Μια ομάδα ερευνητών από το ENEA, το Πολυτεχνείο του Μπάρι και το Πανεπιστήμιο Roma Tre ανέπτυξαν το RAFAEL, ένα καινοτόμο έργο που χρησιμοποιεί τεχνητή νοημοσύνη για να αποτρέψει τις ηλεκτρικές διακοπές ρεύματος που προκαλούνται από τα κύματα καύσωνα.
Χάρη στις προηγμένες τεχνικές μηχανικής μάθησης και ανάλυσης δεδομένων, στόχος του έργου είναι να διασφαλίσει σταθερό και συνεχή ενεργειακό εφοδιασμό κατά τη διάρκεια της ζήτησης αιχμής στις μεγάλες πόλεις.
Ως εκ τούτου, η RAFAEL στοχεύει στην προστασία του δικτύου ηλεκτρικής ενέργειας από ακραία καιρικά φαινόμενα, όπως θερμοκρασίες άνω των 40°C, συμβάλλοντας έτσι στη βελτίωση της ανθεκτικότητας του δικτύου και στην αποφυγή βλαβών.
Ας δούμε πιο αναλυτικά από τι αποτελείται το RAFAEL και γιατί είναι μια επίδειξη του πώς η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να φέρει επανάσταση στον τρόπο που ζούμε.
Το AI στην υπηρεσία του δικτύου ηλεκτρικής ενέργειας και ενάντια στα κύματα καύσωνα
Σε μεγάλες αστικές περιοχές, οι υποδομές διανομής ενέργειας είναι ιδιαίτερα ευάλωτες ακραία καιρικά φαινόμενα και φυσικές καταστροφές. Κατά τη διάρκεια των κυμάτων καύσωνα, το ηλεκτρικό δίκτυο υπόκειται σε α ισχυρή πίεση λόγω της αύξησης της ζήτησης ενέργειας, με αύξηση των αστοχιών στους αρμούς καλωδίων. Το έργο RAFAEL στοχεύει στη βελτίωση της ανθεκτικότητας του δικτύου ηλεκτρικής ενέργειας και στην πρόληψη αστοχιών μέσω στοχευμένης ανάλυσης δεδομένων και χρήσης τεχνητής νοημοσύνης.
Το έργο RAFAEL βασίζεται σε διάφορες στρατηγικές και δράσεις:
- Ανάλυση δεδομένων: Συλλέγονται και αναλύονται δεδομένα δικτύου, συμπεριλαμβανομένων ιστορικών δεδομένων σφάλματος και μοτίβων ενεργειακής ζήτησης π μέση κατανάλωση φωτός. Αυτή η ανάλυση παρέχει σε βάθος πληροφορίες για τα τρωτά σημεία του δικτύου και τα hotspot.
- Χρήση AI: Η τεχνητή νοημοσύνη χρησιμοποιείται για την ανάλυση δεδομένων και τον εντοπισμό προτύπων και συσχετισμών που μπορεί να υποδεικνύουν καταστάσεις επικείμενου κινδύνου. Αναπτύσσονται μοντέλα πρόβλεψης για την πρόβλεψη πιθανών αστοχιών.
- Σύστημα πρόβλεψης αστοχιών: Χάρη σε προγνωστικά μοντέλα, εφαρμόζεται ένα σύστημα πρόβλεψης αστοχιών. Αυτό το σύστημα παρακολουθεί συνεχώς το ηλεκτρικό δίκτυο και προειδοποιεί αμέσως τον διαχειριστή του δικτύου για τυχόν επικείμενες κρίσιμες καταστάσεις.
- Έγκαιρα διορθωτικά μέτρα: Ο διαχειριστής δικτύου, έχοντας πρόσβαση σε προβλέψεις αποτυχίας, μπορεί να λάβει έγκαιρα διορθωτικά μέτρα για να αποτρέψει ζημιές σε υποδομές και ταλαιπωρία για πολίτες και επιχειρήσεις. Για παράδειγμα, μπορεί να προγραμματίσει προληπτική συντήρηση ή να αναδιανείμει τη διανομή ενέργειας για την αποφυγή υπερφόρτωσης.
Μέσω της υλοποίησης του έργου RAFAEL στοχεύει να βελτίωση της ανθεκτικότητας του δικτύου ηλεκτρικής ενέργειας και εξασφαλίζουν αξιόπιστη διανομή ενέργειας ακόμη και σε κρίσιμες περιόδους όπως οι καλοκαιρινοί καύσωνες.
Τεχνητή νοημοσύνη για να κάνει τις ανανεώσιμες πηγές πιο αποτελεσματικές
L 'τεχνητή νοημοσύνη (AI) διαδραματίζει σημαντικό ρόλο στη βελτιστοποίηση της χρήσης ενέργειας ανανεώσιμες πηγές, όπως αιολικά και φωτοβολταϊκά. Ορισμένα βασικά σημεία σχετικά με τη χρήση της τεχνητής νοημοσύνης στη βελτιστοποίηση της χρήσης ανανεώσιμων πηγών ενέργειας παρατίθενται παρακάτω:
- Ανάλυση δεδομένων: Η τεχνητή νοημοσύνη καθιστά δυνατή την ανάλυση μετεωρολογικών δεδομένων, την κατανάλωση ενέργειας και την παραγωγή από ανανεώσιμες πηγές. Αυτή η εις βάθος ανάλυση σάς βοηθά να κατανοήσετε τις αλλαγές στη ζήτηση ενέργειας και να προσαρμόσετε ανάλογα την αποθήκευση και διανομή ενέργειας.
- Σχεδιασμός αποθήκευσης ενέργειας: Χάρη στο AI, είναι δυνατός ο προγραμματισμός της αποθήκευσης τουενέργεια βέλτιστη παραγωγή από ανανεώσιμες πηγές. Αυτό σημαίνει ότι η περίσσεια ενέργειας αποθηκεύεται για να χρησιμοποιηθεί όταν η ζήτηση είναι υψηλότερη, βελτιώνοντας τη συνολική απόδοση του ενεργειακού συστήματος.
- Προσαρμοστικότητα στις αλλαγές της ζήτησης: Η τεχνητή νοημοσύνη καθιστά δυνατή την παρακολούθηση αλλαγών στη ζήτηση ενέργειας σε πραγματικό χρόνο. Με βάση αυτές τις πληροφορίες, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να προσαρμόσει την παραγωγή και τη διανομή ανανεώσιμων πηγών ενέργειας για να καλύψει αποτελεσματικά τη ζήτηση.
- Μείωση της εξάρτησης από ορυκτά καύσιμα: Η βελτιστοποίηση της χρήσης ανανεώσιμων πηγών ενέργειας μέσω τουIA συμβάλλει στη μείωση της εξάρτησης από ορυκτά καύσιμα. Αξιοποιώντας στο έπακρο τις ανανεώσιμες πηγές, μειώνεται η ανάγκη χρήσης ενέργειας που παράγεται από μη βιώσιμες πηγές.
- Ενσωμάτωση μεγάλων μπαταριών και AI: Η ενσωμάτωση μεγάλων μπαταριών στην ενεργειακή υποδομή, σε συνδυασμό με τη χρήση της ΑΙ, αντιπροσωπεύει ένα σημαντικό βήμα προς ένα ανθεκτικό και καθαρό δίκτυο ηλεκτρικής ενέργειας. Οι μπαταρίες επιτρέπουν την αποθήκευση και την απελευθέρωση της περίσσειας ενέργειας όταν χρειάζεται, ενώ η τεχνητή νοημοσύνη βελτιστοποιεί τη χρήση αυτής της ενέργειας με βάση τις αλλαγές στη ζήτηση.
Εν κατακλείδι
Η τεχνητή νοημοσύνη διαδραματίζει βασικό ρόλο στη βελτιστοποίηση της χρήσης ανανεώσιμων πηγών ενέργειας, βελτιώνοντας τηναποδοτικότητα και το βιωσιμότητα από πηγές όπωςαιολικός και το PV.
Το έργο RAFAEL εκμεταλλεύεται έτσι τηντεχνητή νοημοσύνη για την αποφυγή ηλεκτρικών διακοπτών που προκαλούνται από τα κύματα καύσωνα, βελτιώνοντας την ανθεκτικότητα του δικτύου και διασφαλίζοντας σταθερό ενεργειακό εφοδιασμό στις μεγάλες πόλεις. ΜΕΓΑΛΟ'χρήση του AI θα μπορούσε να παραταθεί επίσης για τη βελτιστοποίηση της χρήσης των ανανεώσιμων πηγών ενέργειας, καθιστώντας πηγές όπως ο άνεμος και τα φωτοβολταϊκά πιο αποδοτικές και βιώσιμες. Αυτές οι εξελίξεις θέτουν σημαντικά ερωτήματα για το μέλλον: πώς μπορεί η τεχνητή νοημοσύνη να συμβάλει περαιτέρω στην ανθεκτικότητα των δικτύων ηλεκτρικής ενέργειας; Και ποιοι άλλοι τομείς θα ωφεληθούν από την εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης για την αντιμετώπιση προκλήσεων που σχετίζονται με τους ενεργειακούς πόρους;
Σύνταξη BlogInnovazione.it: PrestoEnergia
