İklim değişikliği şimdi kritik zamanıyla karşı karşıya, çünkü fosil yakıtları yenilenebilir enerji kaynaklarıyla değiştirme ihtiyacı dünya çapında açıktır. Uluslararası Enerji Ajansı (IEA), küresel enerji gereksinimlerinin 2040 yılına kadar% 27 artacağını öngörmektedir, ancak ciddi iklim etkilerini önlemek için etkili karbondan oluşan teknikler kullanılmalıdır. Yenilenebilir enerjiye dönüşüm, rüzgar enerjisi ve hidroelektrik sistemleri ile birlikte güneş enerjisine bağlıdır. Ana sorunlardan biri, değişken enerji kaynaklarının entegrasyonunu kararlı güç ızgarası işlemleriyle etkili bir şekilde birleştirip birleştiremeyeceğimize devam etmektedir.
AI (Getty Images/Istockphoto)
Veri biliminin yapay zeka (AI) için AI teknolojileri ile birlikte entegrasyonu bu noktada çok önemli hale gelir. Yenilenebilir enerjilerin devrimi, ilerlemeye devam eden çift güç kaynağı olarak bu teknolojilere dayanmaktadır. Gelişmiş tahmin becerileri ve optimize edilmiş üretim üretimi ile gelişmiş kafes kontrolü ve enerji depolama yönetimi, AI teknolojisi ile veri bilimi, yeni seviyelerde yenilenebilir enerjiler için dönüşümü teşvik etmektedir.
Yenilenebilir enerji sistemleri, veri biliminin anlayış ve kullanım için temel bir temel olarak işlev gören büyük veri miktarları üretir. Enerji üretimi ve canlı elektrik ağı ızgarası ile yapılan hava tahminlerine ek olarak, yenilenebilir enerjiler için küresel sektör, enerji üretimi ve hava tahminleri için verilerde büyük bir artış kaydetmiştir. McKinsey tarafından yapılan bir rapora göre, yenilenebilir enerji sistemleri operasyonların optimize edildiği kapsamlı veriler oluşturur, sistem entegrasyonu geliştirilebilir ve gelecekteki enerji ihtiyaçları tahmin edilebilir.
Enerji yumurtaları, daha sağlam operasyonel kararlar almak için büyük verilerden gelen bilgilerden sistematik çıkarma yoluyla veri biliminden yararlanır. Tarihsel veriler ve gerçek zaman girdileri, enerji gereksinimlerinin tahminlerini ve yüksek düzeyde doğrulukla üretim modellerini mümkün kılar. Enerji tahminleri, tedarik şirketlerinin rüzgar çiftliklerinin ve güneş enerjisi sistemlerinin elektrik üretimini tahmin etmesine yardımcı olan rüzgar hızına ve güneş radyasyon modellerine sahip olmak için hava verileri ile mümkündür. Ağ operatörleri, güvenlik akımı ve depolama sistemleri için enerji dağıtımını ve tahmin sistemi gereksinimini daha iyi izlemek için kazandıkları bilgileri kullanır.
Verilerin analizi, kaynakların verimsiz bir şekilde boşa harcandığı enerji sistemlerindeki çeşitli noktaları tanımlar. Makine öğrenimi için veri odaklı algoritmalar, küçük komplikasyonlara rağmen kusurları tanımlamak ve uygun bakımı sürdürmek için sistem verilerini izleyerek yenilenebilir altyapının performansını artırır.
Yenilenebilir enerji sistemlerine, veri biliminden elde edilen temel anlayışla ilgili yapay zekanın uygulanmasıyla tam potansiyelleri verilir. AI teknolojisi, makine öğrenimi için algoritmalar ve her gün derin öğrenme algoritmaları nedeniyle daha iyi tahminler yapan verilerden öğrenme yeteneğini temsil eder.
AI, güç ızgaralarını kontrol ederek yenilenebilir enerji yönetiminde en önemli işlevini gösterir. Modern güç ızgarası sistemi, temiz enerji üretimi için tesislerin yanı sıra depolama sistemleri ve elektrik taşıma bileşenleri ile giderek daha akıllıdır. Bu ağ AI optimizasyonundan yararlanır, çünkü AI sistemleri merkezi olmayan enerji akışı sistemindeki güç kaynağını ve talep eğilimlerini tahmin edebilir. Güneş üretiminin tahmini, hava koşullarının analizi ile birlikte makine öğrenme modellerine göre zirveler, fosil yakıtlara bağlı maksimum bitkilere olan operasyonel ihtiyacı azaltan elektrik dağıtım ayarlamaları sağlar. Operatörler, optimum performans için piller gibi enerji depolama cihazlarını ne zaman şarj etmeleri veya boşaltmaları gerektiğini belirlemek için AI sistemlerini kullanırlar.
Veri bilimi ve yapay zekanın yolu parlak bir potansiyele sahiptir ve yine de bazı zorluklarla yüzleşmek zorundadır. Tek ana sorun veri koruma ve güvenliktir. Veri koruması, enerji sistemleri ve tüketiciler tarafından üretilen muazzam miktarda veri hakkında güçlü endişeler verir. Buna ek olarak, AI'yi şebeke işlemlerine adil ve şeffaf algoritmaların çalışabileceği şekilde entegre etmek için altyapı ve düzenleyici çerçeveye yapılan birçok yatırım gerekmektedir.
Bununla birlikte, KI ve veri bilimi büyük fırsatlara sahiptir. Dünya Ekonomik Forumu (2020) tarafından yapılan rapor, AI'nın küresel sera gazı emisyonlarını 2030 yılına kadar% 10'a kadar azaltabileceğini ve bu da iklim hedeflerine ulaşmak için seyahati daha da hızlandırabileceğini tahmin ediyor. Buna ek olarak, yapay zeka ve veri biliminin yeniden endüstrilerde kullanılması, veri analizi, mekanik öğrenme ve akıllı şebeke yönetiminde işlerle yeni ekonomik büyüme fırsatları sunacaktır.
Veri bilimi ve yapay zeka, yenilenebilir enerjiler için devrimde önemli bir role sahiptir ve bu rol ancak bu alanlar büyürse büyüyecektir. Makine öğrenimi, veri analizleri ve Edge bilgi işlem ilerlemeye devam ettiği için, akıllı enerji sistemleri ek enerji kaynaklarını giderek entegre edebilir, depolama kapasitesini artırabilir ve enerji tüketimini çok ayrıntılı bir seviyede optimize edebilir.
Bu teknolojileri gerçekten potansiyellerine yönlendirmek için, altyapı yatırımları, eğitim ve politika şeklinde daha fazla çalışma yapılmalıdır. Bu tür AI ve veri bilimi çözümlerinin oluşturulması, yapay zeka ve veri biliminde çalışan şirketlerin uygulamaya borçlu olduğu hükümetlerin, özel şirketlerin ve araştırma kurumlarının toplu bir çabasıdır. Yenilenebilir enerjilerin devriminin sürdürülebilir, verimli ve uygun fiyatlı bir şekilde enerji gereksinimlerimize karşılık gelmesini sağlamak için işbirliği çok önemlidir.
KI ve veri bilimi sadece yenilenebilir enerjiler için sektör için değildir. Gelecekteki başarıları için gereklidirler. Temel teknolojiler artan enerji verimliliği, daha iyi karar verme ve aralıklı kaynakların kafes entegrasyonu sunar. Veri bilimi ve yapay zeka, yenilenebilir enerjiler için devrime öncülük edecektir. Bu teknolojilerin kombinasyonu, dünyanın büyüyen enerji gereksinimlerini karşılayan ve aynı zamanda iklim değişikliği ile daha iyi ilgilenen daha modern, daha temiz ve daha verimli bir enerji sistemi yaratır.
Bu makale Drumil Tejas Joshi, Analyst 1 – İzleme ve Diagnostics, Southern Power Company, ABD tarafından yazılmıştır.
AI (Getty Images/Istockphoto)
Veri biliminin yapay zeka (AI) için AI teknolojileri ile birlikte entegrasyonu bu noktada çok önemli hale gelir. Yenilenebilir enerjilerin devrimi, ilerlemeye devam eden çift güç kaynağı olarak bu teknolojilere dayanmaktadır. Gelişmiş tahmin becerileri ve optimize edilmiş üretim üretimi ile gelişmiş kafes kontrolü ve enerji depolama yönetimi, AI teknolojisi ile veri bilimi, yeni seviyelerde yenilenebilir enerjiler için dönüşümü teşvik etmektedir.
Yenilenebilir enerji sistemleri, veri biliminin anlayış ve kullanım için temel bir temel olarak işlev gören büyük veri miktarları üretir. Enerji üretimi ve canlı elektrik ağı ızgarası ile yapılan hava tahminlerine ek olarak, yenilenebilir enerjiler için küresel sektör, enerji üretimi ve hava tahminleri için verilerde büyük bir artış kaydetmiştir. McKinsey tarafından yapılan bir rapora göre, yenilenebilir enerji sistemleri operasyonların optimize edildiği kapsamlı veriler oluşturur, sistem entegrasyonu geliştirilebilir ve gelecekteki enerji ihtiyaçları tahmin edilebilir.
Enerji yumurtaları, daha sağlam operasyonel kararlar almak için büyük verilerden gelen bilgilerden sistematik çıkarma yoluyla veri biliminden yararlanır. Tarihsel veriler ve gerçek zaman girdileri, enerji gereksinimlerinin tahminlerini ve yüksek düzeyde doğrulukla üretim modellerini mümkün kılar. Enerji tahminleri, tedarik şirketlerinin rüzgar çiftliklerinin ve güneş enerjisi sistemlerinin elektrik üretimini tahmin etmesine yardımcı olan rüzgar hızına ve güneş radyasyon modellerine sahip olmak için hava verileri ile mümkündür. Ağ operatörleri, güvenlik akımı ve depolama sistemleri için enerji dağıtımını ve tahmin sistemi gereksinimini daha iyi izlemek için kazandıkları bilgileri kullanır.
Verilerin analizi, kaynakların verimsiz bir şekilde boşa harcandığı enerji sistemlerindeki çeşitli noktaları tanımlar. Makine öğrenimi için veri odaklı algoritmalar, küçük komplikasyonlara rağmen kusurları tanımlamak ve uygun bakımı sürdürmek için sistem verilerini izleyerek yenilenebilir altyapının performansını artırır.
Yenilenebilir enerji sistemlerine, veri biliminden elde edilen temel anlayışla ilgili yapay zekanın uygulanmasıyla tam potansiyelleri verilir. AI teknolojisi, makine öğrenimi için algoritmalar ve her gün derin öğrenme algoritmaları nedeniyle daha iyi tahminler yapan verilerden öğrenme yeteneğini temsil eder.
AI, güç ızgaralarını kontrol ederek yenilenebilir enerji yönetiminde en önemli işlevini gösterir. Modern güç ızgarası sistemi, temiz enerji üretimi için tesislerin yanı sıra depolama sistemleri ve elektrik taşıma bileşenleri ile giderek daha akıllıdır. Bu ağ AI optimizasyonundan yararlanır, çünkü AI sistemleri merkezi olmayan enerji akışı sistemindeki güç kaynağını ve talep eğilimlerini tahmin edebilir. Güneş üretiminin tahmini, hava koşullarının analizi ile birlikte makine öğrenme modellerine göre zirveler, fosil yakıtlara bağlı maksimum bitkilere olan operasyonel ihtiyacı azaltan elektrik dağıtım ayarlamaları sağlar. Operatörler, optimum performans için piller gibi enerji depolama cihazlarını ne zaman şarj etmeleri veya boşaltmaları gerektiğini belirlemek için AI sistemlerini kullanırlar.
Veri bilimi ve yapay zekanın yolu parlak bir potansiyele sahiptir ve yine de bazı zorluklarla yüzleşmek zorundadır. Tek ana sorun veri koruma ve güvenliktir. Veri koruması, enerji sistemleri ve tüketiciler tarafından üretilen muazzam miktarda veri hakkında güçlü endişeler verir. Buna ek olarak, AI'yi şebeke işlemlerine adil ve şeffaf algoritmaların çalışabileceği şekilde entegre etmek için altyapı ve düzenleyici çerçeveye yapılan birçok yatırım gerekmektedir.
Bununla birlikte, KI ve veri bilimi büyük fırsatlara sahiptir. Dünya Ekonomik Forumu (2020) tarafından yapılan rapor, AI'nın küresel sera gazı emisyonlarını 2030 yılına kadar% 10'a kadar azaltabileceğini ve bu da iklim hedeflerine ulaşmak için seyahati daha da hızlandırabileceğini tahmin ediyor. Buna ek olarak, yapay zeka ve veri biliminin yeniden endüstrilerde kullanılması, veri analizi, mekanik öğrenme ve akıllı şebeke yönetiminde işlerle yeni ekonomik büyüme fırsatları sunacaktır.
Veri bilimi ve yapay zeka, yenilenebilir enerjiler için devrimde önemli bir role sahiptir ve bu rol ancak bu alanlar büyürse büyüyecektir. Makine öğrenimi, veri analizleri ve Edge bilgi işlem ilerlemeye devam ettiği için, akıllı enerji sistemleri ek enerji kaynaklarını giderek entegre edebilir, depolama kapasitesini artırabilir ve enerji tüketimini çok ayrıntılı bir seviyede optimize edebilir.
Bu teknolojileri gerçekten potansiyellerine yönlendirmek için, altyapı yatırımları, eğitim ve politika şeklinde daha fazla çalışma yapılmalıdır. Bu tür AI ve veri bilimi çözümlerinin oluşturulması, yapay zeka ve veri biliminde çalışan şirketlerin uygulamaya borçlu olduğu hükümetlerin, özel şirketlerin ve araştırma kurumlarının toplu bir çabasıdır. Yenilenebilir enerjilerin devriminin sürdürülebilir, verimli ve uygun fiyatlı bir şekilde enerji gereksinimlerimize karşılık gelmesini sağlamak için işbirliği çok önemlidir.
KI ve veri bilimi sadece yenilenebilir enerjiler için sektör için değildir. Gelecekteki başarıları için gereklidirler. Temel teknolojiler artan enerji verimliliği, daha iyi karar verme ve aralıklı kaynakların kafes entegrasyonu sunar. Veri bilimi ve yapay zeka, yenilenebilir enerjiler için devrime öncülük edecektir. Bu teknolojilerin kombinasyonu, dünyanın büyüyen enerji gereksinimlerini karşılayan ve aynı zamanda iklim değişikliği ile daha iyi ilgilenen daha modern, daha temiz ve daha verimli bir enerji sistemi yaratır.
Bu makale Drumil Tejas Joshi, Analyst 1 – İzleme ve Diagnostics, Southern Power Company, ABD tarafından yazılmıştır.