Как AI решает энергетические проблемы, которые создаёт

Растущее энергопотребление искусственного интеллекта вызывает закономерные опасения, однако технология может стать решением тех проблем, которые сама же и создаёт. Об этом рассказывает Бен Кроксфорд, управляющий директор компании Eclipse Power Networks.

Энергетические вызовы: колоссальный спрос

Искусственный интеллект прочно вошёл в нашу жизнь и продолжает развиваться стремительными темпами. Правительство Великобритании рассматривает ИИ как ключевой инструмент для решения множества национальных задач. Центры обработки данных получили статус критически важной инфраструктуры, создаются специальные зоны для развития AI-технологий.

Однако энергопотребление искусственного интеллекта остаётся чрезвычайно высоким. Согласно данным Международного энергетического агентства, один дата-центр, ориентированный на ИИ, может потреблять столько же электроэнергии, сколько 100 тысяч домохозяйств. Глобально к 2026 году индустрия AI может использовать объёмы энергии, сопоставимые с потреблением всей Японии.

Решение: AI как лекарство от собственных проблем

Парадоксально, но именно возможности искусственного интеллекта позволяют найти решение для растущего энергопотребления самой технологии. В энергетическом секторе AI уже применяется для оптимизации генерации, передачи, распределения и потребления энергии.

Искусственный интеллект работает с огромными массивами данных, которые генерируют умные счётчики, системы мониторинга, зарядные станции для электромобилей и другие цифровые активы. Эти данные питают AI-алгоритмы, позволяя создавать интеллектуальные сети и активно управляемые системы, приносящие пользу энергетической отрасли на разных уровнях.

Энергетические компании используют AI для подключения, оптимизации и контроля таких активов, как электромобили, тепловые насосы и системы отопления, вентиляции и кондиционирования. Технология позволяет поставщикам балансировать и перераспределять нагрузки в реальном времени, стимулируя изменения в потребительском поведении.

Программы управления спросом поощряют пользователей за корректировку времени энергопотребления для балансировки нагрузки на сеть. Платформы, подобные KrakenFlex от Octopus Energy, используют искусственный интеллект для определения необходимой мощности, времени запуска мероприятий и размера стимулов.

Управление генерацией и спросом

AI применяется для управления как генерацией, так и потреблением энергии в коммерческом и промышленном секторах. Технология помогает оптимизировать использование распределённых энергоресурсов — батарей, солнечных и ветряных установок — для соответствия пикам и спадам спроса в сети.

Огромные объёмы данных от этих активов, combined с прогнозами погоды и другими ключевыми переменными, обрабатываются для предсказания и реагирования на изменчивость предложения и спроса на энергию. Искусственный интеллект позволяет более эффективно управлять ресурсами, обеспечивая их оптимальную работу в нужное время.

Благодаря AI-оптимизации владельцы активов могут увеличивать их стоимость за счёт интеллектуального использования в периоды максимальной финансовой выгоды. Это, в свою очередь, стимулирует инвестиции в новые возобновляемые источники энергии.

Саморазвивающиеся инновации

Важным дополнительным преимуществом использования AI для оптимизации сетей и активов является обеспечение перехода на возобновляемую генерацию. Переменные возобновляемые источники энергии отличаются непостоянством из-за зависимости от погодных условий.

Активное управление этими активами и сетями позволяет компенсировать их нестабильность за счёт использования разнообразных ресурсов с различными профилями output. AI-алгоритмы, способные реагировать на колебания напряжения за миллисекунды, способствуют стабильности сети, обеспечивая балансировку нагрузки в реальном времени и оптимизацию потоков мощности.

Искусственный интеллект открывает exciting перспективы для расширения и улучшения возобновляемой энергетики. Как инструмент научных открытий, AI ускоряет инновации в ключевых технологиях, таких как фотоэлектрические модули или системы хранения энергии. Улучшения в этих областях могут повысить эффективность, снизить стоимость технологий или обеспечить другие tangible benefits.

Роль независимых операторов

Искусственный интеллект полезен не только для национальной инфраструктуры — он повышает эффективность на уровне распределения. Независимые операторы распределительных сетей обладают идеальными возможностями для быстрого и целенаправленного внедрения AI-инструментов.

Благодаря более гибкой структуре по сравнению с традиционными операторами, IDNO могут тестировать и развёртывать целевые AI-решения в области проектирования, планирования, эксплуатации и технического обслуживания активов.

Искусственный интеллект способствует ускорению подключений, умному использованию существующих сетей и прогнозному обслуживанию, которое минимизирует простои и затраты. На этапе планирования AI обеспечивает лучшее прогнозирование спроса и моделирование сценариев. Через управление активами на основе данных технология помогает перейти от реактивных к превентивным стратегиям обслуживания.

Несмотря на существующие успехи, энергетическая отрасль сталкивается с общебританским дефицитом AI-специалистов. Эта проблема добавляется к challenges адаптации к изменяющемуся и растущему энергопотреблению, отчасти driven требованиями самого искусственного интеллекта.

От проблемы к решению

Несмотря на некоторую алармистскую риторику относительно энергопотребления AI, технология обладает потенциалом не только компенсировать собственные энергетические затраты, но и принести дополнительную пользу. Как отмечается в recent отчёте МЭА, искусственный интеллект может сыграть ключевую роль в снижении затрат, повышении конкурентоспособности и сокращении выбросов в энергетическом секторе.

Используя AI для оптимизации спроса и генерации, мы можем отказаться от простого подхода «добавлять больше мощностей». Интеллектуальная оптимизация умных сетей и активно управляемых систем способна выполнять значительную часть работы, необходимой для новых гипермасштабируемых дата-центров, одновременно создавая более чистую энергетическую инфраструктуру для всех.