Mengapa AI dan Energi Merupakan Pasangan Kekuatan Baru – Sistem tenaga listrik menjadi jauh lebih kompleks seiring dengan meningkatnya permintaan listrik dan meningkatnya emisi karbon dioksida. Di masa lalu, jaringan listrik mengirimkan energi dari pembangkit listrik terpusat.
Mengapa AI dan Energi Merupakan Pasangan Kekuatan Baru
energiasolaraldia – Sistem tenaga listrik kini harus semakin mendukung aliran energi multi arah antara produsen, jaringan listrik, dan pengguna yang terdistribusi. Meningkatnya jumlah perangkat yang terhubung ke jaringan listrik, mulai dari stasiun pengisian mobil listrik hingga panel surya perumahan, membuat arus listrik semakin sulit diprediksi. Pada saat yang sama, hubungan antara sistem kelistrikan dan transportasi, industri, konstruksi dan industri semakin mendalam. Hasilnya adalah kebutuhan akan pertukaran data yang jauh lebih besar – dan alat yang lebih efisien untuk merancang dan mengoperasikan sistem yang canggih seiring dengan perkembangannya.
Kebutuhan ini muncul seiring dengan berkembangnya kemampuan kecerdasan buatan dengan pesat. Seiring berkembangnya model pembelajaran mesin, daya komputasi yang dibutuhkan untuk mengembangkannya meningkat dua kali lipat setiap lima hingga enam bulan sejak tahun 2010. Model AI kini dapat mengenali bahasa atau gambar dengan andal, mengubah suara audio menjadi data yang dapat dianalisis, menjalankan chatbot, dan mengotomatiskan tugas-tugas sederhana. . Kecerdasan buatan meniru kecerdasan manusia dengan menganalisis data dan masukan – menghasilkan hasil yang lebih cepat dan dalam skala yang lebih besar daripada yang bisa dilakukan manusia. Beberapa algoritme AI bahkan dapat memprogram dan memodifikasi kodenya sendiri.
Jadi tidak mengherankan jika industri energi mengambil langkah awal untuk memanfaatkan kekuatan AI guna meningkatkan efisiensi dan mempercepat inovasi. Teknologi ini diposisikan secara unik untuk mendukung pertumbuhan jaringan pintar secara simultan dan sejumlah besar data yang dihasilkannya. Pengukur pintar menghasilkan dan mengirimkan titik data beberapa ribu kali lebih banyak ke fasilitas dibandingkan pendahulunya yang analog. Perangkat pemantauan daya corong baru memberi operator lebih banyak informasi dibandingkan teknologi pengganti. Dan diperkirakan turbin angin di dunia menghasilkan lebih dari 400 miliar titik data per tahun.
Jumlah ini adalah alasan utama mengapa perusahaan energi memandang AI sebagai sumber daya yang semakin penting. Menurut perkiraan baru-baru ini, AI telah melayani lebih dari 50 tujuan berbeda dalam sistem energi, dan pasar teknologi di bidang tersebut dapat bernilai hingga $13 miliar.
Baca juga : AI Mengendalikan Sistem Energi di Era Energi Terbarukan
Kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin dapat membuka fleksibilitas dengan memprediksi pasokan dan permintaan
Salah satu kegunaan paling umum dari kecerdasan buatan di sektor energi adalah untuk meningkatkan perkiraan pasokan dan permintaan. Pemahaman yang lebih baik mengenai kapan energi terbarukan tersedia dan kapan dibutuhkan sangat penting untuk sistem tenaga listrik generasi berikutnya. Namun, hal ini mungkin sulit dilakukan pada teknologi terbarukan karena matahari tidak selalu bersinar dan angin tidak selalu bertiup.
Hal ini dapat berperan. Hal ini dapat membantu menyesuaikan perubahan pasokan dengan naik dan turunnya permintaan – memaksimalkan nilai ekonomi energi terbarukan dan memungkinkannya lebih mudah diintegrasikan ke dalam jaringan listrik.
Misalnya, produksi tenaga angin dapat diprediksi menggunakan model cuaca dan informasi tentang energi terbarukan. lokasi turbin. Namun, penyimpangan aliran angin dapat menyebabkan tingkat produksi lebih tinggi atau lebih rendah dari yang diharapkan, sehingga meningkatkan biaya operasional. Untuk mengatasi masalah ini, Google dan anak perusahaan AI-nya, DeepMind, mengembangkan jaringan saraf pada tahun 2019 guna meningkatkan akurasi prediksi untuk pembangkitan energi terbarukan berkapasitas 700 MW. Berdasarkan data historis, jaringan ini telah mengembangkan model yang memprediksi produksi di masa depan hingga 36 jam sebelumnya dengan jauh lebih baik dibandingkan sebelumnya.
Peningkatan visibilitas ini memungkinkan Google melakukan pra-penjualan kapasitas secara real-time. Perusahaan mengklaim bahwa hal ini, bersama dengan peningkatan efisiensi lainnya yang dimungkinkan oleh AI, meningkatkan nilai ekonomi tenaga angin sebesar 20%. Harga yang lebih tinggi juga akan meningkatkan bisnis energi angin dan dapat mendorong investasi baru pada energi terbarukan. Secara khusus, perusahaan energi besar ini kini menguji perangkat lunak milik Google.
Selain itu, karena perusahaan seperti Google mendapatkan gambaran puncak produksi yang lebih akurat, mereka dapat mengubah waktu konsumsi puncak, seperti saat beban komputasi tinggi, bersamaan dengan mereka. Hal ini menghindari kebutuhan untuk membeli kapasitas tambahan dari pasar. Jika kemampuan ini diperluas, hal ini dapat memberikan dampak yang signifikan dalam mendorong peralihan dan puncak beban – terutama bila dikombinasikan dengan perkiraan permintaan yang lebih baik. Misalnya, pabrikan Swiss, ABB, telah mengembangkan aplikasi perkiraan permintaan energi AI yang memungkinkan pengelola properti komersial menghindari biaya kemacetan dan mendapatkan manfaat dari tarif waktu penggunaan.
AI juga dapat mencegah kegagalan jaringan, sehingga meningkatkan keandalan. dan keamanan
Penerapan penting lainnya dari kecerdasan buatan adalah pemeliharaan prediktif, yang mana kinerja sumber daya energi terus dipantau dan dianalisis untuk mendeteksi potensi kegagalan terlebih dahulu. Pemeliharaan biasanya terjadi pada jadwal yang teratur; misalnya tiang saluran listrik dapat diperiksa satu kali dalam jangka waktu yang telah ditentukan dan diperbaiki jika diperlukan. Pendekatan terpadu ini dapat menyebabkan inefisiensi jika pemeliharaan dilakukan terlalu dini atau, yang lebih bermasalah, terlambat.
Untuk mengatasi masalah ini, banyak perusahaan utilitas yang mengembangkan sistem bertenaga AI untuk memantau aset fisik dan penggunaannya. kinerja historis dan data waktu henti untuk memprediksi kapan tindakan diperlukan. Misalnya, perusahaan listrik E.ON telah mengembangkan algoritme pembelajaran mesin yang memprediksi kapan kabel jaringan tegangan menengah perlu diganti. Laporan ini menggunakan data dari berbagai sumber untuk mengidentifikasi pola pembangkit listrik dan melaporkan adanya perbedaan. Penelitian E.ON menunjukkan bahwa pemeliharaan preventif dapat mengurangi pemadaman listrik hingga 30% dibandingkan dengan pendekatan tradisional.
Baca juga : Bagaimana Alat Video AI Mengubah Film
Demikian pula pada tahun 2019, perusahaan energi Italia Enel mulai memasang sensor pada saluran listrik untuk memantau tingkat getaran. Algoritme pembelajaran mesin memungkinkan Ene mengidentifikasi potensi masalah berdasarkan data yang diterimanya dan menemukan penyebabnya. Hasilnya, Enel mampu mengurangi pemadaman listrik pada kabel tersebut sebesar 15%.
Sementara itu, startup teknologi Estonia, Hepta Airborne, menggunakan platform pembelajaran mesin dengan gambar saluran transmisi drone untuk mendeteksi kesalahan, dan State Grid Corporation Tiongkok memanfaatkan kecerdasan buatan secara ekstensif untuk tugas-tugas seperti menganalisis data dari smart meter untuk mengidentifikasi masalah pada peralatan pelanggan. .
Potensi penggunaan kecerdasan buatan dalam sistem tenaga listrik kemungkinan akan meningkat di tahun-tahun mendatang. Selain perkiraan pasokan dan permintaan energi yang lebih baik serta pemeliharaan aset fisik secara proaktif, penerapannya dapat mencakup:
- Pengelolaan dan pengendalian jaringan listrik, menggunakan data dari sensor, smart meter, dan perangkat IoT lainnya untuk memantau dan mengontrol jaringan listrik, terutama di jaringan listrik. tingkat distribusi.
- Memfasilitasi respons melalui berbagai proses, seperti memperkirakan harga listrik, merencanakan dan mengelola beban responsif, dan menentukan harga dinamis.
- Menyediakan layanan konsumen yang lebih baik atau lebih luas, menggunakan kecerdasan buatan atau proses
- pembelajaran mesin, aplikasi, dan chatbot online, seperti seperti meningkatkan pengalaman penagihan pelanggan Perusahaan seperti Octopus Energy dan Oracle Utilities sudah menjajaki hal ini.
- Teknologi memungkinkan digitalisasi, begitu pula manajemen risiko.
Tanpa AI, operator sistem dan utilitas dapat secara efektif menggunakan data baru hanya dari sebagian kecil sumber proses yang ditawarkan oleh emerging. teknologi digital, dan kehilangan sebagian besar manfaatnya. Namun, risiko yang terkait dengan AI juga harus dipertimbangkan dan diatasi sebelum teknologi ini diperluas ke seluruh sektor. Hal ini mencakup ancaman terhadap keamanan siber dan privasi, dampak bias atau kesalahan data, dan korelasi palsu karena kurangnya pelatihan, data, atau kesalahan pengkodean.
Ketersediaan tenaga kerja terampil yang tepat merupakan faktor penting. sebuah tantangan bagi industri mana pun yang ingin memanfaatkan peluang AI. Para ahli di bidang kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin merupakan permintaan yang paling cepat berkembang di dunia, sehingga menciptakan hambatan rekrutmen. Pada bulan Juni 2022, hanya terdapat 22.000 pakar AI di semua industri di seluruh dunia, dan 61% perusahaan besar yang disurvei di Inggris dan AS melaporkan tidak memiliki keahlian AI yang memadai.
Industri energi harus bersaing untuk merekrut ilmuwan dan pengembang data terbaik, sementara perusahaan yang ingin mempertahankan karyawan yang berpengalaman dalam industri harus mempertimbangkan pelatihan dan pelatihan ulang sebagian dari tenaga kerja mereka saat ini. Kursus pelatihan digital, yang didukung oleh pemerintah dengan kontribusi dari sektor swasta, sangat penting dalam upaya ini. Namun, ketersediaan dan kualitas kursus tersebut masih belum merata di negara-negara besar di dunia.
AI juga menggunakan lebih banyak energi dibandingkan bentuk komputasi lainnya – hal ini penting seiring upaya dunia untuk membangun sistem energi yang lebih efisien. Menjalankan satu model menggunakan lebih banyak listrik daripada 100 rumah di Amerika dalam setahun. Pada tahun 2022, Google melaporkan bahwa pembelajaran mesin menyumbang sekitar 15 persen penggunaan energinya selama tiga tahun terakhir.
Namun, informasi mengenai penggunaan energi AI dan dampak lingkungan yang lebih luas tidak dikumpulkan secara sistematis, sehingga dibutuhkan lebih banyak transparansi dan pemantauan – terutama seiring dengan berkembangnya model-model tersebut. Infrastruktur komputasi dan algoritme AI yang paling efisien harus diprioritaskan sehingga tidak mengimbangi peningkatan efisiensi.
Selain itu, meningkatnya penggunaan perangkat lunak otomatis dan pembelajaran mandiri menimbulkan pertanyaan tentang siapa yang bertanggung jawab atas keluaran atau hasil dari hal ini sistem. Operator sering kali membeli teknologi AI atau layanan terkait dari perusahaan IT dan startup. Hal ini dapat mengakibatkan, misalnya, neraca listrik atau keputusan investasi berdasarkan model yang tidak mereka pahami atau kendalikan, sehingga menimbulkan pertanyaan mengenai belanja sektor publik, harga energi, atau pemadaman listrik.