Энергетика

Искусственный интеллект нашел применение и в энергетике, создавая возможности для оптимизации использования распределенных энергоресурсов (distributed energy resources, DER), электромобилей и интернета вещей и позволяя сохранять темп развития, на который рассчитывают сетевые компании, регулирующие органы и потребители.

Варианты использования

УМНЫЕ СЧЕТЧИКИ

Умные счетчики помогают пользователям оптимизировать энергопотребление и сократить затраты. Их распространение открывает путь к огромному источнику данных, позволяющему предлагать более персонализированные тарифы и более эффективные услуги.

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПИКОВ

Системы искусственного интеллекта могут обучаться на основе опыта, то есть, способны анализировать предыдущие зависимости и использовать их в своих прогнозах на будущее, повышая качество управления. Особенно полезна эта возможность при управлении энергосетями, потому что система может научиться определять вероятность пикового энергопотребления и лучше использовать энергию в периоды, когда спрос минимален. Системы искусственного интеллекта можно использовать для создания моделей переменного ценообразования, которые будут стимулировать пользователей активнее использовать периоды низкого спроса.

БОЛЕЕ ЭФФЕКТИВНОЕ ХРАНЕНИЕ И ОПЕРАТИВНОЕ УПРАВЛЕНИЕ СЕТЯМИ

Балансируйте сеть. Цифровые решения управления на стороне спроса, такие как гибкие тарифы, накопление и хранение энергии, а также бытовые решения по управлению энергией, могут помочь сбалансировать сеть и снизить долгосрочные инфраструктурные инвестиции.

ПРЕДИКТИВНОЕ ТЕХНИЧЕСКОЕ ОБСЛУЖИВАНИЕ

На сегодняшний день компании используют машинное обучение при оказании услуг по техническому обслуживанию и поддержке. Благодаря использованию сенсоров, искусственный интеллект позволяет контролировать энергопотребление конкретного оборудования, анализировать циклы обслуживания и оптимизировать их на следующем этапе. Операционные данные указывают, когда именно необходимо заменить конкретную деталь или где именно может находиться дефект. По мере нарастания объемов данных система учится оптимизировать свою работу и делать более точные прогнозы.

Преимущества

  • Более эффективные и экономически выгодные поставка и потребление энергии.
  • Оптимизированное управление энергией.
  • Экономия времени.
  • Более эффективные и стабильные поставки энергии из возобновляемых источников, в частности за счет улучшенного прогнозирования и оптимизации использования энергии ветра.