Znajdujemy się w apogeum światowego kryzysu energetycznego – to stwierdzenie nie jest przesadą. Wojna Rosji z Ukrainą wybiła pod sufit ceny surowców nakręcające inflację. Jakby komuś brakowało „atrakcji”, niechaj dorzuci jeszcze do worka z problemami załamie się klimatu. Te wszystkie tsunami, huragany, susze, powodzie kosztują wiele cierpień i pieniędzy, więc musimy ograniczyć wydobycie paliw kopalnych. Czy sztuczna inteligencja pomoże ludzkości oszczędzać energię i opanować kryzys?
Marnowanie
Kiepskie zarządzanie zasobami surowcowymi oznacza katastrofę. Niebotyczne rachunki za prąd i ogrzewanie wpędzą w biedę mnóstwo rodzin, doprowadzą do upadku przedsiębiorstw z różnych branż, wywindują ceny artykułów (zwłaszcza tych pierwszej potrzeby, żywnościowych). To nie wszystko, bo przed mieszkańcami Ziemi jawi się apokaliptyczna wizja zmian klimatycznych, jeśli nie zaprzestaniemy agresywnie eksploatować zasobów naturalnych i nie zredukujemy śladu węglowego. W światowym mixie energetycznym paliwa kopalne pokrywają aż 2/3 całego zapotrzebowania na energię, a w USA to przeszło 80%.
Jakby na przekór rzeczywistości, marnotrawstwo energetyczne występuje powszechnie, bo w produkcji przemysłowej wędruje w nicość nawet 66% zużycia, a w pozostałych sektorach około połowy. Jakie są główne przyczyny takiej nieefektywności? To choćby awarie urządzeń i ich wiek, praca na jałowym biegu bez prowadzenia produkcji, przestoje, kiepska logistyka produkcji i dostaw, słaba regulacja systemów grzewczych.
Podobne artykuły
Czy sztuczna inteligencja ratuje świat?
I w tym miejscu na scenę wkracza sztuczna inteligencja (AI od angielskiego artifcial intelligence). Ma ona pomóc ludzkości w ograniczaniu kosztów energii – jej produkcji, przesyłania, rozsądnego użytkowania – a także w ochronie przyrody poprzez zwiększenie udziału źródeł odnawialnych.
Zdolności analizy danych przez sztuczną inteligencję osiągają poziom tysiące razy większy niż przez jakiegokolwiek człowieka. Korzyści te dostrzega dwie trzecie dyrektorów z branży energetycznej, a ponad połowa twierdzi, że AI pomoże im w lepszym podejmowaniu decyzji i wprowadzaniu innowacji. Badania giganta audytorskiego PwC pokazują, że 92% firm z sektora energetycznego i użyteczności publicznej już zainwestowało w sztuczną inteligencję, albo zrobi to w ciągu najbliższych dwóch lat, uzyskując przewagę konkurencyjną.
W czym pomoże sztuczna inteligencja?
Istnieje kilka działań, w których sztuczna inteligencja szczególnie dobrze się sprawdza i przyczynia się do niebagatelnych oszczędności po stronie zasobów i pieniędzy. Co do nich należy?
-
Wczesne wykrywanie usterek i planowanie konserwacji
Dostawcy energii mogą wykryć i przewidzieć usterki, zanim doprowadzą one do awarii i zagrożeń. Uszkodzenia infrastruktury i sprzętu powodują przestoje, kosztujące sektor energetyczny na świecie nawet 50 miliardów dolarów rocznie. Raport Światowego Forum Ekonomicznego dla przemysłu naftowego i gazowego informuje, że nieplanowane konserwacje przełożyły się na 92% przestojów i uszczupliły portfel każdego z dostawców na kwotę od 42 milionów, a w skrajnych przypadkach 88 milionów dolarów.
Im wcześniej przed wystąpieniem uda się wykryć usterkę, tym później mniejsze są koszty napraw. AI wykona tę detektywistyczną robotę z pomocą czujników, kamer i systemów wizyjnych, a nawet dronów, monitorując cyfrowo urządzenia bez konieczności ręcznej inspekcji. Inteligentne komputerowe algorytmy przeanalizują setki danych, zaalarmują o potencjalnej awarii zlecając naprawę zauważonych defektów i przypomną o rutynowej wymianie podzespołów.
A oszczędności to całkiem pokaźne, bo według raportu McKinsey Digital, konserwacja predykcyjna obniża koszty inspekcji nawet o 25%, a renowacji nawet o 10%. Konserwacja zapobiegawcza skróci czas przestoju maszyny oraz zapobiegnie niebezpiecznym dla środowiska i pracowników zdarzeniom, jak choćby wycieki ropy naftowej i wypadki górnicze.
Managerowie nie są już skazani na szukanie igły w postaci drobnej usterki w przysłowiowym stogu siana, czyli systemie energetycznym i mogą się skoncentrować na działaniach kreatywnych i strategicznych.
-
Zapobieganie przeciążeniu sieci, optymalizacja przepływu i prognozowanie zużycia energii
Dzięki prognozom popytu, sztucznej inteligencji udaje się usprawniać procesy dystrybucji i zużycia energii. To poprawia jakość zasilania i daje większą stabilność sieci energetycznej, bo obliczając zapotrzebowanie na obciążenie, AI zmniejsza ryzyko potencjalnych niedoborów. Im większa dostępności danych w sieciach przesyłowych i dystrybucyjnych, tym lepsze prognozowanie wspierające oszczędności.
Czasem znaczenia nabierają czynniki, które na pierwszy rzut oka wydają się kompletnie bez znaczenia dla wpływu na zużycie energii. Zaskoczenia nie kryją nawet specjaliści, którzy na energetyce zjedli zęby. Oto firma analityczna zajmująca się nowoczesnymi technologiami QuantumBlack, która przeanalizowała dane z dwóch lat w jednym zakładów, doszła do wniosku, że kombinacja temperatury i wilgotności oraz ustawienia urządzeń, wpływają na wydajność ogrzewania. Operatorzy zmienili sposób pracy zgodnie z zaleceniami AI i z zaskoczeniem zauważyli, że niespodziewana korelacja czynników, których do tej pory nie brali pod uwagę zadziałała.
Z kolei zakład GE w Pune w Indiach wykorzystuje sztuczną inteligencję połączoną z technologią wizyjną, aby zapobiegać przekroczeniu kosztów przy produkcji niskoseryjnej na drogich maszynach oraz racjonalizując ich czas pracy, więc urządzenia działają tylko wtedy, gdy rzeczywiście produkują.
Wykorzystując technologię AI, można wypracować prognozy miesięczne, a nawet kwartalne ułatwiające podejmowania energooszczędnych decyzji. Na przykład zespół naukowców z Uniwersytetu Technologicznego Nanyang opracował system działający w 200 budynkach kampusowych, który przez pięć lat zdołał zaoszczędzić 31% energii i wyemitował do atmosfery mniej o 9600 t CO2.
-
Optymalizacja źródeł energii
Nie można zapominać o zaletach odnawialnych źródłach energii, których ceny wraz z rozwojem technologii spadają. OZE uniezależniają państwa od zewnętrznych dostawców surowców takich jak Rosja lubiących walczyć orężem szantażu energetycznego i last but not least, mają zdecydowanie mniejszy negatywny wpływ na środowisko naturalne.
Prognozy mówią, że globalne wykorzystanie czystej energetyki w najbliższych 30 latach wzrośnie dziewięciokrotnie, z 1,5 terawata do 12 terawatów. Udział OZE podskoczy do roku 2050 do 44%, a wedle optymistycznych scenariuszy nawet do 80% w światowym mixie energetycznym. Kluczową rolę odegra więc optymalne zarządzanie elektrowniami wiatrowymi, słonecznymi, wodnymi, uzależnionymi od warunków pogodowych.
Trudno sobie wyobrazić przyspieszenie przejścia na czystą energię i obniżenie kosztów bez sztucznej inteligencji, która pomoże w połączeniu odnawialnych źródeł z tradycyjną siecią energetyczną oraz wesprze proaktywne i autonomiczne systemy dystrybucji energii elektrycznej. Takie inwestycje według badania Precedence Research przekroczą sumę 75,82 mld dolarów do 2030 r. Dane te pokrywają się z szacunkami Forbesa, że wzrost AI w sektorze osiągnie 50% do 2024 roku
Dostawcy instalują obecnie więcej mocy w energii odnawialnej, niż łącznie z paliwa kopalnego i atomu. Przy OZE prognozowanie szeroko stosuje się do określenia produkcji energii w poszczególnych obszarach geograficznych i rozmieszczeniu farm wiatrowych i paneli słonecznych.
Znalezienie równowagi między tradycyjnymi i odnawialnymi źródłami energii ma kluczowe znaczenie dla dostawców energii. Problemem okazuje się niska wydajność energii słonecznej, stąd wziął się najnowszy trend budowania zdecentralizowanych mikrosieci, łączących kilka odnawialnych i nieodnawialnych źródeł energii, w przeciwieństwie do tych scentralizowanych opierających się na jednym źródle. Dzięki temu można zachować nieprzerwane dostawy energii niezależnie od pogody, a nawet katastrof naturalnych.
Rachunek zysków
Sztuczna inteligencja zachęca do tworzenia opłacalnych strategii planowania zużycia energii, z potencjalnymi oszczędnościami pieniędzy konsumentów i przyspieszania dekarbonizacji.
Według najnowszych badań zużycie energii w budynkach mieszkalnych stanowi 20% całkowitego zapotrzebowania, co daje pole do popisu dla niezawodnych i wydajnych systemów prognozowania. W samym przemyśle farmaceutycznym, sztuczna inteligencja może przynieść potencjalne oszczędności do 22% w rachunkach za energię.
Badania BCG wskazują, że potencjalne oszczędności z wykorzystania AI dla przedsiębiorstw do roku 2030 wyniosą od 1,3 do 2,6 bilionów dolarów. Według raportu z badań rynkowych Mordor Intelligence, globalna wartość sztucznej inteligencji na rynku ropy naftowej i gazu ziemnego już obecnie wynosi 2,03 mld dolarów i przewiduje się, że do 2027 r. wzrośnie do 3,67 mld dolarów. Raport mówi, że bez wdrożenia sztucznej inteligencji koszty systemów zasilania urosną o 6% do 13% do 2040 roku.
Rozwiązania AI dają przewagę konkurencyjną każdemu producentowi w dowolnej branży, ponieważ analizują, jak zoptymalizować procesy produkcyjne, minimalizując koszty energii przy zachowaniu jakości produktu. To właśnie sztuczna inteligencja jest tym narzędziem, które poda nam konsumentom pomocną dłoń i wyciągnie z kryzysu.
