Rastuća pažnja usmjerena je na vezu između umjetne inteligencije i povećanih energetskih potreba. Dok se moćni podatkovni centri, izgrađeni za podršku umjetnoj inteligenciji, mogu potencijalno opteretiti električnim mrežama, povećati cijene usluga i izazvati prekide u snabdijevanju električnom energijom, što općenito usporava prijelaz na čistu energiju, umjetna inteligencija također može pomoći u tome prijelazu.
Na primjer, upotreba umjetne inteligencije smanjuje potrošnju energije i pridružene emisije u zgradama, prijevozu i industrijskim procesima. Osim toga, umjetna inteligencija pomaže u optimizaciji dizajna i postavljanja novih vjetroelektrana, solarnih instalacija i skladišta energije. Na električnim mrežama, upotreba algoritama umjetne inteligencije za kontrolu operacija pomaže u povećanju učinkovitosti i smanjenju troškova, integraciji sve većeg udjela obnovljivih izvora energije i čak predviđanju kada je potrebno servisiranje ključne opreme kako bi se spriječila kvar i mogući crni izleti. Umjetna inteligencija može pomoći planerima mreža da zakazuju ulaganja u proizvodnju, skladištenje energije i drugu infrastrukturu koja će biti potrebna u budućnosti. Umjetna inteligencija također pomaže istraživačima u otkrivanju ili dizajnu novih materijala za nuklearne reaktore, baterije i elektrolizere.
Istraživači na MIT-u i drugdje aktivno istražuju aspekte tih i drugih mogućnosti umjetne inteligencije za podršku prijelazu na čistu energiju. Na svojoj konferenciji za istraživanje 2025. godine, MIT Energy Initiative (MITEI) objavio je Data Center Power Forum, ciljano istraživačko ulaganje za članove kompanija MITEI-a zainteresirane za izazove vezane uz potrošnju energije u podatkovnim centrima.
Umjetna inteligencija može pomoći u optimizaciji realnih operacija na električnim mrežama, što pomaže u održavanju kontinuiranog snabdijevanja električnom energijom, dok se istovremeno optimizira skladištenje i distribucija energije iz obnovljivih izvora.
No, s više instalacija solarnih i vjetroelektrana, koje pružaju energiju u manjim količinama i povremeno, kao i s rastućom prijetnjom vremenskih događaja i cybernapada, osiguravanje pouzdanosti postaje sve složenije. “To je upravo mjesto gdje umjetna inteligencija može ući u igru”, objašnjava Anuradha Annaswamy, senior istraživačica na MIT-u u Odjelu za mehaničko inženjerstvo i direktorica MIT-ovog Active-Adaptive Control Laboratory-a. “Osnovno, trebate uvesti cjelovitu informacijsku infrastrukturu kako biste dopunili i nadopunili fizičku infrastrukturu… električna mreža je složeni sustav koji zahtijeva pažljivo upravljanje na vremenskim razmacima od desetljeća sve do mikrosekundi. Problem se može pratiti do osnovnih zakona fizike energije: snabdijevanje električnom energijom mora biti jednako snabdijevanju električnom energijom u svakom trenutku, ili će se proizvodnja prekinuti. U prošlim desetljećima, operateri mreže su obično pretpostavljali da je proizvodnja fiksna – mogli su računati na to koliko električne energije će proizvesti svaka velika termoelektrana – dok je potrošnja varirao tijekom vremena na prilično predvidljiv način. Kao rezultat toga, operateri su mogli odobriti određene termoelektrane da rade prema potrebi kako bi se ispunila potrošnja sljedećeg dana. Ako su se dogodili neki prekidi, posebno odabrane jedinice bi se pokrenule prema potrebi kako bi nadoknadile nedostatak.
Danas i u budućnosti, taj podudaranje snabdijevanja i potrošnje mora i dalje biti ostvareno, čak i dok broj malih, povremenih izvora proizvodnje raste i povećavaju se vremenski poremećaji i druge prijetnje mreži. Algoritmi umjetne inteligencije pružaju sredstvo za postizanje složenog upravljanja informacijama potrebnih za prognozu unutar nekoliko sati koje termoelektrane trebaju pokrenuti, dok se istovremeno osigurava da je frekvencija, napon i druge karakteristike dolazne električne energije takve kakve su potrebne za ispravno funkcioniranje mreže.
Osim toga, umjetna inteligencija omogućuje nove načine povećanja snabdijevanja ili smanjenja potrošnje u vrijeme kada je snabdijevanje na mreži kratko. Kao što Anaswamy navodi, baterija u vašem električnom vozilu (EV), kao i ona napunjena solarne ili vjetarne energije, može – kada je potrebno – poslužiti kao izvor dodatne električne energije koja se može dovesti u mrežu. A uz stvarne signale cijena u stvarnom vremenu, vlasnici električnih vozila mogu odabrati pomicanje punjenja iz vremena kada je potrošnja na vrhuncu i cijene su visoke u vrijeme kada je potrošnja i cijene su niže. Osim toga, novi pametni termostati mogu biti postavljeni tako da se unutarnja temperatura spusti ili poraste – raspon definiran od strane korisnika – kada je potrošnja na mreži na vrhuncu. A i sami podatkovni centri mogu biti izvor fleksibilnosti u potrošnji: odabrani izračuni umjetne inteligencije mogli bi biti odgođeni prema potrebi kako bi se izgladili vrhunci u potrošnji. Stoga umjetna inteligencija pruža mnoge mogućnosti za finu podesivost snabdijevanja i potrošnje prema potrebi.
Pored toga, umjetna inteligencija omogućuje “prediktivno održavanje”. Svaki prekid rada je skup za tvrtku i ugrožava nedostatke za klijente koje opslužuje. Algoritmi umjetne inteligencije mogu prikupljati ključne podatke o performansama tijekom normalnog rada, a kada se čitanja odstupaju od toga normalnog, sustav može prepoznati problem i preduzeti potrebne korakove kako bi se spriječio kvar.
Kako umjetna inteligencija smanjuje potrošnju energije i emisije
Umjetna inteligencija se koristi za optimizaciju energije u različitim sektorima, uključujući zgrade, prijevoz i industriju. Na primjer, pametni termostati koji koriste AI mogu prilagoditi temperaturu u zgradama na temelju ponašanja stanovnika i vremenskih uvjeta, što smanjuje potrebu za grijanjem ili hlađenjem. U prijevoznom sektoru, AI algoritmi mogu optimizirati rute vozila i smanjiti potrošnju goriva. U industriji, AI može predvidjeti kvarove i održavati strojeve prije nego što dođu do ozbiljnijih problema, što smanjuje potrošnju energije i povećava učinkovitost.
Optimizacija dizajna i postavljanja obnovljivih izvora energije
AI pomaže u optimizaciji dizajna i postavljanja novih vjetroelektrana, solarnih instalacija i skladišta energije. Na primjer, AI može analizirati podatke o vjetru i sunčevoj svjetlosti kako bi se odabrala optimalna lokacija za vjetroelektrane i solarne panele. Također, AI može optimizirati dizajn skladišta energije kako bi se povećala njihova učinkovitost i trajnost.
AI na električnim mrežama
Na električnim mrežama, upotreba AI algoritama za kontrolu operacija pomaže u povećanju učinkovitosti i smanjenju troškova. AI može predvidjeti potrebe mreže i prilagoditi snabdijevanje električnom energijom prema potrebi. Također, AI može integrirati sve veći udio obnovljivih izvora energije u mrežu i osigurati njihovu pouzdanost. Na primjer, AI može predvidjeti kada će vjetroelektrane ili solarne panele proizvesti manje energije zbog vremenskih uvjeta i prilagoditi snabdijevanje električnom energijom prema tome.
Prediktivno održavanje i smanjenje prekida
Prediktivno održavanje koristi AI za praćenje stanja opreme i predviđanje kvarova prije nego što dođu do ozbiljnijih problema. Na primjer, AI može analizirati podatke o performansama strojeva i prepoznati anomalije koje mogu ukazivati na dolazeći kvar. Time se smanjuje potreba za redovitim održavanjem i povećava pouzdanost opreme. Također, prediktivno održavanje može smanjiti troškove održavanja i povećati životni vijek opreme.
Novosti i istraživanja u području čiste energije i AI
Istraživači na MIT-u i drugdje aktivno istražuju nove mogućnosti umjetne inteligencije za podršku prijelazu na čistu energiju. Na primjer, istraživači su razvili AI algoritme koji mogu otkriti nove materijale za baterije i elektrolizere, što može povećati njihovu učinkovitost i smanjiti troškove. Također, istraživači koriste AI za optimizaciju proizvodnih procesa i smanjenje emisija u industriji.
Primjeri uspješne implementacije AI u području čiste energije
Postoji nekoliko primjera uspješne implementacije umjetne inteligencije u području čiste energije. Na primjer, tvrtka Enphase Energy koristi AI za optimizaciju solarnih panela i povećanje njihove učinkovitosti. Također, tvrtka Grid Singularity koristi AI za upravljanje električnim mrežama i povećanje njihove pouzdanosti. Ove tvrtke su uspješno implementirale AI tehnologije i postigle značajne rezultate u području čiste energije.
Budućnost umjetne inteligencije i čiste energije
Budućnost umjetne inteligencije i čiste energije je vrlo obećavajuća. S nastavkom razvoja AI tehnologija, možemo očekivati još veću optimizaciju energije, smanjenje emisija i povećanje pouzdanosti električnih mreža. AI će nastaviti igrati ključnu ulogu u prijelazu na čistu energiju i postizanju održivog razvoja.
Često postavljana pitanja
Kako umjetna inteligencija može smanjiti potrošnju energije u zgradama?
Umjetna inteligencija može smanjiti potrošnju energije u zgradama koristeći pametne termostate koji prilagodavaju temperaturu na temelju ponašanja stanovnika i vremenskih uvjeta. Također, AI može optimizirati osvjetljenje i druge energetski intenzivne sustave u zgradama.
Može li umjetna inteligencija poboljšati učinkovitost vjetroelektrana?
Da, umjetna inteligencija može poboljšati učinkovitost vjetroelektrana analizirajući podatke o vjetru i prilagođavajući rad vjetroelektrana prema tome. AI može predvidjeti kada će vjetar biti jak i prilagoditi proizvodnju električne energije prema tome.
Kako umjetna inteligencija može pomoći u održavanju električnih mreža?
Umjetna inteligencija može pomoći u održavanju električnih mreža koristeći prediktivno održavanje koje pravi analize stanja opreme i predviđa kvarove prije nego što dođu do ozbiljnijih problema. Također, AI može optimizirati snabdijevanje električnom energijom prema potrebi mreže.
Može li umjetna inteligencija smanjiti emisije u industriji?
Da, umjetna inteligencija može smanjiti emisije u industriji optimizirajući proizvodne procese i predviđajući kvarove prije nego što dođu do ozbiljnijih problema. AI može također poboljšati učinkovitost strojeva i smanjiti potrošnju energije.
Kako umjetna inteligencija može pomoći u prijelazu na električna vozila?
Umjetna inteligencija može pomoći u prijelazu na električna vozila optimizirajući punjenje baterija i smanjujući potrošnju energije. AI može predvidjeti kada će biti najpovoljnije vrijeme za punjenje baterija i prilagoditi punjenje prema tome.
Može li umjetna inteligencija poboljšati učinkovitost solarnih panela?
Da, umjetna inteligencija može poboljšati učinkovitost solarnih panela optimizirajući njihovu orijentaciju i kut nagiba prema suncu. AI može također predvidjeti kada će biti najpovoljnije vrijeme za korištenje solarne energije.
Kako umjetna inteligencija može pomoći u skladištenju energije?
Umjetna inteligencija može pomoći u skladištenju energije optimizirajući dizajn skladišta energije i povećavajući njihovu učinkovitost. AI može također predvidjeti kada će biti najpovoljnije vrijeme za skladištenje energije i prilagoditi skladištenje prema tome.
