U posljednje vrijeme sve više se raspravlja o povezanosti između umjetne inteligencije (UI) i rastućih potreba za energijom. Dok bi energetski zahtjevni podatkovni centri mogli opteretiti elektroenergetske mreže, povećati cijene za korisnike i uzrokovati prekide u opskrbi, umjetna inteligencija također može značajno doprinijeti prijelazu na čistu energiju.
Primjerice, primjena UI smanjuje potrošnju energije i emisije u zgradama, prometu i industrijskim procesima. Osim toga, UI pomaže optimizirati dizajn i lokaciju novih vjetroelektrana, solarnih instalacija i objekata za pohranu energije.
Na elektroenergetskim mrežama, korištenje algoritama umjetne inteligencije za upravljanje operacijama povećava učinkovitost i smanjuje troškove, integrira sve veći udio obnovljivih izvora energije te predviđa kada je potrebno održavanje ključne opreme kako bi se spriječili kvarovi i mogući prekidi opskrbe. UI može pomoći planovima mreže u raspoređivanju ulaganja u proizvodnju, pohranu energije i drugu infrastrukturu koja će biti potrebna u budućnosti. Također, UI pomaže istraživačima u otkrivanju ili dizajniranju novih materijala za nuklearne reaktore, baterije i elektrolizere.
Istraživači na MIT-u i drugim institucijama aktivno istražuju aspekte ovih i drugih mogućnosti za podršku prijelazu na čistu energiju. Na svom istraživačkom skupu 2025. godine, MIT Energy Initiative (MITEI) najavio je Data Center Power Forum, usmjereno istraživanje za članice MITEI koje se bave izazovima potražnje za energijom u podatkovnim centrima.
Upravljanje operacijama u stvarnom vremenu
Korisnici obično očekuju neprekidnu opskrbu električnom energijom, a operateri mreže koriste UI kako bi to omogućili, istovremeno optimizirajući pohranu i distribuciju energije iz obnovljivih izvora.
Međutim, s povećanjem broja instalacija solarnih i vjetroelektrana, koje pružaju energiju u manjim količinama i povremeno, te rastućom prijetnjom vremenskih nepogoda i cyber napada, osiguranje pouzdanosti postaje sve složenije. “Tu umjetna inteligencija može igrati ključnu ulogu,” objašnjava Anuradha Annaswamy, viša istraživačica na MIT-u. “Bitno je uvesti cijelu informatičku infrastrukturu koja će dopuniti fizičku infrastrukturu.”
Elektroenergetska mreža je složen sustav koji zahtijeva precizno upravljanje u vremenskim okvirima koji se kreću od desetljeća do mikrosekundi. Izazov proizlazi iz osnovnih zakona fizike energije: opskrba električnom energijom mora biti jednaka potražnji u svakom trenutku, inače može doći do prekida u proizvodnji. U prošlim desetljećima, operateri mreže su obično pretpostavljali da je proizvodnja fiksna — mogli su se osloniti na to koliko će svaka velika elektrana proizvesti — dok se potražnja mijenjala na prilično predvidiv način. Kao rezultat toga, operateri su mogli naručiti određene elektrane da rade prema potrebi kako bi zadovoljili potražnju sljedeći dan. Ako su se dogodili prekidi, posebno odabrane jedinice bi se aktivirale kako bi nadoknadile manjak.
Danas i u budućnosti, usklađivanje opskrbe i potražnje i dalje mora biti postignuto, čak i kada se broj malih, povremenih izvora proizvodnje povećava, a vremenske nepogode i druge prijetnje mreži rastu. Algoritmi umjetne inteligencije pružaju način za postizanje složenog upravljanja informacijama potrebnog za predviđanje unutar nekoliko sati koje bi elektrane trebale raditi, osiguravajući pritom da su frekvencija, napon i druge karakteristike dolazne energije u skladu s potrebama mreže.
Osim toga, UI omogućuje nove načine povećanja opskrbe ili smanjenja potražnje u trenucima kada zalihe na mreži postanu oskudne. Kako ističe Annaswamy, baterija u vašem električnom vozilu, kao i ona koja se puni solarnim panelima ili vjetroturbinama, može — kada je potrebno — poslužiti kao izvor dodatne energije koja se može slati u mrežu. Uz realne signale cijena, vlasnici električnih vozila mogu odabrati pomicanje punjenja s vremena kada je potražnja na vrhuncu i cijene visoke na vrijeme kada su potražnja i cijene niže. Također, novi pametni termostati mogu se postaviti tako da dopuštaju unutarnjoj temperaturi da padne ili poraste — u rasponu koji definira korisnik — kada je potražnja na mreži na vrhuncu. I podatkovni centri sami mogu biti izvor fleksibilnosti potražnje: odabrani izračuni UI mogli bi se odgoditi prema potrebi kako bi se izravnali vrhovi u potražnji. Tako, umjetna inteligencija može pružiti mnoge mogućnosti za fino podešavanje opskrbe i potražnje prema potrebama.
Uz to, UI omogućuje “prediktivno održavanje”. Svako zastoje su skupi za tvrtku i prijete nestašicama za korisnike. Algoritmi umjetne inteligencije mogu prikupljati ključne podatke o performansama tijekom normalnog rada i, kada se očitanja odmaknu od normalnog, sustav može obavijestiti operatore da nešto možda nije u redu, dajući im priliku za intervenciju. Ta sposobnost sprječava kvarove opreme, smanjuje potrebu za rutinskim inspekcijama, povećava produktivnost radnika i produžava vijek trajanja ključne opreme.
Annaswamy naglašava da “razvijanje arhitekture nove elektroenergetske mreže s ovim komponentama umjetne inteligencije zahtijeva suradnju različitih stručnjaka.” Napominje da će električni inženjeri, računalni znanstvenici i energetski ekonomisti “morati raditi zajedno s prosvijećenim regulatorima i donosiocima odluka kako bi osigurali da ovo nije samo akademska vježba, već da će se zapravo implementirati. Svi različiti dionici moraju učiti jedni od drugih. I potrebne su garancije da ništa neće propasti. Ne možemo imati prekide opskrbe.”
Korištenje umjetne inteligencije za planiranje ulaganja u infrastrukturu budućnosti
Tvrtke koje upravljaju mrežama neprestano trebaju planirati proširenje proizvodnje, prijenosa, pohrane i drugih infrastruktura kako bi se prilagodile rastućim potrebama za energijom. U 2026. godini, očekuje se da će globalna potražnja za energijom rasti za 30% u usporedbi s 2020. godinom, što dodatno naglašava potrebu za pametnim rješenjima.
Umjetna inteligencija može pomoći u analizi podataka o potrošnji i predviđanju budućih potreba, omogućujući tvrtkama da donesu informirane odluke o tome gdje i kada ulagati. Ova tehnologija može analizirati trendove potrošnje, sezonske varijacije i utjecaj klimatskih promjena na potražnju za energijom.
- Prednosti korištenja umjetne inteligencije:
- Povećana učinkovitost u upravljanju energijom
- Smanjenje troškova održavanja i operacija
- Poboljšana prediktivna analiza za bolje planiranje
- Nedostaci i izazovi:
- Visoki troškovi implementacije tehnologije
- Potrebna obuka osoblja za rad s novim sustavima
- Potencijalni sigurnosni rizici povezani s cyber napadima
U konačnici, umjetna inteligencija predstavlja ključni alat za optimizaciju elektroenergetskih mreža i postizanje ciljeva održive energije. S obzirom na trenutne izazove i buduće potrebe, važno je da se svi dionici uključe u razvoj i implementaciju ovih tehnologija.
Zaključak
Umjetna inteligencija ima potencijal transformirati način na koji upravljamo energijom i doprinosi prijelazu na čistu energiju. Kroz optimizaciju operacija, prediktivno održavanje i pametno planiranje ulaganja, UI može pomoći u izgradnji održivije budućnosti. Kako se tehnologija razvija, važno je da se osigura suradnja između različitih sektora kako bi se maksimalno iskoristile prednosti koje umjetna inteligencija nudi.
Najčešća pitanja (FAQ)
Kako umjetna inteligencija pomaže u smanjenju potrošnje energije?
Umjetna inteligencija optimizira energetske sustave, smanjuje gubitke i poboljšava učinkovitost u zgradama, prometu i industriji.
Koje su prednosti korištenja umjetne inteligencije u elektroenergetskim mrežama?
Prednosti uključuju povećanu učinkovitost, smanjenje troškova i poboljšanu prediktivnu analizu za bolje planiranje.
Postoje li rizici povezani s primjenom umjetne inteligencije?
Da, mogući rizici uključuju visoke troškove implementacije, potrebu za obukom osoblja i sigurnosne prijetnje.
Kako će umjetna inteligencija oblikovati budućnost čiste energije?
Umjetna inteligencija će omogućiti bolje upravljanje resursima, predviđanje potražnje i optimizaciju obnovljivih izvora energije, što će doprinijeti održivijoj budućnosti.
