و افزایش تولید استفاده می‌کنند. با تجزیه و تحلیل داده‌های جمع‌آوری‌شده از بررسی‌های لرزه‌ای و سایر منابع، این شرکت‌ها می‌توانند تصمیمات بهتری در مورد محل حفاری نفت و گاز بگیرند. این کار باعث افزایش بهره وری انرژی و ایجاد یک شبکه انرژی ساده تر و کارآمدتر می شود که نگهداری آن توسط شرکت های انرژی آسان تر است.

8.مدیریت شبکه و کارایی

هوش مصنوعی برای بهینه سازی شبکه های انرژی با مدیریت جریان انرژی بین خانه‌ها، مشاغل، باتری‌های ذخیره سازی، منابع انرژی تجدیدپذیر، ریزشبکه‌ها و خود شبکه برق استفاده می‌شود. این امر باعث کاهش اتلاف انرژی و در عین حال افزایش مشارکت مصرف کننده با مصرف انرژی می‌شود.

منابع انرژی تجدیدپذیر مانند انرژی تولید شده از باد و خورشید در حال محبوب شدن هستند، اما منابع انرژی متناوب هستند. این بدان معنی است که انرژی از این منابع همیشه در صورت نیاز در دسترس نیست که یک مشکل برای شبکه انرژی ایجاد می‌کند زیرا انرژی باید در زمان واقعی مدیریت شود. هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی می‌توانند به شرکت‌های انرژی کمک کنند تا زمان عرضه انرژی‌های تجدیدپذیر را پیش‌بینی کنند و بر این اساس شبکه‌های انرژی را مدیریت کنند.

ربات ها نیز در تاسیسات انرژی و تعمیر و نگهداری شبکه و برای نظارت بر تولید انرژی و مصرف انرژی استفاده می شوند. ربات‌ها را می توان برای کارهایی مانند تعمیر خطوط لوله، توربین‌های بادی و سایر زیرساخت های انرژی استفاده کرد. با خودکارسازی این وظایف، شرکت‌های انرژی می‌توانند کارایی فرایندها  را بیشتر کرده و هزینه‌ها را کاهش دهند.

9.امنیت شبکه

شبکه انرژی یک سیستم پیچیده است که در برابر حملات سایبری آسیب پذیر است. هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی را می توان برای بهبود امنیت شبکه های انرژی با جلوگیری از حملات سایبری قبل از وقوع استفاده کرد.

برای مثال استفاده از تجزیه و تحلیل داده‌ها برای شناسایی الگوهایی در داده‌های انرژی که ممکن است نشان‌دهنده یک حمله سایبری باشد از جمله کاربردهای هوش مصنوعی در این بخش خواهد بود. هنگامی که یک حمله سایبری شناسایی شد، می توان از هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی برای پاسخ به حمله استفاده کرد.

10.شبکه های هوشمند

شبکه‌ها اکنون می‌توانند با حسگرها و سنسورها، ابزارهای تجزیه و تحلیل داده‌ها، سیستم‌های ذخیره‌سازی انرژی، پلت‌فرم‌های مدیریت انرژی و انواع دیگر فناوری‌ها در صنعت انرژی ادغام شوند تا «هوشمند» شوند.

با استفاده از شبکه‌های هوشمند، شرکت‌های انرژی می‌توانند داده‌های مصرف انرژی را از تک تک دستگاه‌های موجود در شبکه جمع آوری کنند و سپس از این اطلاعات برای توسعه پروژه‌های بهره‌وری انرژی برای مشتریان خود استفاده کنند. همچنین به شرکت های انرژی اجازه می‌دهد تا جریان انرژی و مصرف انرژی را در زمان واقعی نظارت کنند.

سپس شرکت‌های انرژی می‌توانند مصرف انرژی را از طریق سیستم‌های پاسخگویی خودکار به تقاضا کاهش دهند که می‌تواند انرژی را در ساعات اوج مصرف خاموش کند و در نتیجه باعث صرفه‌جویی در مصرف انرژی برای صاحبان خانه و همچنین شرکت‌های انرژی شود.

 

نویسنده: مبینا فرجی