ENEA, বারি পলিটেকনিক এবং রোমা ট্রে ইউনিভার্সিটির গবেষকদের একটি দল RAFAEL তৈরি করেছে, একটি উদ্ভাবনী প্রকল্প যা তাপ তরঙ্গের কারণে বৈদ্যুতিক ব্ল্যাকআউট প্রতিরোধে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবহার করে।
উন্নত মেশিন লার্নিং এবং ডেটা বিশ্লেষণ কৌশলগুলির জন্য ধন্যবাদ, প্রকল্পের লক্ষ্য হল বড় শহরগুলিতে সর্বোচ্চ চাহিদার সময় একটি স্থিতিশীল এবং অবিচ্ছিন্ন শক্তি সরবরাহ নিশ্চিত করা।
তাই RAFAEL এর লক্ষ্য হল চরম আবহাওয়ার ঘটনা থেকে বিদ্যুৎ গ্রিডকে রক্ষা করা, যেমন 40°C এর উপরে তাপমাত্রা, এইভাবে গ্রিডের স্থিতিস্থাপকতা উন্নত করতে এবং ভাঙ্গন রোধ করতে সাহায্য করে।
আসুন আরও বিস্তারিতভাবে দেখি RAFAEL কী নিয়ে গঠিত এবং কেন এটি একটি প্রদর্শনী যে কীভাবে AI আমাদের জীবনযাত্রায় বিপ্লব ঘটাতে পারে।
বিদ্যুৎ গ্রিডের সেবায় এবং তাপ তরঙ্গের বিরুদ্ধে এআই
বড় শহুরে এলাকায়, শক্তি বন্টন অবকাঠামো বিশেষভাবে ঝুঁকিপূর্ণ চরম আবহাওয়া ঘটনা এবং এআই প্রাকৃতিক বিপর্যয়. তাপ তরঙ্গের সময়, বিদ্যুতের গ্রিড ক শক্তির চাহিদা বৃদ্ধির কারণে শক্তিশালী চাপ, তারের জয়েন্টগুলোতে ব্যর্থতা বৃদ্ধি সঙ্গে. RAFAEL প্রকল্পের লক্ষ্য হল বিদ্যুৎ গ্রিডের স্থিতিস্থাপকতা উন্নত করা এবং লক্ষ্যযুক্ত ডেটা বিশ্লেষণ এবং এআই ব্যবহারের মাধ্যমে ব্যর্থতা প্রতিরোধ করা।
RAFAEL প্রকল্পটি বিভিন্ন কৌশল এবং কর্মের উপর ভিত্তি করে:
- তথ্য বিশ্লেষণ: গ্রিড ডেটা সংগ্রহ করা হয় এবং বিশ্লেষণ করা হয়, যার মধ্যে ঐতিহাসিক ফল্ট ডেটা এবং শক্তির চাহিদার ধরনগুলি রয়েছে গড় আলো খরচ. এই বিশ্লেষণ নেটওয়ার্ক দুর্বলতা এবং হটস্পট সম্পর্কে গভীর অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করে।
- AI এর ব্যবহার: কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ডেটা বিশ্লেষণ করতে এবং নিদর্শন এবং পারস্পরিক সম্পর্ক সনাক্ত করতে ব্যবহৃত হয় যা আসন্ন ঝুঁকির পরিস্থিতি নির্দেশ করতে পারে। সম্ভাব্য ব্যর্থতার পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেলগুলি তৈরি করা হয়।
- ব্যর্থতার পূর্বাভাস সিস্টেম: ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেলের জন্য ধন্যবাদ, একটি ব্যর্থতার পূর্বাভাস সিস্টেম বাস্তবায়িত হয়। এই সিস্টেমটি ক্রমাগত ইলেক্ট্রিসিটি গ্রিড নিরীক্ষণ করে এবং গ্রিড ম্যানেজারকে যেকোন আসন্ন জটিল পরিস্থিতির জন্য অবিলম্বে সতর্ক করে।
- সময়মত সংশোধনমূলক ব্যবস্থা: নেটওয়ার্ক ম্যানেজার, ব্যর্থতার পূর্বাভাস অ্যাক্সেস করে, অবকাঠামোর ক্ষতি এবং নাগরিক এবং ব্যবসার অসুবিধা রোধ করতে সময়মত সংশোধনমূলক ব্যবস্থা নিতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, এটি প্রতিরোধমূলক রক্ষণাবেক্ষণের পরিকল্পনা করতে পারে বা ওভারলোড এড়াতে শক্তি বিতরণ পুনরায় বিতরণ করতে পারে।
RAFAEL প্রকল্প বাস্তবায়নের মাধ্যমে, এটির লক্ষ্য বিদ্যুৎ গ্রিডের স্থিতিস্থাপকতা উন্নত করা এবং নির্ভরযোগ্য শক্তি বিতরণ নিশ্চিত করুন এমনকি গ্রীষ্মকালীন তাপ তরঙ্গের মতো জটিল সময়ের মধ্যেও।
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা নবায়নযোগ্য আরও দক্ষ করে তুলতে
দ্যকৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) শক্তির ব্যবহার অপ্টিমাইজে গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে নবায়নযোগ্য, যেমন বায়ু এবং ফটোভোলটাইক্স। পুনর্নবীকরণযোগ্য শক্তির ব্যবহার অপ্টিমাইজ করার জন্য এআই ব্যবহার সম্পর্কিত কিছু মূল বিষয় নীচে তালিকাভুক্ত করা হয়েছে:
- তথ্য বিশ্লেষণ: AI নবায়নযোগ্য উৎস থেকে আবহাওয়া সংক্রান্ত তথ্য, শক্তি খরচ এবং উৎপাদন বিশ্লেষণ করা সম্ভব করে তোলে। এই গভীর বিশ্লেষণ আপনাকে শক্তির চাহিদার পরিবর্তনগুলি বুঝতে এবং সেই অনুযায়ী শক্তি সঞ্চয় এবং বিতরণ সামঞ্জস্য করতে সহায়তা করে।
- শক্তি সঞ্চয় পরিকল্পনা: এআইকে ধন্যবাদ, এর স্টোরেজ নির্ধারণ করা সম্ভবশক্তি নবায়নযোগ্য উত্স থেকে সর্বোত্তমভাবে উত্পাদিত। এর মানে হল যে চাহিদা সর্বোচ্চ হলে অতিরিক্ত শক্তি ব্যবহার করার জন্য সংরক্ষণ করা হয়, শক্তি ব্যবস্থার সামগ্রিক দক্ষতা উন্নত করে।
- চাহিদার পরিবর্তনের সাথে অভিযোজনযোগ্যতা: AI রিয়েল টাইমে শক্তির চাহিদার পরিবর্তনগুলি নিরীক্ষণ করা সম্ভব করে। এই তথ্যের উপর ভিত্তি করে, AI দক্ষতার সাথে চাহিদা মেটাতে পুনর্নবীকরণযোগ্য শক্তির উত্পাদন এবং বিতরণ সামঞ্জস্য করতে পারে।
- জীবাশ্ম জ্বালানির উপর নির্ভরতা হ্রাস: নবায়নযোগ্য শক্তি ব্যবহারের অপ্টিমাইজেশনের মাধ্যমেIA জীবাশ্ম জ্বালানির উপর নির্ভরতা কমাতে সাহায্য করে। পুনর্নবীকরণযোগ্য উত্সের সর্বোত্তম ব্যবহার করে, টেকসই উত্স থেকে উত্পাদিত শক্তি ব্যবহারের প্রয়োজনীয়তা হ্রাস করা হয়।
- বড় ব্যাটারি এবং AI এর একীকরণ: শক্তি পরিকাঠামো মধ্যে বড় ব্যাটারির একীকরণ, ব্যবহার সঙ্গে মিলিত AI এর, একটি স্থিতিস্থাপক এবং পরিষ্কার বিদ্যুৎ গ্রিডের দিকে একটি গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপের প্রতিনিধিত্ব করে। ব্যাটারি প্রয়োজনের সময় অতিরিক্ত শক্তি সঞ্চয় এবং ছেড়ে দেওয়ার অনুমতি দেয়, যখন AI চাহিদার পরিবর্তনের উপর ভিত্তি করে এই শক্তির ব্যবহারকে অপ্টিমাইজ করে।
উপসংহারে
AI পুনর্নবীকরণযোগ্য শক্তির ব্যবহারকে অপ্টিমাইজ করতে, উন্নত করার ক্ষেত্রে একটি মূল ভূমিকা পালন করেদক্ষতা এবং ধারণক্ষমতা যেমন উৎসেরবায়ু শক্তি এবং পিভি.
RAFAEL প্রকল্প এইভাবে শোষণবৈদ্যুতিক ব্ল্যাকআউট প্রতিরোধে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা তাপ তরঙ্গ দ্বারা সৃষ্ট, গ্রিড স্থিতিস্থাপকতা উন্নত করা এবং বড় শহরগুলিতে একটি স্থিতিশীল শক্তি সরবরাহ নিশ্চিত করা। ল'এআই ব্যবহার বাড়ানো যেতে পারে পুনর্নবীকরণযোগ্য শক্তির ব্যবহার অপ্টিমাইজ করার জন্যও, বায়ু এবং ফটোভোলটাইক্সের মতো উত্সগুলিকে আরও দক্ষ এবং টেকসই করে তোলে। এই উন্নয়নগুলি ভবিষ্যতের জন্য গুরুত্বপূর্ণ প্রশ্ন উত্থাপন করে: কীভাবে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা বিদ্যুৎ গ্রিডগুলির স্থিতিস্থাপকতায় আরও অবদান রাখতে পারে? এবং শক্তি সংস্থান সম্পর্কিত চ্যালেঞ্জ মোকাবেলায় AI এর প্রয়োগ থেকে অন্য কোন খাত উপকৃত হবে?
খসড়া BlogInnovazione.it: PrestoEnergia
