ENEA-ի, Բարի պոլիտեխնիկի և Roma Tre համալսարանի հետազոտողների թիմը մշակել է RAFAEL նորարարական նախագիծ, որն օգտագործում է արհեստական ինտելեկտը՝ ջերմային ալիքների հետևանքով առաջացած էլեկտրական անջատումները կանխելու համար:
Մեքենայական ուսուցման և տվյալների վերլուծության առաջադեմ տեխնիկայի շնորհիվ նախագծի նպատակն է ապահովել կայուն և շարունակական էներգիայի մատակարարում խոշոր քաղաքներում պիկ պահանջարկի ժամանակ:
Հետևաբար, RAFAEL-ը նպատակ ունի պաշտպանել էլեկտրացանցը եղանակային էքստրեմալ երևույթներից, ինչպիսիք են 40°C-ից բարձր ջերմաստիճանը, այդպիսով օգնելով բարելավել ցանցի ճկունությունը և կանխել վթարները:
Եկեք ավելի մանրամասն տեսնենք, թե ինչից է բաղկացած RAFAEL-ը և ինչու է այն ցուցադրում, թե ինչպես AI-ն կարող է հեղափոխել մեր ապրելակերպը:
AI-ն էլեկտրական ցանցի սպասարկում և ջերմային ալիքների դեմ
Խոշոր քաղաքային բնակավայրերում էներգիայի բաշխման ենթակառուցվածքը հատկապես խոցելի է էքստրեմալ եղանակային իրադարձություններ և նա բնական աղետներ. Ջերմային ալիքների ժամանակ էլեկտրական ցանցը ենթարկվում է ա ուժեղ ճնշում՝ պայմանավորված էներգիայի պահանջարկի ավելացմամբ, մալուխային հոդերի խափանումների աճով: RAFAEL նախագիծը նպատակ ունի բարելավել էլեկտրական ցանցի ճկունությունը և կանխել խափանումները տվյալների նպատակային վերլուծության և AI-ի կիրառման միջոցով:
RAFAEL նախագիծը հիմնված է մի քանի ռազմավարությունների և գործողությունների վրա.
- Տվյալների վերլուծությունՑանցի տվյալները հավաքագրվում և վերլուծվում են, ներառյալ պատմական անսարքությունների տվյալները և էներգիայի պահանջարկի օրինաչափությունները e միջին լույսի սպառումը. Այս վերլուծությունը խորը պատկերացում է տալիս ցանցի խոցելիության և թեժ կետերի վերաբերյալ:
- AI-ի օգտագործումըԱրհեստական ինտելեկտն օգտագործվում է տվյալների վերլուծության և օրինաչափություններն ու հարաբերակցությունները հայտնաբերելու համար, որոնք կարող են ցույց տալ մոտալուտ ռիսկի իրավիճակներ: Կանխատեսող մոդելները մշակվում են հնարավոր ձախողումները կանխատեսելու համար:
- Անհաջողության կանխատեսման համակարգԿանխատեսող մոդելների շնորհիվ ներդրվել է ձախողման կանխատեսման համակարգ: Այս համակարգը մշտապես վերահսկում է էլեկտրական ցանցը և անհապաղ զգուշացնում ցանցի կառավարչին ցանկացած մոտալուտ կրիտիկական իրավիճակի մասին:
- Ժամանակին ուղղիչ միջոցառումներՑանցի կառավարիչը, օգտվելով ձախողումների կանխատեսումներից, կարող է ժամանակին ձեռնարկել ուղղիչ միջոցներ՝ կանխելու ենթակառուցվածքին վնասելը և քաղաքացիների և բիզնեսի համար անհարմարությունները: Օրինակ, այն կարող է պլանավորել կանխարգելիչ սպասարկում կամ վերաբաշխել էներգիայի բաշխումը` գերբեռնվածություններից խուսափելու համար:
RAFAEL նախագծի իրականացման միջոցով նպատակ ունի բարելավել էլեկտրական ցանցի ճկունությունը իսկ ապահովել էներգիայի հուսալի բաշխում նույնիսկ այնպիսի կրիտիկական ժամանակաշրջաններում, ինչպիսիք են ամառային շոգ ալիքները:
Արհեստական ինտելեկտ՝ վերականգնվող էներգիան ավելի արդյունավետ դարձնելու համար
L 'արհեստական բանականություն (AI) կարևոր դեր է խաղում էներգիայի օգտագործման օպտիմալացման գործում վերականգնվող, ինչպիսիք են քամին և ֆոտոգալվանները: Վերականգնվող էներգիայի օգտագործման օպտիմալացման համար արհեստական ինտելեկտի օգտագործման հետ կապված որոշ հիմնական կետեր թվարկված են ստորև.
- Տվյալների վերլուծությունAI-ն հնարավորություն է տալիս վերլուծել օդերևութաբանական տվյալները, էներգիայի սպառումը և արտադրությունը վերականգնվող աղբյուրներից: Այս խորը վերլուծությունն օգնում է ձեզ հասկանալ էներգիայի պահանջարկի փոփոխությունները և համապատասխանաբար հարմարեցնել էներգիայի պահեստավորումն ու բաշխումը:
- Էներգիայի պահպանման պլանավորումAI-ի շնորհիվ հնարավոր է պլանավորել պահեստավորման ժամանակացույցըէներգիա օպտիմալ կերպով արտադրված վերականգնվող աղբյուրներից: Սա նշանակում է, որ ավելցուկային էներգիան կուտակվում է օգտագործելու համար, երբ պահանջարկն ամենաբարձրն է՝ բարելավելով էներգահամակարգի ընդհանուր արդյունավետությունը:
- Պահանջարկի փոփոխություններին հարմարվողականությունAI-ն հնարավորություն է տալիս իրական ժամանակում վերահսկել էներգիայի պահանջարկի փոփոխությունները: Այս տեղեկատվության հիման վրա AI-ն կարող է կարգավորել վերականգնվող էներգիայի արտադրությունն ու բաշխումը` պահանջարկը արդյունավետորեն բավարարելու համար:
- Հանածո վառելիքից կախվածության նվազեցումՎերականգնվող էներգիայի օգտագործման օպտիմալացում միջոցովIA օգնում է նվազեցնել կախվածությունը հանածո վառելիքից: Վերականգնվող աղբյուրներից առավելագույնս օգտագործելով՝ կրճատվում է անկայուն աղբյուրներից արտադրվող էներգիայի օգտագործման անհրաժեշտությունը:
- Խոշոր մարտկոցների և AI-ի ինտեգրումԽոշոր մարտկոցների ինտեգրումը էներգետիկ ենթակառուցվածքին՝ զուգակցված օգտագործման հետ AI-ի, կարևոր քայլ է դեպի դիմացկուն և մաքուր էլեկտրական ցանց: Մարտկոցները թույլ են տալիս ավելորդ էներգիան պահել և ազատել անհրաժեշտության դեպքում, մինչդեռ AI-ն օպտիմալացնում է այդ էներգիայի օգտագործումը՝ հիմնվելով պահանջարկի փոփոխության վրա:
Ամփոփելով
AI-ն առանցքային դեր է խաղում վերականգնվող էներգիայի օգտագործման օպտիմալացման, բարելավման գործումարդյունավետությունը եւ կայունություն այնպիսի աղբյուրների, ինչպիսիք ենAeolian եւ PV.
RAFAEL նախագիծն այսպիսով շահագործում էարհեստական ինտելեկտ՝ էլեկտրական հոսանքազրկումները կանխելու համար ջերմային ալիքների հետևանքով առաջացած՝ բարելավելով ցանցի ճկունությունը և ապահովելով խոշոր քաղաքներում էներգիայի կայուն մատակարարումը: L'AI-ի օգտագործումը կարող է երկարաձգվել նաև վերականգնվող էներգիայի օգտագործման օպտիմալացմանը, դարձնելով այնպիսի աղբյուրներ, ինչպիսիք են քամին և ֆոտոգալվանային էներգիան ավելի արդյունավետ և կայուն: Այս զարգացումները կարևոր հարցեր են դնում ապագայի համար. ինչպե՞ս կարող է արհեստական բանականությունը հետագայում նպաստել էլեկտրական ցանցերի ճկունությանը: Իսկ ի՞նչ այլ ոլորտներ կշահեն AI-ի կիրառումը էներգետիկ ռեսուրսների հետ կապված մարտահրավերները լուծելու համար:
մշակումը BlogInnovazione.it: PrestoEnergia
