Akili bandia ya kupambana na joto na kukatika kwa umeme: mradi wa RAFAEL

Timu ya watafiti kutoka ENEA, Chuo Kikuu cha Bari na Chuo Kikuu cha Roma Tre wameunda RAFAEL, mradi wa kibunifu unaotumia akili ya bandia kuzuia kukatika kwa umeme kunakosababishwa na mawimbi ya joto.

Shukrani kwa mbinu za hali ya juu za kujifunza mashine na uchanganuzi wa data, lengo la mradi ni kuhakikisha usambazaji wa nishati thabiti na endelevu wakati wa mahitaji ya juu katika miji mikubwa.

Kwa hivyo, RAFAEL inalenga kulinda gridi ya umeme dhidi ya hali mbaya ya hewa, kama vile joto zaidi ya 40°C, hivyo kusaidia kuboresha ustahimilivu wa gridi ya taifa na kuzuia kuharibika.

Wacha tuone kwa undani zaidi RAFAEL inajumuisha nini na kwa nini ni onyesho la jinsi AI inaweza kuleta mapinduzi katika maisha yetu.

AI katika huduma ya gridi ya umeme na dhidi ya mawimbi ya joto

Katika maeneo makubwa ya mijini, miundombinu ya usambazaji wa nishati ni hatari sana matukio ya hali ya hewa kali na ai majanga ya asili. Wakati wa mawimbi ya joto, gridi ya umeme inakabiliwa na a shinikizo kali kutokana na ongezeko la mahitaji ya nishati, pamoja na ongezeko la kushindwa katika viungo vya cable. Mradi wa RAFAEL unalenga kuboresha uthabiti wa gridi ya umeme na kuzuia kushindwa kupitia uchambuzi wa data unaolengwa na matumizi ya AI.

Mradi wa RAFAEL unategemea mikakati na vitendo kadhaa:

1. Uchambuzi wa data: Data ya gridi inakusanywa na kuchambuliwa, ikijumuisha data ya hitilafu ya kihistoria na mifumo ya mahitaji ya nishati e wastani wa matumizi ya mwanga. Uchambuzi huu unatoa maarifa ya kina kuhusu udhaifu wa mtandao na maeneo-hotspots.
2. Matumizi ya AI: Upelelezi wa Bandia hutumiwa kuchanganua data na kutambua ruwaza na uunganisho ambao unaweza kuonyesha hali za hatari zinazokaribia. Mitindo ya utabiri hutengenezwa ili kutabiri kushindwa kwa uwezekano.
3. Mfumo wa utabiri wa kushindwa: Shukrani kwa mifano ya ubashiri, mfumo wa kutabiri kutofaulu unatekelezwa. Mfumo huu mara kwa mara hufuatilia gridi ya umeme na kuonya mara moja meneja wa gridi ya taifa ya hali yoyote muhimu inayokaribia.
4. Hatua za kurekebisha kwa wakati: Meneja wa mtandao, akiwa na upatikanaji wa utabiri wa kushindwa, anaweza kuchukua hatua za kurekebisha kwa wakati ili kuzuia uharibifu wa miundombinu na usumbufu kwa wananchi na wafanyabiashara. Kwa mfano, inaweza kupanga matengenezo ya kuzuia au kusambaza tena usambazaji wa nishati ili kuepuka mizigo kupita kiasi.

Kupitia utekelezaji wa mradi wa RAFAEL, unalenga kuboresha ustahimilivu wa gridi ya umeme na kuhakikisha usambazaji wa nishati ya kuaminika hata katika vipindi muhimu kama vile mawimbi ya joto ya kiangazi.

Akili Bandia ili kufanya viboreshaji kuwa na ufanisi zaidi

L 'akili bandia (AI) ina jukumu muhimu katika kuboresha matumizi ya nishati mbadala, kama vile upepo na photovoltais. Baadhi ya mambo muhimu kuhusu matumizi ya AI katika kuboresha matumizi ya nishati mbadala yameorodheshwa hapa chini:

• Uchambuzi wa data: AI huwezesha kuchanganua data ya hali ya hewa, matumizi ya nishati na uzalishaji kutoka kwa vyanzo vinavyoweza kurejeshwa. Uchanganuzi huu wa kina hukusaidia kuelewa mabadiliko katika mahitaji ya nishati na kurekebisha uhifadhi na usambazaji wa nishati ipasavyo.
• Mpango wa uhifadhi wa nishati: Shukrani kwa AI, inawezekana kupanga uhifadhi wanishati zinazozalishwa kikamilifu kutoka kwa vyanzo mbadala. Hii ina maana kwamba nishati ya ziada huhifadhiwa ili kutumika wakati mahitaji ni ya juu zaidi, kuboresha ufanisi wa jumla wa mfumo wa nishati.
• Kubadilika kwa mabadiliko ya mahitaji: AI huwezesha kufuatilia mabadiliko ya mahitaji ya nishati kwa wakati halisi. Kulingana na maelezo haya, AI inaweza kurekebisha uzalishaji na usambazaji wa nishati mbadala ili kukidhi mahitaji kwa ufanisi.
• Kupunguza utegemezi wa nishati ya mafuta: Uboreshaji wa matumizi ya nishati mbadala kupitiaIA husaidia kupunguza utegemezi wa nishati ya mafuta. Kwa kutumia vyema vyanzo vinavyoweza kurejeshwa, hitaji la kutumia nishati zinazozalishwa kutoka kwa vyanzo visivyo endelevu hupunguzwa.
• Kuunganishwa kwa betri kubwa na AI: Kuunganishwa kwa betri kubwa kwenye miundombinu ya nishati, pamoja na matumizi ya AI, inawakilisha hatua muhimu kuelekea gridi ya umeme inayostahimili na safi. Betri huruhusu nishati ya ziada kuhifadhiwa na kutolewa inapohitajika, huku AI ikiboresha matumizi ya nishati hii kulingana na mabadiliko ya mahitaji.

Hitimisho

AI ina jukumu muhimu katika kuboresha matumizi ya nishati mbadala, kuboreshaufanisi na uendelevu ya vyanzo kama vileAeolian na photovoltaic.

Kwa hivyo mradi wa RAFAEL unatumiaakili bandia ili kuzuia kukatika kwa umeme unaosababishwa na mawimbi ya joto, kuboresha ustahimilivu wa gridi ya taifa na kuhakikisha usambazaji wa nishati thabiti katika miji mikubwa. L'matumizi ya AI inaweza kupanuliwa pia kuboresha matumizi ya nishati mbadala, kufanya vyanzo kama vile upepo na photovoltaiki kuwa bora zaidi na endelevu. Maendeleo haya yanaleta maswali muhimu kwa siku zijazo: jinsi akili ya bandia inaweza kuchangia zaidi uimara wa gridi za umeme? Na ni sekta gani zingine zitafaidika kutokana na utumiaji wa AI kushughulikia changamoto zinazohusiana na rasilimali za nishati?

Bodi ya wahariri BlogInnovazione.it: PrestoEnergia