Obnovljivi viri energije (krajše: OVE) so ključni za trajnostno prihodnost in boj s podnebnimi spremembami. V zadnjih desetletjih smo priča hitri rasti uporabe OVE, kot so sončna energija, vetrna energija, hidroenergija in biomasa. Vzporedno s tem se razvija umetna inteligenca (krajše: AI) kot tehnologija, ki preoblikuje številne industrije. Sinergija med obnovljivimi viri energije in umetno inteligenco predstavlja edinstveno priložnost za optimizacijo energetskih sistemov, povečanje učinkovitosti, znižanje stroškov in pospešitev prehoda na obnovljive vire. Glede na trenutno porast uporabe in razvoja samih platform umetne inteligence lahko v prihodnosti pričakujemo velik napredek povezave z obnovljivimi viri energije. Kljub temu da AI tehnologija omogoča veliko bližnjic in prednosti, bo potrebno vsako stvar preučiti tudi na ravni klasičnih inženirskih znanj, ki so podkrepljena z dolgoletnimi izkušnjami. Ne smemo pozabiti, da AI ni tehnologija, ki bi bila uveljavljena že desetletja kaj šele stoletja – strokovno rečeno, še ni konvencionalna. Kljub temu pa je že v fazi razvoja pokazala številne uporabne lastnosti, zato lahko pričakujemo napredek.

IZZIVI PRI UPORABI OVE

Pri implementaciji in postavitvi obnovljivih virov energije se soočamo s številnimi izzivi, med katerimi so: 

• Variabilnost proizvodnje: sončna in vetrna energija sta odvisni od vremenskih razmer, kar otežuje napovedovanje in uravnoteženje oskrbe z energijo.
• Integracija v omrežje: električna omrežja niso vedno prilagojena za obravnavo decentralizirane proizvodnje energije.
• Shranjevanje energije: pomanjkanje učinkovitih tehnologij za shranjevanje energije ovira zanesljivost OVE.

Ti izzivi zahtevajo inovativne rešitve, kjer lahko AI igra ključno vlogo.

VLOGA UMETNE INTELIGENCE PRI OPTIMIZACIJI OVE

AI je tehnologija, ki omogoča strojem, da analizirajo velike količine podatkov, prepoznavajo vzorce in sprejemajo odločitve v realnem času. To odpira številne možnosti za izboljšave na področju OVE: 

• Napovedovanje proizvodnje energije: Algoritmi strojnega učenja omogočajo natančno napovedovanje vremenskih razmer, kar je ključno za variabilne vire, kot sta sončna in vetrna energija. Na primer umetna inteligenca lahko analizira satelitske posnetke, zgodovinske vremenske podatke in trenutne razmere za napovedovanje sončnega obsevanja ali hitrosti vetra. Takšne napovedi omogočajo boljšo integracijo OVE v energetska omrežja in zmanjšujejo potrebo po rezervnih zmogljivostih. IBM Weather Company uporablja umetno inteligenco za izboljšanje natančnosti vremenskih napovedi. Njihov napovedni sistem združuje podatke iz skoraj 100 različnih modelov po vsem svetu, pri čemer AI analizira in tehta dejavnike glede na geografsko lokacijo, čas, vrsto vremena in nedavno točnost napovedi. Poleg tega je IBM razvil sistem IBM GRAF (Global High-Resolution Atmospheric Forecasting), ki omogoča posodobitve vremenskih napovedi na uro in lahko napoveduje vremenske pojave, kot so nevihte, na zelo lokalni ravni. IBM je sodeloval tudi z Nacionalno upravo za aeronavtiko in vesolje (NASA) pri razvoju AI modelov za vremenske in podnebne aplikacije, katerih cilj je izboljšati hitrost, natančnost in dostopnost vremenskih napovedi ter drugih podnebnih aplikacij. Prav tako IBM uporablja umetno inteligenco za analizo podatkov iz več kot 200.000 osebnih vremenskih postaj v okviru platforme Weather Underground, kot tudi drugih virov, v okviru projekta Deep Thunder, ki je namenjen izboljšanju lokaliziranih vremenskih napovedi. Te tehnologije omogočajo natančnejše in hitrejše vremenske napovedi, kar je ključno za učinkovito upravljanje obnovljivih virov energije, kot sta sončna in vetrna energija, katerih proizvodnja je odvisna od vremenskih razmer.
• Optimizacija porabe in distribucije energije: Pametna omrežja (»smart grids«), ki jih poganja umetna inteligenca, omogočajo prilagajanje porabe energije in njeno povpraševanje glede na razpoložljivo proizvodnjo. Primeri vključujejo uporabo algoritmov za uravnoteženje povpraševanja in ponudbe v realnem času ter optimizacijo prenosa energije, da se zmanjšajo izgube.
• Shranjevanje energije in upravljanje baterij: AI lahko izboljša učinkovitost sistemov za shranjevanje energije z optimizacijo polnjenja in praznjenja baterij glede na trenutne potrebe in prihodnjih napovedi. Prav tako lahko z inteligentnim spremljanjem in upravljanjem pripomore k podaljšanju življenjske dobe baterij.
• Vzdrževanje in diagnostika: Umetna inteligenca omogoča prediktivno vzdrževanje infrastrukture OVE. Senzorji in algoritmi lahko zaznajo nepravilnosti v delovanju turbin ali sončnih panelov in predvidijo morebitne okvare, še  preden do njih pride. S tem  se zmanjšajo stroški vzdrževanja in se poveča zanesljivost sistemov.
• Pametne napovedi za energetske trge: Uporaba AI ni omejena le na tehnično optimizacijo, temveč vključuje tudi analizo energetskih trgov. Algoritmi strojnega učenja lahko napovedujejo gibanje cen električne energije na podlagi povpraševanja, ponudbe in geopolitičnih razmer ter hkrati pomagajo pri trgovanju z energijo v realnem času, kar je posebej pomembno za decentralizirane sisteme z razpršenimi proizvajalci.

PRIMERI SINERGIJE OVE IN AI

• Google DeepMind in upravljanje podatkovnih centrov

Google uporablja umetno inteligenco za optimizacijo porabe energije v svojih podatkovnih centrih. Algoritmi strojnega učenja, razviti v okviru projekta DeepMind, so zmanjšali porabo energije za hlajenje za 40 %. Ta tehnologija se lahko prenese tudi na sisteme OVE za povečanje energetske učinkovitosti.

• Siemens in pametna omrežja

Siemens uporablja AI za razvoj pametnih omrežij, ki omogočajo boljšo integracijo obnovljivih virov energije. Algoritmi v realnem času upravljajo distribucijo energije in pomagajo uravnotežiti električno omrežje.

• IBM Weather Company

IBM-ova vremenska platforma, ki deluje v okviru IBM Weather Company, uporablja AI za natančno napovedovanje vremenskih vzorcev. Podatki so ključni za upravljanje vetrnih in sončnih elektrarn, saj omogočajo predvidljivo proizvodnjo energije ter boljše načrtovanje delovanja omrežja.

• Primer AI za mikroomrežja: Mikroomrežja, ki povezujejo lokalne vire energije,

pridobivajo na pomenu. Umetna inteligenca lahko dinamično uravnava proizvodnjo in porabo energije v teh omrežjih in omogoča hitro zaznavanje in izolacijo napak v omrežju, kar zmanjšuje izpade električne energije.

PREDNOSTI SINERGIJE OVE IN AI

Uporaba umetne inteligence vključuje širok spekter področij, kot so strojno učenje, računalniški vid, robotska avtomatizacija itd. Omogoča avtomatizacijo nalog, izboljšanje odločanja in analize podatkov ter razvoj naprednih aplikacij, kot so samovozeča vozila, pametni asistenti in priporočilni sistemi. Z uporabo algoritmov, ki se učijo iz podatkov, lahko sistemi predvidevajo, se prilagajajo in optimizirajo delovanje v realnem času. S tem tehnološki napredek omogoča večjo učinkovitost, natančnost in prilagodljivost v različnih industrijah, od zdravstva do finančnih storitev in proizvodnje.

Ključne prednosti so tako:

• Povečana učinkovitost: AI zmanjšuje izgube in povečuje izkoristek energije.
• Znižanje stroškov: pametno upravljanje z energijo znižujejo operativne stroške.
• Boljša integracija: AI omogoča učinkovitejše vključevanje obnovljivih virov v električna omrežja.
• Trajnost: sinergija prispeva k doseganju podnebnih ciljev in zmanjšanju emisij toplogrednih plinov.
• Prilagodljivost sistemov: AI omogoča energetskim sistemom, da se hitro prilagodijo na nepredvidljive dogodke, kot so nenadna nihanja v proizvodnji energije zaradi vremenskih ekstremov ali spremembe v povpraševanju, na primer med kriznimi situacijami.

IZZIVI IN OMEJITVE 

Kljub številnim prednostim se uporaba umetne inteligence v povezovanju z OVE sooča tudi z določenimi izzivi:

• Zasebnost in varnost podatkov: Zbiranje velike količine podatkov odpira vprašanja glede zasebnosti uporabnikov in povečuje tveganje za kibernetske napade.
• Visoki začetni stroški: implementacija AI tehnologij v energetskem sektorju je zahteva visoke naložbe.
• Potreba po strokovnem znanju: uvajanje AI zahteva visoko usposobljene strokovnjake.

PRIHODNOST IN PERSPEKTIVE

A kljub vsemu ima sinergija med OVE in AI ogromen potencial za preoblikovanje energetskega sektorja. Prihodnje inovacije bi lahko vključile širšo uporabo decentraliziranih energetskih sistemov, kjer bodo gospodinjstva s sončnimi paneli in baterijami aktivni udeleženci na trgu energije. Inovacije na tem področju bi vključevale tudi razvoj boljših algoritmov za upravljanje omrežij in shranjevanje energije ter uporabo AI za pospeševanje raziskav in razvoja novih tehnologij OVE. 

Sinergija med obnovljivimi viri energije in umetno inteligenco je ključna za doseganje trajnostne prihodnosti. AI omogoča premagovanje izzivov, s katerimi se soočajo OVE in ustvarja priložnosti za izboljšanje učinkovitosti, zanesljivosti in dostopnosti energije. S pravilnim pristopom in vlaganjem v razvoj lahko ta sinergija bistveno prispeva k prehodu v nizkoogljično družbo.