پیشرفت‌های نوآورانه در هوش مصنوعی (AI) در انرژی، نحوه ایجاد، فروش و مصرف انرژی جهان را در زمانی که اثرات زیست‌محیطی شبکه برق جهانی تحت نظارت دائمی قرار دارد، بهبود می‌بخشد.
شرکت‌ها از هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی (ML) برای بررسی عمیق داده‌هایی استفاده می‌کنند که می‌تواند تصمیم‌گیری بهتر، مزایای هزینه و پیش‌بینی‌هایی را که می‌تواند از بلایای انرژی و زمان‌های گران قیمت جلوگیری کند، هدایت کند.
به طور کلی، بخش انرژی جهانی حجم غیرقابل باوری از داده ها را تولید می کند. برای انسان‌ها عملا غیرممکن است که به‌طور دستی تعداد کافی از این ذخیره‌های داده را استخراج و تجزیه و تحلیل کنند تا به نتایج و پیش‌بینی‌های معنادار برسند. هوش مصنوعی، به ویژه یادگیری ماشینی، نقشی حیاتی در درک مقادیر عظیم داده های مرتبط با انرژی ایفا می کند.
پلتفرم‌های نرم‌افزاری تقویت‌شده با هوش مصنوعی و ابزارهای هوشمند می‌توانند داده‌های انرژی را بررسی کنند تا پیش‌بینی‌هایی درباره قطعی‌های احتمالی و خرابی تجهیزات ایجاد کنند و شرکت‌های انرژی را کارآمدتر و سودآورتر اداره کنند.
هوش مصنوعی با تمام وجود مورد استقبال شرکت های انرژی در سراسر جهان قرار گرفته است. Emergen Research گزارش می دهد که بازار جهانی انرژی هوش مصنوعی در سال 2020 به اندازه بازار 3.8 میلیارد دلار رسیده است و تا سال 2028، زمانی که شرکت تحقیقاتی ارزش بازار را 20.8 میلیارد دلار برآورد می کند، بازار تقریباً 24 درصد رشد خواهد کرد.
در اینجا، ما به برخی از روش‌های استفاده از هوش مصنوعی در صنعت انرژی، از جمله در بخش نفت و گاز و بخش انرژی‌های تجدیدپذیر نگاه می‌کنیم:
5 نمونه از هوش مصنوعی در انرژی
1. هوش مصنوعی به شرکت‌های انرژی کمک می‌کند تا عیوب را قبل از اینکه منجر به شکست شوند، کشف کنند
خرابی تجهیزات یک نگرانی رایج و پرهزینه در سراسر بخش انرژی جهانی است – یکی از مشکلات با عواقب بالقوه فاجعه بار. ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند به شرکت‌ها کمک کنند تا با تجزیه و تحلیل داده‌های حسگرهایی که برای نظارت بر تجهیزات و تشخیص خرابی‌های پیش از بلایا استفاده می‌شوند، برنامه‌های نگهداری ایده‌آل ایجاد کنند. در نهایت، این پیشرفت‌ها باعث صرفه‌جویی میلیون‌ها دلاری شرکت‌ها و افزایش کارایی و قابلیت اطمینان به تولید و مصرف انرژی می‌شود.
شرکت هایی مانند ABB از هوش مصنوعی برای کشف ایرادهایی مانند ترک در خطوط لوله و ماشین آلات از طریق تجزیه و تحلیل تصویر استفاده می کنند. به عنوان مثال، این شرکت به یک پروژه آزمایشی با یکی از بزرگترین شرکت های برق آبی جهان اشاره می کند. پس از استفاده از پلتفرم ABB، این شرکت کاهش 10 درصدی در تعمیر و نگهداری معمول و افزایش 2 درصدی در تولید را نشان داد، ارقامی که شرکت می گوید میلیون ها دلار در هزینه صرفه جویی می کند.
اشنایدر الکتریک از یادگیری ماشینی از طریق مایکروسافت برای نظارت و پیکربندی پمپ های نفت و گاز در میدان برای تشخیص زودهنگام خرابی پمپ ها استفاده می کند. یکی از بزرگترین مشتریان این شرکت، تاتا پاور، بزرگترین ژنراتور برق هند، 300000 دلار پس انداز کرد که این فناوری در مراحل اولیه مشکل تعمیر و نگهداری پیدا کرد.
اشنایدر الکتریک از قابلیت‌های یادگیری ماشینی مایکروسافت برای نظارت و پیکربندی پمپ‌ها در میدان نفت و گاز از راه دور استفاده می‌کند، زیرا تشخیص زودهنگام خرابی پمپ می‌تواند از هفته‌ها از کار افتادن تجهیزات و هزینه تعمیر تا 1 میلیون دلار جلوگیری کند.
2. اتوماسیون با استفاده از هوش مصنوعی هزینه های نفت را کاهش می دهد و بازیافت نفت را افزایش می دهد
هوش مصنوعی اتوماسیون را در طیف وسیعی از صنایع، از جمله بخش انرژی، تقویت می کند. علاوه بر خودکارسازی کارهای روزمره و تکراری که به طور سنتی توسط کارگران انسانی انجام می‌شد، بینش‌های هوش مصنوعی به شرکت‌های نفتی کمک می‌کند تا دقیقاً محل حفاری را شناسایی کنند و در ساعات کاری بی‌شمار و میلیون‌ها دلار صرفه‌جویی کنند.
شرکت‌هایی مانند BP روی پلتفرم‌های یادگیری ماشینی سرمایه‌گذاری می‌کنند تا سریع‌تر فروشگاه‌های نفت جدید را پیدا کنند و روغن بیشتری را به طور کلی از طریق حسگرهای اینترنت اشیا (IoT) بازیابی کنند. در نهایت، BP بهبود سودآوری را گزارش کرده است که مستقیماً با این پیشرفت‌ها مرتبط است.
3. ابزارهای مصرف برق “هوشمند” در حال تغییر نحوه استفاده مصرف کنندگان و صرفه جویی در مصرف انرژی هستند
اداره اطلاعات انرژی ایالات متحده (EIA) گزارش می دهد که تقریباً نیمی از کاربران انرژی ایالات متحده دارای کنتورهای برق هوشمند نصب شده هستند که معمولاً توسط شرکت های برق محلی در خانه های خود قرار می گیرند. این کنتورها داده‌هایی را درباره مصرف انرژی شخصی ارائه می‌کنند که شرکت‌های برق می‌توانند از آن برای پیش‌بینی بهتر در مورد سطوح مصرف انرژی آتی استفاده کنند و مشتریان می‌توانند از آن برای تنظیم بهتر مصرف خود استفاده کنند.
طبق EIA، مصرف برق هوشمند از طریق راه حل های خانه های هوشمند مبتنی بر هوش مصنوعی از طریق شرکت هایی مانند گوگل و آمازون نیز بیشتر مورد استفاده قرار می گیرد. این دستگاه ها برای شناسایی اتلاف انرژی با سایر وسایل خانگی ارتباط برقرار می کنند. برای مثال، مصرف‌کنندگان می‌توانند بفهمند که ارزان‌ترین زمان شارژ وسایل نقلیه الکترونیکی یا روشن کردن کولرهایشان چه زمانی است.
4. هوش مصنوعی به مصرف کنندگان کمک می کند تا بهترین تامین کنندگان انرژی خود را انتخاب کنند
در بازارهای انرژی غیرقانونی مانند ایالات متحده، مصرف کنندگان می توانند تامین کنندگان انرژی خود را انتخاب کنند. ابزارهایی مانند Lumator که توسط دانشگاه کارنگی ملون طراحی شده است، داده‌های مربوط به ترجیحات و مصرف مشتری را تجزیه و تحلیل می‌کند و آن را با پیشنهادات ارائه‌دهنده انرژی موجود، از جمله نرخ‌های تبلیغاتی با زمان محدود، مقایسه می‌کند. مصرف کنندگان می توانند از Lumator برای انتخاب شرکت های انرژی استفاده کنند که بهترین معامله را در مورد نوع منابع انرژی که بیشترین استفاده را دارند ارائه می دهند. با گذشت زمان، همانطور که Lumator در مورد مشتریان بیشتر می‌آموزد، می‌تواند به‌طور خودکار برنامه‌های انرژی را تغییر دهد زیرا معاملات بهتری بدون وقفه در خدمات ایجاد می‌شود.
علاوه بر صرفه جویی در هزینه، ابزارهایی مانند Lumator می توانند با تجزیه و تحلیل ترجیحات مصرف کننده برای منابع انرژی تجدیدپذیر و گزارش در مورد تقاضا به تولیدکنندگان انرژی که می توانند منابع را بر این اساس تنظیم کنند، به افزایش سهم انرژی تجدیدپذیر استفاده شده کمک کنند.
5. ربات های مجهز به هوش مصنوعی در حال بهبود ایمنی کارگران در بخش انرژی هستند
یکی از نمونه‌های آینده‌نگرتر هوش مصنوعی در انرژی، ایجاد ربات‌های مستقلی است که می‌توانند جای انسان‌ها را در موقعیت‌های خطرناک مرتبط با قدرت بگیرند. ماشین‌های خودران می‌توانند وظایفی مانند بررسی خطوط برق فشار قوی یا حتی جستجو در بستر دریا برای یافتن منابع ارزشمند، در مقابل فرستادن غواصان انسانی به آب‌های عمیق خطرناک را بر عهده بگیرند.
ExxonMobile با MIT Energy Initiative برای توسعه قابلیت‌های روبات‌های مستقل، سرمایه‌گذاری روی فناوری‌هایی که توانایی روبات‌ها را برای انجام وظایف پیچیده افزایش می‌دهد، شریک می‌شود. تیم MIT ربات‌های هوش مصنوعی خودآموز خود را از روی مریخ‌نورد کنجکاوی مدل‌سازی کردند و به معنای واقعی کلمه فناوری‌هایی را که در حال کاوش در افق‌های جدید در سیاره‌ای دوردست و در انتهای اقیانوس‌های زمین هستند، به یکدیگر پیوند می‌دهند.
با نگاهی به آینده، واضح است که هوش مصنوعی به ایفای نقش محوری در بخش انرژی جهانی ادامه خواهد داد – نقشی که می تواند به رسیدگی به مسائل زیست محیطی جاری مرتبط با مصرف برق در سراسر جهان کمک کند.