Hieronder kunt u de moeilijkheden observeren die zich voordoen bij de integratie van kunstmatige intelligentie in de energiesector.
Gegevenskwaliteit en toegankelijkheid
Het succes van toepassingen van kunstmatige intelligentie in de energiesector is afhankelijk van hoogwaardige en toegankelijke datasets. De kwaliteit en toegankelijkheid van data blijven echter voor veel bedrijven een serieuze uitdaging. Met name bedrijven met een verouderende infrastructuur worden geconfronteerd met gegevenstekorten en onnauwkeurige gegevens als gevolg van netwerkcomponenten die vóór moderne informatiebeheersystemen zijn gebouwd. Dit resulteert in het ontbreken van gedetailleerde geografische, functionele of configuratiegegevens van netwerkcomponenten.
Compatibiliteit en beveiliging
Het integreren van AI-toepassingen met bestaande systemen en het beheersen van veiligheidsrisico’s is een cruciale uitdaging, vooral voor grote energiebedrijven. Sommige energiebedrijven zijn bijvoorbeeld kwetsbaarheden op het gebied Land e-maillijst van cyberbeveiliging tegengekomen tijdens het proces van het integreren van kunstmatige-intelligentiemodellen in netwerkactiviteiten. Dit heeft aangetoond dat modellen voor kunstmatige intelligentie kwetsbaar kunnen zijn voor cyberaanvallen en de integriteit van kritieke infrastructuur in gevaar kunnen brengen.
Er wordt vooral benadrukt dat toepassingen van kunstmatige intelligentie moeten voldoen aan de wetten van de natuurkunde en moeten werken onder menselijk toezicht. Het aanpassen van op AI gebaseerde systemen aan netwerkactiviteiten wordt moeilijk vanwege de complexiteit en diversiteit van bestaande systemen, wat negatieve gevolgen heeft voor de veiligheid en operationele betrouwbaarheid.
Casestudies en voorbeelden van kunstmatige intelligentie in de energiesector
Gebruikmakend van de gegevens uit het rapport ‘ AI for Energy: Opportunities for a Modern Grid and Clean Energy Economy ‘, opgesteld door het Amerikaanse ministerie van Energie, worden succesvoorbeelden van kunstmatige intelligentie op gebieden als netwerkoptimalisatie, voorspellingen van hernieuwbare energie en toepassingen voor voorspellend onderhoud onderzocht. en het gebruik van kunstmatige intelligentie in de energiesector. De concrete voordelen die het biedt in de industrie en de potentiële toekomstige toepassingsgebieden ervan worden hieronder besproken.
Partnerschap tussen Microsoft en Pacific Northwest National Laboratory (PNNL)
Microsoft Corporation en Pacific Northwest National Laboratory (PNNL) hebben samengewerkt aan geavanceerde materiaalontwikkelingsprojecten met behulp van machine learning. Dit partnerschap heeft de ontwikkeling van vaste-stof-elektrolytmaterialen voor de productie van batterijen versneld en de hoeveelheid lithium die in bestaande batterijen wordt gebruikt aanzienlijk verminderd, waardoor de ontwikkelingstijd van het materiaal werd teruggebracht van weken naar dagen. Deze vooruitgang draagt ertoe bij dat technologieën voor energieopslag duurzamer en kosteneffectiever worden.
Schattingen van de productie van hernieuwbare energie
Een van de projecten van het Amerikaanse ministerie van Energie omvat het gebruik van door. Kunstmatige intelligentie ondersteunde modellen bij de prognoses van de productie van wind- en zonne-energie. De in dit project gebruikte kunstmatige-intelligentiemodellen maakten. Teen nauwkeurigere voorspelling van het aanbod van hernieuwbare energie mogelijk door. Tweergegevens en historische productie-informatie te analyseren. Dergelijke voorspellingen hebben geholpen het evenwicht tussen vraag en aanbod van energie in stand. Te houden door de integratie van hernieuwbare energie in het elektriciteitsnet te optimaliseren.
Voorspellend onderhoud en kostenbesparingen
Toepassingen voor voorspellend onderhoud demonstreren het potentieel van. Hkunstmatige intelligentie om kostenbesparingen in de energiesector te realiseren. In de Amerikaanse energiesector worden de kosten voor onderhoud en probleemoplossing geschat op 150 miljard dollar per jaar. Door kunstmatige intelligentie ondersteunde. Konderhoudssystemen verlagen deze kosten en verminderen operationele onderbrekingen door storingen te voorspellen. Er werden met name kostenbesparingen tot 15% gerealiseerd door de levensduur van apparatuur te verlengen en onverwachte storingen te voorkomen.
Duurzaamheid en milieueffecten met kunstmatige intelligentie
Kunstmatige intelligentie speelt een belangrijke rol bij het bevorderen van de schone energie-economie en creëert radicale veranderingen in sectoren als transport, bouw, industrie en landbouw. Bovendien kan “AI for Energy bqb directory . Opportunities for a Modern Grid and Clean Energy” de Verenigde Staten helpen hun doel te bereiken om de uitstoot tegen 2030 te halveren en tegen 2050 tot nul te reduceren, door innovatie te bevorderen in nieuwe transversale sectoren zoals de waterstofeconomie, kritieke materialen,.
De omvang van de kunstmatige intelligentie op de
markt voor hernieuwbare energie, die in 2023 10,20 miljard dollar bedroeg, zal in 2033 naar. Verwachting 117,72 miljard dollar bereiken, met een samengesteld jaarlijks groeipercentage van 27,71%. Deze groei weerspiegelt het toenemende gebruik van kunstmatige intelligentie op gebieden als. Energieproductie, vraagvoorspelling en onderhoudsoptimalisatie. Terwijl vooral de regio Azië-Pacific marktleider 4 πράγματα σχετικά με την τεχνολογία κρυπτογράφησης που μπορεί να μην γνωρίζετε zal zijn, wordt voorspeld dat Noord-Amerika de snelst groeiende markt zal zijn. De snelle groei van kunstmatige intelligentie. Op dit gebied laat zien dat het een cruciale rol speelt bij het vergroten van de efficiëntie en duurzaamheid in de energiesector.
Volgens de verkregen gegevens , en dit heeft de nauwkeurigheid en effectiviteit van kunstmatige-intelligentiemodellen beïnvloed. Deze tekortkomingen verhinderen dat kunstmatige intelligentie zijn potentieel op het gebied van netwerkplanning en -exploitatie volledig openbaar maakt.