د ENEA، د باری پولی تخنیک او روما ټری پوهنتون څخه د څیړونکو یوې ډلې RAFAEL، یوه نوښتګر پروژه رامینځته کړې چې د تودوخې څپو له امله رامینځته شوي بریښنایی تورونو مخنیوي لپاره مصنوعي استخبارات کاروي.
د پرمختللي ماشین زده کړې او ډیټا تحلیل تخنیکونو څخه مننه ، د پروژې هدف دا دی چې په لویو ښارونو کې د لوړ تقاضا په جریان کې د باثباته او دوامداره انرژي عرضه یقیني کړي.
له همدې امله RAFAEL موخه دا ده چې د بریښنا شبکه د سختو موسمي پیښو څخه خوندي کړي، لکه د تودوخې درجه د 40 درجو څخه پورته، په دې توګه د شبکې انعطاف ښه کولو کې مرسته کوي او د خرابیدو مخه نیسي.
راځئ چې په ډیر تفصیل سره وګورو چې RAFAEL څه شی لري او ولې دا د دې ښودنه کوي چې AI څنګه کولی شي زموږ د ژوند په لاره کې انقلاب راولي.
AI د بریښنا شبکې په خدمت کې او د تودوخې څپو په وړاندې
په لویو ښاري سیمو کې، د انرژۍ د توزیع زیربنا په ځانګړې توګه زیانمنونکي دي سخت موسمي پیښې او الف طبیعي آفتونه. د تودوخې څپې په جریان کې، د بریښنا شبکه د الف سره مخ کیږي د انرژي غوښتنې د زیاتوالي له امله قوي فشارد کیبل په بندونو کې د ناکامۍ زیاتوالي سره. د RAFAEL پروژه موخه دا ده چې د بریښنا شبکې انعطاف ته وده ورکړي او د هدف شوي معلوماتو تحلیل او د AI کارولو له لارې د ناکامۍ مخه ونیسي.
د RAFAEL پروژه په څو ستراتیژیو او کړنو ولاړه ده:
- د معلوماتو تحلیل: د گرډ ډاټا راټول او تحلیل کیږي، پشمول د تاریخي غلطۍ ډاټا او د انرژي غوښتنې نمونې e د منځنۍ رڼا مصرف. دا تحلیل د شبکې زیان منونکو او هټ سپاټونو ته ژور لید وړاندې کوي.
- د AI کارول: مصنوعي استخبارات د معلوماتو تحلیل او د نمونو او ارتباطاتو پیژندلو لپاره کارول کیږي چې ممکن د احتمالي خطر حالتونه په ګوته کړي. د وړاندوینې ماډلونه د احتمالي ناکامیو وړاندوینې لپاره رامینځته شوي.
- د وړاندوینې سیسټم ناکامي: د وړاندوینې ماډلونو څخه مننه ، د ناکامۍ وړاندوینې سیسټم پلي کیږي. دا سیسټم په دوامداره توګه د بریښنا شبکې څارنه کوي او په چټکۍ سره د شبکې مدیر ته د هر ډول خطرناک حالت خبرداری ورکوي.
- پر وخت اصلاحي اقدامات: د شبکې مدیر، چې د ناکامۍ وړاندوینو ته لاس رسی لري، کولی شي په وخت سره سم اصالحي ګامونه پورته کړي ترڅو زیربنا ته د زیان رسولو او د ښاریانو او سوداګرۍ لپاره ناامني مخه ونیسي. د مثال په توګه، دا کولی شي د مخنیوي ساتنه پالن وکړي یا د انرژی ویش بیا توزیع کړي ترڅو د ډیرو بارونو مخه ونیسي.
د RAFAEL پروژې د پلي کولو له لارې، دا موخه لري د برښنا جال مقاومت ښه کړي او د باور وړ انرژي توزیع یقیني کړي حتی په حساس وختونو کې لکه د دوبي تودوخې څپې.
مصنوعي هوښیارتیا د نوي کیدونکي لا ډیر موثر کولو لپاره
دمصنوعي استخبارات (AI) د انرژۍ د کارونې په ښه کولو کې مهم رول لوبوي د نوي کيدو وړلکه باد او فوتوولټیک. د تجدید وړ انرژی کارولو په ښه کولو کې د AI کارولو په اړه ځینې مهم ټکي په لاندې ډول لیست شوي دي:
- د معلوماتو تحلیل: AI دا ممکنه کوي چې د نوي کیدونکي سرچینو څخه د هوا پیژندنې ډیټا ، د انرژي مصرف او تولید تحلیل کړي. دا ژور تحلیل تاسو سره د انرژۍ په تقاضا کې د بدلونونو په پوهیدو کې مرسته کوي او د دې مطابق د انرژي ذخیره او ویش تنظیموي.
- د انرژي ذخیره کولو پلان: د AI څخه مننه، دا ممکنه ده چې د ذخیره کولو مهال ویشد انرژۍ د په غوره توګه د نوي کیدونکي سرچینو څخه تولید شوي. دا پدې مانا ده چې اضافي انرژي د کارولو لپاره زیرمه کیږي کله چې تقاضا لوړه وي ، د انرژي سیسټم عمومي موثریت ته وده ورکوي.
- په تقاضا کې د بدلونونو سره تطابق: AI دا امکان ورکوي چې په ریښتیني وخت کې د انرژي غوښتنې بدلونونو څارنه وکړي. د دې معلوماتو پراساس ، AI کولی شي د نوي کیدونکي انرژي تولید او توزیع تنظیم کړي ترڅو تقاضا په مؤثره توګه پوره کړي.
- په فوسیل تیلو باندې د انحصار کمول: د تجدید وړ انرژی د کارولو له لارې اصلاح کولIA په فوسیل تیلو باندې د انحصار کمولو کې مرسته کوي. د ډیری نوي کیدونکي سرچینو په رامینځته کولو سره ، د غیر دوامداره سرچینو څخه تولید شوي انرژي کارولو اړتیا کمیږي.
- د لوی بیټرۍ او AI ادغام: د انرژي زیربنا کې د لوی بیټرۍ ادغام ، د کارولو سره یوځای د AIد انعطاف وړ او پاکې بریښنا شبکې په لور یو مهم ګام استازیتوب کوي. بیټرۍ د اړتیا په وخت کې اضافي انرژي ذخیره کولو او خوشې کولو ته اجازه ورکوي ، پداسې حال کې چې AI د غوښتنې بدلونونو پراساس د دې انرژي کارول غوره کوي.
په پای کښې
AI د نوي کیدونکي انرژی کارولو په ښه کولو کې کلیدي رول لوبويموثریت او پایښت د سرچینو لکهAeolian او PV.
د RAFAEL پروژه په دې توګه ګټه پورته کويمصنوعي هوښیارتیا د بریښنایی بندیدو مخنیوي لپاره د تودوخې څپې له امله رامینځته کیږي، د شبکې انعطاف ښه کول او په لویو ښارونو کې د باثباته انرژي رسولو تضمین کول. L'د AI کارول غزیدلی شي همدارنګه د نوي کیدونکي انرژیو کارولو ته وده ورکول، د باد او فوټوولټیک په څیر سرچینې رامینځته کول ډیر موثر او دوامدار دي. دا پرمختګونه د راتلونکي لپاره مهمې پوښتنې رامینځته کوي: مصنوعي استخبارات څنګه کولی شي د بریښنا شبکې انعطاف کې مرسته وکړي؟ او کوم نور سکتورونه به د انرژي سرچینو پورې اړوند ننګونو ته د رسیدو لپاره د AI غوښتنلیک څخه ګټه پورته کړي؟
مسودې BlogInnovazione.it: PrestoEnergia
د جون ۲۰، ۲۰۲۳ د غرمې ۱۲:۴۸ بجې
