Trí tuệ nhân tạo để chống nóng và mất điện: dự án RAFAEL

Một nhóm các nhà nghiên cứu từ ENEA, Đại học Bách khoa Bari và Đại học Roma Tre đã phát triển RAFAEL, một dự án sáng tạo sử dụng trí thông minh nhân tạo để ngăn chặn sự cố mất điện do sóng nhiệt.

Nhờ các kỹ thuật học máy tiên tiến và phân tích dữ liệu, mục tiêu của dự án là đảm bảo cung cấp năng lượng ổn định và liên tục trong thời gian nhu cầu cao nhất ở các thành phố lớn.

RAFAEL do đó nhằm mục đích bảo vệ lưới điện khỏi các hiện tượng thời tiết khắc nghiệt, chẳng hạn như nhiệt độ trên 40°C, do đó giúp cải thiện khả năng phục hồi của lưới điện và ngăn ngừa sự cố.

Hãy xem chi tiết hơn RAFAEL bao gồm những gì và tại sao nó là minh chứng cho việc AI có thể cách mạng hóa cách chúng ta sống như thế nào.

AI phục vụ lưới điện và chống sóng nhiệt

Ở các khu đô thị lớn, cơ sở hạ tầng phân phối năng lượng đặc biệt dễ bị ảnh hưởng hiện tượng thời tiết khắc nghiệt và thảm họa thiên nhiên. Trong các đợt nắng nóng, lưới điện phải chịu áp lực mạnh mẽ do sự gia tăng nhu cầu năng lượng, với sự gia tăng các lỗi trong các mối nối cáp. Dự án RAFAEL nhằm mục đích cải thiện khả năng phục hồi của lưới điện và ngăn ngừa sự cố thông qua phân tích dữ liệu được nhắm mục tiêu và sử dụng AI.

Dự án RAFAEL dựa trên một số chiến lược và hành động:

1. Phân tích dữ liệu: Dữ liệu lưới điện được thu thập và phân tích, bao gồm dữ liệu lỗi lịch sử và các mẫu nhu cầu năng lượng e tiêu thụ ánh sáng trung bình. Phân tích này cung cấp cái nhìn sâu sắc về các lỗ hổng mạng và các điểm nóng.
2. Sử dụng trí tuệ nhân tạo: Trí tuệ nhân tạo được sử dụng để phân tích dữ liệu và xác định các mẫu cũng như mối tương quan có thể chỉ ra các tình huống rủi ro sắp xảy ra. Các mô hình dự đoán được phát triển để dự đoán những thất bại tiềm ẩn.
3. Hệ thống dự đoán lỗi: Nhờ các mô hình dự đoán, một hệ thống dự đoán lỗi được triển khai. Hệ thống này liên tục giám sát lưới điện và kịp thời cảnh báo cho người quản lý lưới điện về mọi tình huống nguy cấp sắp xảy ra.
4. Biện pháp khắc phục kịp thời: Người quản lý mạng, có quyền truy cập vào các dự báo lỗi, có thể thực hiện các biện pháp khắc phục kịp thời để ngăn ngừa thiệt hại cho cơ sở hạ tầng và sự bất tiện cho người dân và doanh nghiệp. Ví dụ, nó có thể lập kế hoạch bảo trì phòng ngừa hoặc phân phối lại phân phối năng lượng để tránh quá tải.

Thông qua việc thực hiện dự án RAFAEL, nó nhằm mục đích nâng cao khả năng phục hồi của lưới điện và đảm bảo phân phối năng lượng đáng tin cậy ngay cả trong những giai đoạn quan trọng như đợt nắng nóng mùa hè.

Trí tuệ nhân tạo để làm cho năng lượng tái tạo hiệu quả hơn

L 'trí tuệ nhân tạo (AI) đóng một vai trò quan trọng trong việc tối ưu hóa việc sử dụng năng lượng tái tạo, chẳng hạn như gió và quang điện. Một số điểm chính liên quan đến việc sử dụng AI trong việc tối ưu hóa việc sử dụng năng lượng tái tạo được liệt kê dưới đây:

• Phân tích dữ liệu: AI giúp phân tích dữ liệu khí tượng, tiêu thụ năng lượng và sản xuất từ ​​các nguồn tái tạo. Phân tích chuyên sâu này giúp bạn hiểu những thay đổi về nhu cầu năng lượng và điều chỉnh việc lưu trữ và phân phối năng lượng cho phù hợp.
• Kế hoạch lưu trữ năng lượng: Nhờ AI, có thể lên lịch lưu trữnăng lượng được sản xuất tối ưu từ các nguồn tái tạo. Điều này có nghĩa là năng lượng dư thừa được lưu trữ để sử dụng khi nhu cầu cao nhất, nâng cao hiệu quả tổng thể của hệ thống năng lượng.
• Khả năng thích ứng với những thay đổi về nhu cầu: AI giúp theo dõi những thay đổi về nhu cầu năng lượng trong thời gian thực. Dựa trên thông tin này, AI có thể điều chỉnh việc sản xuất và phân phối năng lượng tái tạo để đáp ứng nhu cầu một cách hiệu quả.
• Giảm sự phụ thuộc vào nhiên liệu hóa thạch: Việc tối ưu hóa việc sử dụng năng lượng tái tạo thông quaIA giúp giảm sự phụ thuộc vào nhiên liệu hóa thạch. Bằng cách tận dụng tối đa các nguồn tái tạo, nhu cầu sử dụng năng lượng được sản xuất từ ​​các nguồn không bền vững sẽ giảm đi.
• Tích hợp pin lớn và AI: Việc tích hợp pin lớn vào cơ sở hạ tầng năng lượng, kết hợp với việc sử dụng của trí tuệ nhân tạo, đại diện cho một bước quan trọng hướng tới một mạng lưới điện sạch và linh hoạt. Pin cho phép lưu trữ và giải phóng năng lượng dư thừa khi cần, trong khi AI tối ưu hóa việc sử dụng năng lượng này dựa trên những thay đổi về nhu cầu.

Trong kết luận

AI đóng vai trò then chốt trong việc tối ưu hóa việc sử dụng năng lượng tái tạo, cải thiệnhiệu quả và phát triển bền vững của các nguồn nhưAeolian và PV.

Do đó, dự án RAFAEL khai tháctrí tuệ nhân tạo để ngăn chặn mất điện sóng nhiệt, cải thiện khả năng chống chịu của lưới điện và đảm bảo cung cấp năng lượng ổn định tại các thành phố lớn. L'sử dụng trí tuệ nhân tạo có thể được mở rộng cũng để tối ưu hóa việc sử dụng năng lượng tái tạo, làm cho các nguồn như gió và quang điện trở nên hiệu quả và bền vững hơn. Những phát triển này đặt ra những câu hỏi quan trọng cho tương lai: làm thế nào trí tuệ nhân tạo có thể đóng góp hơn nữa vào khả năng phục hồi của lưới điện? Và những lĩnh vực nào khác sẽ được hưởng lợi từ việc ứng dụng AI để giải quyết những thách thức liên quan đến tài nguyên năng lượng?

Soạn thảo BlogInnovazione.it: PrestoNăng lượng