Yapay Zeka Enerji Sektörünü Nasıl Etkiliyor?

Bir Yapay Zeka, tahminlerde bulunmak, kontrol operasyonunu iyileştirmek ve görevleri bir insandan çok daha hızlı ve daha verimli bir şekilde gerçekleştirmek için geçmiş ve yeni verileri analiz etmek için makine öğrenimini kullanarak hayatımızın birçok farklı alanında geçerlilik kazandı.

Enerji sektörü, tüketimi azaltarak, enerji depolamasını ve şebeke istikrarını iyileştirerek, enerji tüketimi hakkında tahminlerde bulunarak, petrol ve gaz ve diğer birçok uygulamayı bulmak için daha fazla doğruluğa sahip olarak enerji verimliliğini artırmak için AI kullanıyor.

Yenilenebilir kaynaklar söz konusu olduğunda, AI, yeni tesislerin geliştirilmesi için hava tahminlerini iyileştiriyor ve daha iyi kontrol ve bakım planlaması yapıyor. Bazı projelere ve bunların enerji sektörünü nasıl etkilediğine bir göz atalım.

01. Google DeepMind

Dünyadaki ilk Büyük Veri projesini bize sağlayan şirket Google’dan bahsetmeden yapay zeka hakkında konuşmak mümkün değil. DeepMind, Google tarafından satın alınan bir başlangıçtı ve kendini şu şekilde tanımlıyor:

“Yapay zeka, insanlığın en yararlı icatlarından biri olabilir. Sorunların nasıl çözüleceğini öğrenen ve herkes için bilimsel keşfi ilerleten güvenli yapay zeka sistemleri araştırıyor ve oluşturuyoruz ”

DeepMind, 2010 yılında matematik, bilgisayar bilimi, machine learning, sinirbilim, mühendislik ve simülasyon kavramlarını kombine etmeye başladı. Proje ilk olarak konseptleri bilgisayar oyunlarında uyguladı ve en ünlüsü, Go’nun profesyonel bir oyuncusunu ilk yenen AlphaGo programı oldu.

Projenin en büyük başarılarından biri 2016’da enerjiyle ilgiliydi:

DeepMind AI, Google Veri Merkezi Soğutma Faturasını %40 Düşürdü

Derin sinir ağlarını eğitmek için bir veri merkezinde toplanan geçmiş verileri kullanarak, enerji verimliliği iyileştirildi, CO2 emisyonları azaltıldı ve fatura %40 azaltıldı.

02. SunShot Girişimi

SunShot, ABD Enerji Departmanından ve amacı “güneş enerjisinin toplam maliyetlerini yüzde 75 oranında düşürmek ve on yılın sonunda sübvansiyonsuz diğer enerji türleriyle büyük ölçekte maliyetini rekabetçi hale getirmek”

SunShot Initiative’in Solar Forecasting’i , yenilenebilir enerji sektörüne yönelik tahminleri iyileştirmek için büyük veri ve makine öğrenimini kullanmak üzere IBM ile ortaklık içinde 2012 yılında başlatıldı.

Program, 2017 yılında , enerji profesyonellerini güvenilir ve ekonomik bir şekilde yenilenebilir enerjiyi entegre etmedeki başarılarından dolayı onurlandıran Hizmet Değişken Nesil Entegrasyon Grubu’nun 2017 Yıllık Başarı Ödüllerine sahip oldu.

03. Verdigris Technologies

IoT (Nesnelerin İnterneti) terimini hiç duydunuz mu? Bu, elektrikli ekipmanın internet ile birbirine bağlanması, veri iletmesi ve kullanıcının nesneleri uzaktan kontrol etmesini sağlayarak enerji tüketiminin verimliliğini artırması anlamına gelen bir kavramdır.

Verdigris Technologies, enerjiyi izlemek için Wi-Fi cihazlarının kurulumu aracılığıyla büyük ticari binalardaki enerji tüketimi hakkında bilgi sağlamak için IoT’yi AI ile birleştiriyor. Binanın tüm enerji tüketiminin görselleştirilmesi ile operatör, en fazla enerji tüketiminin nerede olduğunu belirleyebilir ve elektrik sistemindeki arızaların nerede olduğunu belirleyebilmektedir.

04. Athena

İklim değişikliğindeki en büyük zorluklardan biri enerji depolamadır. Yenilenebilir kaynaklar kesintilidir, yani elektrik üretimi sabit değildir, çevresel faktörlere bağlıdır ve rüzgar estiğinde ve güneş olduğunda fazla elektrik üretebilir, bu nedenle potansiyeli daha fazla keşfetmek için depolanması şarttır.

Athena, pilin çalışmasını iyileştirmek için güneş panellerinden, fiyat sinyallerinden ve hava tahminlerinden elde edilen ham verileri kullanan bir Stem teknolojisidir. Gerçek bir makine öğrenimi olarak, daha fazla veriyle daha doğru çalışmaktadır.

05. Nnergix

Nnergix, tahmin tahmininden 240 saat önce hava durumu analizi hizmetleri sunuyor. Şirket, belirli bir bölgenin hava durumunu tahmin etmek için uydu verilerini makine öğrenimi algoritmalarıyla birleştiriyor.

Meteoroloji bölümünde şirket, hava durumu ve saha operasyonlarını ilişkilendirmek için ” Sentinel Hava Durumunu ” kullanıyor.

“Sentinel, NREL, NOAA ve ERCF gibi güvenilir kaynaklardan gelen hava durumu tahmin verilerini kullanıyor ve kişiselleştirilmiş uyarıların yapılandırılabildiği bir arayüz sağlıyor, böylece aşırı bir olay tesislerinizi tehlikeye atabildiğinde bildirimlerin alınmasını sağlıyor.”