In team fan ûndersikers fan ENEA, de Bari Polytechnic en de Roma Tre Universiteit hawwe RAFAEL ûntwikkele, in ynnovatyf projekt dat keunstmjittige yntelliginsje brûkt om elektryske blackouts te foarkommen feroarsake troch waarmtewellen.
Mei tank oan avansearre masine-learentechniken en gegevensanalyse is it doel fan it projekt om in stabile en trochgeande enerzjyfoarsjenning te garandearjen tidens pykfraach yn grutte stêden.
RAFAEL is dêrom fan doel om it elektrisiteitsnet te beskermjen tsjin ekstreme waarferskynsels, lykas temperatueren boppe 40°C, en sa helpt om de fearkrêft fan it net te ferbetterjen en steuringen te foarkommen.
Litte wy yn mear detail sjen wêrút RAFAEL bestiet en wêrom it in demonstraasje is fan hoe't AI de manier wêrop wy libje kinne revolúsjonearje.
AI yn tsjinst fan it elektrisiteitsnet en tsjin waarmtewellen
Yn grutte stedsgebieten is de ynfrastruktuer foar enerzjydistribúsje benammen kwetsber foar ekstreme waareveneminten en ai natuerrampen. By waarmtewellen wurdt it elektrisiteitsnet ûnderwurpen oan in sterke druk troch de tanimming fan enerzjyfraach, mei in tanimming fan mislearrings yn de kabel gewrichten. It RAFAEL-projekt hat as doel om de fearkrêft fan it elektrisiteitsnet te ferbetterjen en mislearrings te foarkommen troch doelgerichte gegevensanalyse en it brûken fan AI.
It RAFAEL-projekt is basearre op ferskate strategyen en aksjes:
- Gegevensanalyse: Grid gegevens wurdt sammele en analysearre, ynklusyf histoaryske skuld gegevens en enerzjy fraach patroanen e gemiddelde ljocht konsumpsje. Dizze analyze jout djipte ynsjoch yn netwurk kwetsberheden en hotspots.
- Gebrûk fan AI: Keunstmjittige yntelliginsje wurdt brûkt om gegevens te analysearjen en patroanen en korrelaasjes te identifisearjen dy't situaasjes fan driigjend risiko kinne oanjaan. Foarsizzende modellen wurde ûntwikkele om potinsjele mislearrings te foarsizzen.
- Mislearring foarsizzing systeem: Mei tank oan foarsizzende modellen wurdt in systeem foar mislearring ymplementearre. Dit systeem kontrolearret konstant it elektrisiteitsnet en warskôget de netbehearder fuortendaliks foar alle driigjende krityske situaasjes.
- Tydlike korrektive maatregels: De netwurkbehearder, mei tagong ta mislearringsprognoses, kin op 'e tiid korrigearjende maatregels nimme om skea oan ynfrastruktuer en oerlêst foar boargers en bedriuwen te foarkommen. It kin bygelyks previntyf ûnderhâld planne of enerzjydistribúsje opnij fersprieden om oerlêst te foarkommen.
Troch de útfiering fan it RAFAEL-projekt is it fan doel ferbetterje de fearkrêft fan it elektrisiteitsnet en de soargje foar betroubere enerzjyferdieling sels yn krityske perioaden lykas simmerhittewellen.
Keunstmjittige yntelliginsje om duorsume enerzjy effisjinter te meitsjen
L 'keunstmjittige yntelliginsje (AI) spilet in wichtige rol by it optimalisearjen fan enerzjyferbrûk duorsume, lykas wyn en fotovoltaïka. Guon wichtige punten oangeande it gebrûk fan AI by it optimalisearjen fan it gebrûk fan duorsume enerzjy wurde hjirûnder neamd:
- Gegevensanalyse: AI makket it mooglik om meteorologyske gegevens, enerzjyferbrûk en produksje út duorsume boarnen te analysearjen. Dizze yngeande analyse helpt jo feroaringen yn enerzjyfraach te begripen en enerzjyopslach en distribúsje dêrop oan te passen.
- Enerzjy opslach planning: Mei tank oan AI, is it mooglik om te plannen de opslach fanenerzjy optimaal produsearre út duorsume boarnen. Dit betsjut dat oerstallige enerzjy wurdt opslein om te brûken as de fraach it heechst is, wat de totale effisjinsje fan it enerzjysysteem ferbetterje.
- Oanpassing oan feroaringen yn fraach: AI makket it mooglik om feroarings yn enerzjyfraach yn realtime te kontrolearjen. Op grûn fan dizze ynformaasje kin AI de produksje en distribúsje fan duorsume enerzjy oanpasse om effisjint oan de fraach te foldwaan.
- Fermindering fan ôfhinklikens fan fossile brânstoffen: It optimalisearjen fan it brûken fan duorsume enerzjy troch deIA helpt ferminderjen ôfhinklikens fan fossile brânstoffen. Troch it measte út duorsume boarnen te heljen, wurdt de needsaak om enerzjy te brûken dy't produsearre is út net-duorsume boarnen fermindere.
- Yntegraasje fan grutte batterijen en AI: De yntegraasje fan grutte batterijen yn 'e enerzjyynfrastruktuer, kombinearre mei it gebrûk fan AI, fertsjintwurdiget in wichtige stap nei in fearkrêftich en skjin elektrisiteitsnet. Batterijen kinne oerstallige enerzjy wurde opslein en frijlitten as it nedich is, wylst AI it gebrûk fan dizze enerzjy optimisearret op basis fan feroaringen yn fraach.
Ta beslút
AI spilet in wichtige rol yn it optimalisearjen fan it brûken fan duorsume enerzjy, ferbetterjen fan deeffisjinsje en de duorsumens fan boarnen lykasAeolian en de PV.
De RAFAEL projekt dus eksploitearret dekeunstmjittige yntelliginsje om elektryske blackouts te foarkommen feroarsake troch waarmtewellen, it ferbetterjen fan it net-resilience en it garandearjen fan in stabile enerzjyfoarsjenning yn grutte stêden. L'gebrûk fan AI koe wurde ferlingd ek om it brûken fan duorsume enerzjy te optimalisearjen, wêrtroch boarnen lykas wyn en fotovoltaïka effisjinter en duorsumer wurde. Dizze ûntjouwings stelle wichtige fragen foar de takomst op: hoe kin keunstmjittige yntelliginsje fierder bydrage oan de fearkrêft fan elektrisiteitsnetten? En hokker oare sektoaren sille profitearje fan de tapassing fan AI om útdagings oan te pakken yn ferbân mei enerzjyboarnen?
opstellen BlogInnovazione.it: PrestoEnergia
