—
AI je preokrenuo gotovo svaki sektor, a energijska industrija nije iznimka. Od optimizacije mreža do razvoja revolucionarnih skladištenja energije, umjetna inteligencija postaje ključni čimbenik u preobrazbi energijskog sustava. Prema procjenama Međunarodne energijske agencije (IEA), do 2030. godine AI može smanjiti troškove proizvodnje energije za 10-15%, dok će ujedno povećati učinkovitost mreža za 20-30%. Ali kako to sve radi? Koji su konkretni primjeri primjene, a što još uvijek čeka na razvoj? Razumijemo sve to – i više – u ovom članku.
—
Zašto je umjetna inteligencija kritična za budućnost energije?
Energijska industrija se suočava s tri velikih izazova: klimatske promjene, nestabilnost mreža i potrebu za dekarbonizacijom. AI nije samo alat koji može pomagati – to je neophodan partner u borbi protiv ovih problema. Prema studiji McKinsey & Company iz 2024., AI može pridonijeti smanjenju globalnih emisija CO₂ za 4% do 2030. godine, što je ekvivalentno uklanjanju 1,5 milijarde automobila s cestama.
Kako AI optimizira energijske mreže u stvarnom vremenu
Legendarni pad napona u Španjolskoj i Portugalu u travnju 2025. bio je uzrokovan kombinacijom klimatskih ekstremnih događaja, nedostatka kapaciteta prijenosa i zastarjelih postupaka. AI može spriječiti takve situacije putem prediktivne analize i automatiziranog upravljanja mrežom.
– Prediktivna održavnost: AI algoritmi analiziraju podatke s senzora na transformatorima, kablovima i drugim komponentama mreže i predviđaju kada će doći do kvarova. Prema podacima IBM-a, prediktivna održavnost može smanjiti troškove održavanja za 30% i izbjeći do 50% kvarova.
– Dinamično upravljanje opterećenjem: AI sustavi poput onih koji koristi kompanija Avangrid u Sjedinjenim Državama u stvarnom vremenu prilagođavaju raspodjelu energije prema potražnji. To omogućuje izbjegavanje preopterećenja mreže i smanjuje rizik od padova napona.
– Detekcija napada na mrežu: Cybernetički napadi na energijske mreže postaju sve čestiji. AI sustavi poput onih koji razvija MIT Energy Initiative (MITEI) mogu otkriti anomale u mreži unutar milisekundi, što omogućuje hitno zaustavljanje napada.
Zanimljiva činjenica: U Danskoj, kompanija Energinet.dk koristi AI za predviđanje vjetroenergetske proizvodnje s točnošću od 95%, što omogućava bolje planiranje i smanjuje troškove skladištenja energije.
—
Sunce u kutiji: kako AI revolucioniše skladištenje energije
Jedno od najvećih ograničenja obnavljivih izvora energije je nestabilnost. Sunce i vjetar ne proizvode energiju stalno, pa je skladištenje ključno za njihovu masovnu primjenu. Prema IEA, do 2050. godine svijet će trebati dodatnih 300 teravata-sati skladištenja energije da bi se postigla dekarbonizacija.
Inovacije koje AI čini mogućim
AI omogućava razvoj novih tehnologija skladištenja, ali i optimizaciju postojećih rješenja. Profesor Asegun Henry s MIT-a radi na projektu nazvanom „Sunce u kutiji“, koji koristi tekuće metale i grafiti za skladištenje toplinske energije. Ovaj sustav može skladištiti energiju od 5 do 500 sati, što je revolucionarno u usporedbi s baterijama koje skladište energiju samo nekoliko sati.
– Optimizacija skladištenja: AI sustavi poput onih koji koristi Google odlučuju koji tip skladištenja je najprikladniji za određenu situaciju. Na primjer, za kratkotrajno skladištenje (poput izravnog pohranjivanja energije iz vjetroagregata) najbolje su baterije, dok za dugotrajno skladištenje (poput noćnog korištenja energije) bolje su termalna skladištenja.
– Predviđanje potražnje: AI analizira podatke o vremenskim uvjetima, ekonomskoj aktivnosti i drugim čimbenicima kako bi predvidio kada će biti najveća potražnja za energijom. To omogućava optimalno iskorištavanje skladištenja.
Primjer iz praxe: Kompanija Tesla koristi AI u svojim baterijskim skladištima kao što je Megapack u Kaliforniji. Ovi sustavi mogu skladištiti energiju od 100 megavata i automatski je oslobađati kada je potražnja visoka, što omogućava stabilizaciju mreže.
—
Sustavne gorive: AI kao katalizator u dekarbonizaciji teško elektrificiranih sektora
Neki sektori, kao što su avijacija, pomorstvo i dugačak kamioni transport, teško se mogu elektrificirati. Za njih je potrebno razviti sustavne gorive – goriva koja se proizvode iz obnovljivih izvora i mogu se koristiti u postojećim motorima.
Kako AI ubrzava razvoj sustavnih goriva
AI igra ključnu ulogu u razvoju, optimizaciji i masovnoj proizvodnji sustavnih goriva. Prema podacima IEA, do 2050. godine sustavna goriva mogu obuhvatiti do 26% potražnje za gorivima u transportu.
– Optimizacija procesa proizvodnje: AI sustavi poput onih koji koristi kompanija Sasol u Južnoj Africi optimiziraju proces proizvodnje e-kerosina, smanjujući troškove za 20-30%.
– Predviđanje kvalitete goriva: AI može predvidjeti kvalitetu proizvedenog goriva još u fazi proizvodnje, što smanjuje troškove i otpade.
– Povezivanje potražnje i ponude: AI sustavi poput onih koji razvija Shell omogućavaju brzo povezivanje proizvođača i potrošača sustavnih goriva, što ubrzava njihovu masovnu primjenu.
Zanimljiva činjenica: Kompanija Lufthansa testira e-kerosin proizveden uz pomoć AI u svojim letovima. Ovaj e-kerosin smanjuje emisije CO₂ za do 90% u usporedbi s tradicionalnim gorivima.
—
Kako AI pomaže u preobrazbi industrije i transporta
Industrija i transport su dva sektora koji su odgovorni za oko 30% globalnih emisija CO₂. AI može pomagati u njihovoj dekarbonizaciji na nekoliko načina.
Industrija: AI za optimizaciju procesa
– Prediktivna održavnost: AI sustavi poput onih koji koristi kompanija Siemens u čeličanim i kemijskim postrojenjima predviđaju kvarove i smanjuju troškove održavanja za do 40%.
– Optimizacija energijske potrošnje: AI sustavi poput onih koji razvija Schneider Electric optimiziraju energijsku potrošnju u industriji, smanjujući je za do 25%.
Transport: AI za inteligentne mreže i autonomna vozila
– Inteligentne mreže: AI sustavi poput onih koji koristi kompanija Volvo u svojim kamionima optimiziraju putanje i smanjuju potrošnju goriva za do 15%.
– Autonomna vozila: AI omogućava razvoj autonomnih vozila koja mogu smanjiti prometne gužve i emisije. Prema podacima Bloomberg New Energy Finance, do 2040. godine autonomna vozila mogu smanjiti emisije CO₂ za 30% u gradovima.
Primjer iz praxe: Kompanija Waymo (djeonica Googlea) koristi AI u svojim autonomnim vozilima. Ovi sustavi mogu predvidjeti ponašanje drugih vozila i pješaka, što smanjuje rizik od sudara i poboljšava sigurnost.
—
Kako AI pomaže u razvoju novih energijskih tehnologija
Inovacije u energijskom sektoru često zaostaju zbog visokih troškova i rizika. AI može ubrzati razvoj novih tehnologija i smanjiti rizik od neuspjeha.
Primjere inovacija koje AI čini mogućim
– Fuzijska energija: Kompanija Commonwealth Fusion Systems koristi AI za optimizaciju dizajna fuzijskih reaktora. Ovi sustavi mogu predvidjeti optimalne uvjete za fuziju i smanjiti troškove razvoja.
– Vjetroenergetska turbina s AI: Kompanija General Electric koristi AI u svojim vjetroenergetskim turbinama kako bi optimizirao njihovo radno okruženje i povećao proizvodnju energije za do 20%.
Zanimljiva činjenica: Kompanija Tokamak Energy u Velikoj Britaniji koristi AI za optimizaciju fuzijskih reaktora. Ovi sustavi mogu predvidjeti optimalne uvjete za fuziju i smanjiti troškove razvoja za do 50%.
—
Izazovi i ograničenja primjene AI u energijskom sektoru
Iako AI ima ogromni potencijal, postoje i izazovi koji ga spriječavaju u masovnoj primjeni.
Glavni izazovi
1. Podaci: AI zahtijeva velike količine kvalitetnih podataka. U energijskom sektoru često nedostaju ili su loše kvalitetni.
2. Cijene: Implementacija AI sustava može biti skupa, posebno za male i srednje poduzeća.
3. Sigurnost: AI sustavi su osjetljivi na cybernetičke napade, što može ugroziti stabilnost energijskih mreža.
4. Regulacija: Postoje propisi koji ograničavaju primjenu AI u energijskom sektoru, posebno u vezi s sigurnošću i privatnošću podataka.
Kako se ovi izazovi mogu premostiti?
– Saradnja: Poduzeća i institucije moraju surađivati kako bi dijelili podatke i troškove razvoja AI sustava.
– Inovacije: Razvoj jeftinijih i pristupačnijih AI rješenja, poput otvorenog koda, može smanjiti cijene.
– Regulacija: Vlade moraju razviti jasne propise za primjenu AI u energijskom sektoru, posebno u vezi s sigurnošću i privatnošću podataka.
—
Zaključak: AI kao ključ preobrazbe energijskog sektora
Umjetna inteligencija nije samo alat – to je neophodna komponenta u preobrazbi energijskog sektora. Od optimizacije mreža do razvoja revolucionarnih tehnologija skladištenja energije, AI omogućava brži, učinkovitiji i ekološki prihvatljiv pristup energiji.
Prema procjenama, do 2030. godine AI može pridonijeti smanjenju globalnih emisija CO₂ za 4%, dok će ujedno povećati učinkovitost energijskih mreža za 20-30%. To je ogroman potencijal, ali i ogromna odgovornost.
Kako možete sudjelovati u ovoj preobrazbi?
– Poduzetnici: Investirajte u AI rješenja za energijski sektor.
– Vlade: Poduprijte razvoj AI tehnologija i regulaciju u ovom području.
– Korisnici: Podržavajte poduzeća koja koriste AI za smanjenje emisija i poboljšanje učinkovitosti energijskih mreža.
Energijska preobrazba je u punom hodu, a AI je jedan od najvažnijih igrača u ovoj igri. Budite na straži za najnovijim inovacijama i pratite kako AI mijenja naš svijet energije!
—
Često postavljana pitanja
Kako umjetna inteligencija može smanjiti troškove energije?
AI može smanjiti troškove energije na nekoliko načina. Prediktivna održavnost smanjuje troškove održavanja, optimizacija mreža smanjuje gubitke energije, a predviđanje potražnje omogućava bolje planiranje proizvodnje i raspodjele energije. Prema podacima IBM-a, AI može smanjiti troškove energije za do 30%.
Kako AI pomaže u skladištenju energije?
AI optimizira skladištenje energije na nekoliko načina. Predviđa potražnju i prilagođava proizvodnju i skladištenje, optimizira tehnologije skladištenja (poput baterija i termalnih skladišta) i povezuje proizvođače i potrošače kako bi se smanjili troškovi. Primjer: AI sustavi u Tesla Megapack skladištima omogućavaju optimalno iskorištavanje energije.
Kako AI može pomagati u dekarbonizaciji transporta?
AI može pomagati u dekarbonizaciji transporta kroz optimizaciju putanja (smanjuje potrošnju goriva), razvoj autonomnih vozila (smanjuje emisije u gradovima) i razvoj sustavnih goriva (pomaga u proizvodnji e-kerosina i e-dizela). Prema podacima Bloomberg New Energy Finance, do 2040. godine autonomna vozila mogu smanjiti emisije CO₂ za 30% u gradovima.
Koji su najveći izazovi primjene AI u energijskom sektoru?
Najveći izazovi su nedostatak kvalitetnih podataka, visoke cijene implementacije, sigurnost sustava i regulacija. Primjer: U Španjolskoj i Portugalu, nedostatak kvalitetnih podataka o mreži doprinio je padu napona u travnju 2025.
Kako mogu poduzetnici koristiti AI u energijskom sektoru?
Poduzetnici mogu koristiti AI na nekoliko načina:
– Prediktivna održavnost: Sustavi poput onih koji koristi Siemens smanjuju troškove održavanja.
– Optimizacija mreža: Sustavi poput onih koji koristi Avangrid poboljšavaju učinkovitost mreža.
– Razvoj novih tehnologija: AI može ubrzati razvoj fuzijske energije, sustavnih goriva i drugih inovacija.
Kako AI može pomagati u razvoju obnavljivih izvora energije?
AI može pomagati u razvoju obnavljivih izvora energije kroz predviđanje proizvodnje (poput vjetroenergetskih i solarnih farmi), optimizaciju lokacija (naći najbolja mjesta za postavljanje panela i turbin) i povezivanje proizvođača i potrošača (smart mreže). Primjer: Danska koristi AI za predviđanje vjetroenergetske proizvodnje s točnošću od 95%.
Kako vlade mogu poduprijeti primjenu AI u energijskom sektoru?
Vlade mogu poduprijeti primjenu AI na nekoliko načina:
– Investicije u istraživanje: Poduprijeti razvoj AI tehnologija u energijskom sektoru.
– Regulacija: Razviti jasne propise za sigurnost i privatnost podataka.
– Saradnja: Poduprijeti saradnju između poduzeća, institucija i akademskih institucija.
—
Što mislite o ulozi umjetne inteligencije u energijskoj preobrazbi? Dajte nam značenje u komentarima! 🚀
