Η τεχνητή νοημοσύνη και οι έξυπνες πόλεις

Disclaimer: Απαγορεύεται η αναδημοσίευση, αναπαραγωγή, ολική, μερική ή περιληπτική ή κατά παράφραση ή διασκευή ή απόδοση του περιεχομένου του παρόντος διαδικτυακού τόπου με οποιονδήποτε τρόπο, χωρίς αναφορά στο RAWMATHUB.GR (με ενεργό link) ή χωρίς την προηγούμενη γραπτή άδεια του RAWMATHUB.GR. 

Οι ερευνητές διαπίστωσαν ότι τα έξυπνα ενεργειακά συστήματα που λειτουργούν με τη βοήθεια της τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να αναλύσουν μεγάλα σύνολα δεδομένων από ανανεώσιμες πηγές, πρότυπα κατανάλωσης, καιρικές συνθήκες και προγνωστικά μοντέλα ζήτησης. Αυτό επιτρέπει βελτιστοποιημένη κατανομή ενέργειας και μειωμένη εξάρτηση από τα ορυκτά καύσιμα.

Η τεχνητή νοημοσύνη υποστηρίζει επίσης την καλύτερη ενσωμάτωση των ΑΠΕ στο δίκτυο ενέργειας, μέσω της χρήσης δεδομένων σε πραγματικό χρόνο και τη διαρκή προσαρμογή των στρατηγικών διανομής και αποθήκευσης, ειδικά για μεταβλητές πηγές όπως ο άνεμος και η ηλιακή ενέργεια. 

Οι ερευνητές υπογραμμίζουν τον ρόλο της τεχνητής νοημοσύνης στην προγνωστική ανάλυση για την πρόβλεψη των διακυμάνσεων της ζήτησης και τον εντοπισμό ευκαιριών για εξοικονόμηση ενέργειας. Αυτό βοηθά τις έξυπνες πόλεις να διαχειρίζονται τους ενεργειακούς τους πόρους πιο αποτελεσματικά, καθώς και να μειώσουν τα απόβλητα και τις εκπομπές άνθρακα. 

Οι εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης σε ενεργειακά συστήματα επιτρέπουν την εξοικονόμηση κόστους, τις βελτιωμένες λειτουργίες ελέγχου και την ενισχυμένη πρόγνωση. Ενισχύουν επίσης την παρακολούθηση του δικτύου και την πρόβλεψη της ζήτησης, τη λειτουργική απόδοση και τη βιωσιμότητα στις έξυπνες πόλεις και όχι μόνο. 

Από τους αλγόριθμους μηχανικής μάθησης, όπως ο Ant Colony Optimization (ACO), μέχρι τις αναδυόμενες τάσεις στα έξυπνα δίκτυα, αυτές οι καινοτομίες είναι ζωτικής σημασίας και αποτελούν την αιχμή του δόρατος στην πρόβλεψη παραγωγής ενέργειας, την πρόβλεψη της κατανάλωσης και τα έξυπνα συστήματα ελέγχου.

Η πρόβλεψη της παραγωγής ενέργειας, ιδιαίτερα των εναλλακτικών πηγών, αναδεικνύεται ως ένα από τα κύρια θέματα που είναι απαραίτητα να προσδιοριστούν.

Οι ερευνητές συνέλεξαν πληροφορίες από επιστημονικά άρθρα που εμβαθύνουν στην εφαρμογή μεθοδολογιών τεχνητής νοημοσύνης για την πρόβλεψη της παραγωγής ενέργειας από ανανεώσιμες και βιώσιμες πηγές. Οι μεθοδολογίες που περιγράφονται περιλαμβάνουν: 

• Μέθοδο βασισμένη σε μοντέλα μη παραμετρικής παλινδρόμησης που προβλέπει τη ζήτηση και την παραγωγή ενέργειας με πληροφορίες από έξυπνους μετρητές. 
• Χρήση τεχνητής νοημοσύνης για την πρόβλεψη της παραγωγής αιολικής ενέργειας, με πληροφορίες από ένα αιολικό πάρκο στην Κίνα και μεθόδους μηχανικής μάθησης. 
• Συνδυασμό συστημάτων ασαφούς λογικής για τη βελτίωση της αποδοτικότητας των εφαρμογών ηλιακής ενέργειας. Αυτή η προσέγγιση θα μπορούσε να εφαρμοστεί για τη διερεύνηση διαφόρων ανανεώσιμων πηγών ενέργειας. 
• Εφαρμογή για Παρακολούθηση του Μέγιστου Σημείου Ισχύος (Maximum Power Point Tracking, MPPT) φωτοβολταϊκών panel. Αφορά στο σημείο εκείνο όπου τα ηλιακά panels παράγουν τη μέγιστη δυνατή ενέργεια και η παρακολούθηση αυτού του σημείου αυξάνει την ενεργειακή τους απόδοση. 
• Χρήση Τεχνητού Νευρωνικού Δικτύου (ΑΝΝ) για τη δημιουργία ενός εργαλείου λήψης αποφάσεων που βασίζεται στην παραγωγή και κατανάλωση ηλιακών φωτοβολταϊκών συστημάτων και που μπορεί να βοηθήσει τους υπεύθυνους λήψης αποφάσεων στη δημιουργία στρατηγικών για την παραγωγή ενέργειας. Αυτές οι στρατηγικές περιλαμβάνουν τη μείωση του κόστους και τη μεγιστοποίηση της παραγωγής ηλιακής ενέργειας. 

Όλες οι παραπάνω μεθοδολογίες δείχνουν πώς η τεχνητή νοημοσύνη βοηθά στη διαχείριση μεγάλων ποσοτήτων δεδομένων για την ανάπτυξη μοντέλων πρόβλεψης και επίσης διαχειρίζεται τα δεδομένα παραγωγής για την παρακολούθηση του MPPT για ηλιακά panel. Επιπλέον, η τεχνητή νοημοσύνη έχει εφαρμοστεί σε εργαλεία λήψης αποφάσεων που εξετάζουν την παραγωγή και την κατανάλωση για να παρέχουν εναλλακτικές λύσεις που μπορούν να αποφέρουν οφέλη όσον αφορά την οικονομική και ενεργειακή απόδοση. 

Από την πλευρά της μεταφοράς ενέργειας, οι ερευνητές περιέγραψαν διάφορες υπό έρευνα λύσεις σχετικά με τις γραμμές μεταφοράς ενέργειας στις έξυπνες πόλεις, ιδιαίτερα σχετικά με την χρήση έξυπνων δικτύων. 

Μία από τις ερευνητικές εργασίες που εξέτασαν οι ερευνητές, ανέφερε «ότι για να υπάρχει βέλτιστη μεταφορά ηλεκτρικής ενέργειας, απαιτείται ένα σύστημα ανίχνευσης ανωμαλιών για την αποφυγή απωλειών ισχύος». Η συγκεκριμένη εργασία πρότεινε μια μέθοδο τεχνητής νοημοσύνης που βασίζεται στη χρήση νευρωνικών δικτύων για τον εντοπισμό ανωμαλιών λόγω κλοπής ηλεκτρικής ενέργειας σε έξυπνα δίκτυα, με στόχο η τεχνητή νοημοσύνη να μπορεί να εντοπίσει το πρόβλημα και να το αναφέρει. 

Επίσης, εξετάστηκε μία εργασία που προτείνει μεθοδολογίες για εφαρμογές διαχείρισης της ζήτησης που θα μπορούσαν να επηρεάσουν την απόδοση των δικτύων μεταφοράς. Αυτό περιλάμβανε ένα μείγμα λογισμικού και υλισμικού για την παροχή δεδομένων σε πραγματικό χρόνο, με μεγάλη ακρίβεια, σχετικά με την κατανάλωση ενέργειας, μέθοδος που μπορεί να χρησιμοποιηθεί για σκοπούς παρακολούθησης οικιακών δικτύων.

Οι ερευνητές εντόπισαν επίσης μελέτες που αφορούν στο θερμικό φορτίο των κτιρίων και στις αναδυόμενες στρατηγικές στη διανομή ενέργειας. Χαρακτηριστικά παραδείγματα περιλαμβάνουν:

• Τεχνητά νευρωνικά δίκτυα και αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης, όπως ο Support Vector Machine, για την εκπαίδευση ενεργειακών προβλεπτικών μοντέλων, τα οποία θα μπορούσαν να συμβάλλουν στην πρόβλεψη της κατανάλωσης από τα κτίρια σε έξυπνες πόλεις. Αυτό θα βοηθούσε τα συστήματα διανομής να είναι πιο αποτελεσματικά. 
• Μια προσομοίωση του δικτύου διανομής μιας γερμανικής πόλης βασισμένη σε πολλαπλούς agents τεχνητής νοημοσύνης για την επίτευξη του στόχου της επιτυχούς προσομοίωσης του δυναμικού μοντέλου του ενεργειακού δικτύου της πόλης. 
• Ανάπτυξη αλγορίθμου για την επίλυση του εντοπισμού ενεργειακής απάτης για την ελαχιστοποίηση της απώλειας ενέργειας στο ηλεκτρικό δίκτυο. Ο αλγόριθμος χρησιμοποίησε συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα και ρομποτικό αυτοματισμό για να ανιχνεύσει με ακριβή τρόπο απάτες στο δίκτυο ηλεκτρικής ενέργειας, διακρίνοντας τις από άλλες ανωμαλίες που θα μπορούσαν να υπάρχουν στο δίκτυο. 

Κοινά θέματα μεταξύ των επιστημονικών εργασιών που μελετήθηκαν με εστίαση στην κατανάλωση ενέργειας, ήταν η πρόβλεψη, το data mining, η οικονομία, η διαχείριση ενέργειας, το προφίλ χρήστη, η μοντελοποίηση συμπεριφοράς, τα ηλεκτρικά οχήματα και η πληροφορική. 

Παραδείγματα αποτελούν:

1. Η χρήση χρονοσειρών από έξυπνους μετρητές σε πηγές παραγωγής, το ηλεκτρικό δίκτυο και τοπικά κτίρια για τη δημιουργία ενός ψηφιακού διδύμου (digital twin) ολόκληρου του συστήματος, με το πρόσθετο πλεονέκτημα της χρήσης γεωχωρικών πληροφοριών στο ψηφιακό δίδυμο. Τα αποτελέσματα δείχνουν ότι όταν δεν υπάρχουν διαθέσιμα γεωχωρικά δεδομένα, πραγματοποιείται υπερεκτίμηση της στάθμης του δικτύου κατά 7% κατά τις καλοκαιρινές ημέρες. 
2. Πρόβλεψη κατανάλωσης ενέργειας μεμονωμένων νοικοκυριών μέσω μιας μελέτης περίπτωσης που παρουσιάζει μια αρχιτεκτονική νευρωνικών δικτύων που μπορεί να ενσωματώσει ιστορικά στοιχεία προσφοράς και ζήτησης, καιρικά δεδομένα και χρονικές πληροφορίες για την πρόβλεψη της κατανάλωσης ενέργειας. 
3. Ανάπτυξη συστημάτων ενεργειακής διαχείρισης κτιρίων για την ελαχιστοποίηση της κατανάλωσης ενέργειας και εξέταση της εφαρμογής δομών βαθιάς μάθησης. Αρχικά, το δίκτυο αισθητήρων διανέμονται σε όλο το έξυπνο κτίριο, συλλέγοντας δεδομένα από το περιβάλλον. Στη συνέχεια, χρησιμοποιείται ένας αλγόριθμος μάθησης για την πρόβλεψη τιμών και τάσεων, βοηθώντας έτσι τους διαχειριστές κτιρίων στη λήψη αποφάσεων. 

Η τελευταία πρόταση έδειξε ότι η τεχνητή νοημοσύνη στα έξυπνα κτίρια επιτρέπει την παρακολούθηση της κατανάλωσης ενέργειας σε πραγματικό χρόνο και την ακριβή πρόβλεψη των μεταβλητών που την επηρεάζουν.

Οι ερευνητές εντόπισαν βασικά κενά στην τρέχουσα χρήση της τεχνητής νοημοσύνης σε ενεργειακές εφαρμογές, σημειώνοντας ότι ενώ η τεχνητή νοημοσύνη προβλέπει αρκετά αποτελεσματικά την ηλιακή και αιολική παραγωγή, η πρόβλεψη της παραγωγής ενέργειας υπό μεταβαλλόμενες περιβαλλοντικές συνθήκες παραμένει πρόκληση. 

Επίσης, απαιτούνται πιο προηγμένα συστήματα που να προσαρμόζονται δυναμικά στη ζήτηση και να μπορούν να ενσωματωθούν στα παραδοσιακά δίκτυα, ειδικά σε υβριδικά ενεργειακά συστήματα εντός των έξυπνων πόλεων. Όσον αφορά στη μεταφορά και στη διανομή ενέργειας, η τεχνητή νοημοσύνη βοηθά στη διαχείριση των έξυπνων δικτύων και στην ανίχνευση απωλειών ενέργειας, ωστόσο δεν είναι τόσο αποδοτική στη βελτιστοποίηση της διανομής σε πολύπλοκα, μεγάλης κλίμακας δίκτυα. Ως εκ τούτου, απαιτούνται πιο εξελιγμένοι αλγόριθμοι για τη διαχείριση της κατανεμημένης ενέργειας σε μεγάλες περιοχές. 

Όσον αφορά στην κατανάλωση, η τεχνητή νοημοσύνη βοηθά στη μείωση της χρήσης, στην πρόβλεψη της ζήτησης και στη διαχείριση συστημάτων σε επίπεδο κτιρίου. Ωστόσο, η εξατομίκευση σε πραγματικό χρόνο, με βάση τη συμπεριφορά των χρηστών, εξακολουθεί να αναπτύσσεται και θα μπορούσε να βελτιώσει σημαντικά την αποτελεσματικότητα. 

Υπάρχει επίσης περιορισμένη εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης σε λιγότερο μελετημένες ανανεώσιμες πηγές όπως η υδροηλεκτρική ενέργεια, η γεωθερμία και η βιοενέργεια, με την έρευνα να επικεντρώνεται κυρίως στην ηλιακή, την αιολική και στην ενέργεια από υδρογόνο.

Οι επιστήμονες κατέληξαν στο συμπέρασμα ότι απαιτείται ένα ενιαίο πλαίσιο τεχνητής νοημοσύνης σε όλη την αλυσίδα ηλεκτρικής ενέργειας για τη διαχείριση του συνόλου του κύκλου ζωής, εξέλιξη απαραίτητη για την οικοδόμηση πραγματικά έξυπνων, ενεργειακά αποδοτικών πόλεων.

Με πληροφορίες από esi-africa.com

ΜΕΤΑΦΡΑΣΗ - ΕΠΙΜΕΛΕΙΑ: ΣΥΝΤΑΚΤΙΚΗ ΟΜΑΔΑ RAWMATHUB.GR