재생 에너지 부문 개선에 있어 AI 기술의 역할

그래서 우리 모두는 태양광 발전과 같은 재생 에너지가 시급하다는 것을 알고 있습니다. 그러나 인공 지능(AI)이 재생 가능 에너지 공급을 개선하는 데 어떻게 도움이 될 수 있습니까? 봅시다.

전 세계 에너지 수요는 매년 증가하고 있습니다. 그리고 화석 연료는 미래에 우리의 에너지 수요를 충족시킬 수 없습니다. 화석 연료의 탄소 배출량은 에너지 소비 증가로 인해 이미 2018년에 사상 최고치를 기록했습니다.

한편, 화석연료에 대한 확실한 대안으로 재생에너지가 떠오르고 있다. 기존 소스보다 훨씬 안전하고 깨끗합니다. 기술의 발전으로 재생 에너지 부문은 지난 10년 동안 상당한 진전을 이루었습니다.

그러나 이 분야에는 신흥 기술의 도움으로 해결할 수 있는 몇 가지 과제가 있습니다.

AI 및 머신 러닝과 같은 기술은 과거를 분석하고 현재를 최적화하며 미래를 예측할 수 있습니다. 그리고 재생 에너지 분야의 AI는 대부분의 문제를 해결할 수 있습니다.

재생 에너지 부문의 과제 및 AI의 도움

재생 에너지 생산의 중요한 과제 중 하나는 날씨의 예측 불가능성입니다.

태양광과 풍력은 재생 에너지의 주요 원천이며 발전량은 날씨에 크게 좌우됩니다.

우리는 일기 예보를 위한 효율적인 기술을 갖추고 있지만 에너지 흐름에 영향을 줄 수 있는 기후의 급격한 변화가 있을 것입니다. 재생 가능 에너지의 공급망은 이러한 취약성에 취약합니다. 따라서 예상치 못한 변화에 대처할 수 있을 정도로 매끄럽게 처리해야 합니다.

둘째, 에너지 저장 기술의 최근 발전은 매우 유망합니다. 그러나 아직 철저히 테스트되지 않았습니다.

재생 가능 에너지에 대한 수요는 미래에 증가할 것입니다. 그리고 이것이 재생 에너지 기업이 머신 러닝, AI, IoT 및 기타 신흥 기술에 투자하여 생산성을 개선하고 단점을 극복해야 하는 이유입니다.

슈퍼마켓, 공장, 사무실, 철도와 같은 재생 에너지의 대규모 소비자도 AI 기술을 사용하여 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

AI 기술이 재생 에너지 부문을 개선하는 방법

AI의 선구자인 Rana el Kaliouby는 "AI는 사회에서 동료가 되고, 가정에서 가상 비서로 일하고, 자동차를 조작하는 등 많은 새로운 역할을 수행하고 있습니다."라고 말합니다.

전력망은 지구상의 복잡한 기계 중 하나입니다. 그러나 가변적인 재생 가능 에너지원이 추가되면서 빠르게 진화하고 있습니다.

풍력과 태양열의 고유한 가변성으로 인해 현재 그리드는 재생 가능한 에너지의 다양성을 수용하는 데 많은 어려움에 직면해 있습니다.

유틸리티 산업은 재생 에너지를 기존 그리드에 통합하고 재생 에너지를 에너지 공급에서 동등하게 만드는 데 도움이 될 수 있는 스마트 시스템이 필요합니다.

AI 기술이 재생 에너지의 신뢰성을 개선하고 전체 그리드를 현대화하는 방법은 다음과 같습니다.

1. 스마트한 중앙 집중식 제어 센터

에너지 그리드는 장치 및 센서와 상호 연결되어 많은 양의 데이터를 수집할 수 있습니다.

AI와 결합하면 이 데이터는 더 나은 제어 작업을 위해 그리드 운영자에게 새로운 통찰력을 제공할 수 있습니다. 에너지 공급업체에 유연성을 제공하여 수요에 따라 공급을 현명하게 조정할 수 있습니다.

고급 부하 제어 시스템은 산업용 용광로 또는 대형 AC 장치와 같은 장비와 함께 설치할 수 있으며 전원 공급이 부족할 때 자동으로 꺼질 수 있습니다. 지능형 저장 장치도 공급 흐름에 따라 조정할 수 있습니다.

또한 스마트 기계와 고급 센서는 날씨 및 부하 예측을 수행하여 재생 에너지의 통합 및 효율성을 전반적으로 향상시킬 수 있습니다.

2. 마이크로그리드 통합 개선

AI는 마이크로그리드의 통합과 분산 에너지 관리를 도울 수 있습니다. 커뮤니티 수준의 재생 가능 에너지 발전 장치가 기본 그리드에 추가되면 그리드 내 에너지 흐름의 균형을 맞추기 어려워집니다.

AI 기반 제어 시스템은 품질 및 혼잡 문제를 해결하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다.

3. 향상된 안전성 및 신뢰성

재생 가능 에너지에서 AI의 가장 큰 목표는 간헐성을 관리하는 것이지만 향상된 안전성, 효율성 및 신뢰성을 제공할 수도 있습니다.

에너지 소비 패턴을 이해하고 장치의 에너지 누출 및 상태를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.

예를 들어 AI 기반 예측 분석은 풍력 터빈 센서에서 데이터를 수집하여 마모를 모니터링할 수 있습니다. 시스템은 장비의 전반적인 상태를 모니터링하고 유지 보수가 필요할 때 작업자에게 알립니다.

4. 시장 확장

AI의 통합은 새로운 서비스 모델을 도입하고 더 많은 참여를 장려함으로써 재생 에너지 공급업체가 시장을 확장하는 데 도움이 될 수 있습니다.

AI 기반 시스템은 에너지 수집과 관련된 데이터를 분석하고 에너지 소비에 대한 통찰력을 제공할 수 있습니다.

이 데이터는 공급업체가 기존 서비스를 최적화하고 새로운 서비스 모델을 출시하는 데 도움이 됩니다. 또한 소매 공급업체가 새로운 소비자 시장을 목표로 삼는 데 도움이 될 수 있습니다.

5. 지능형 스토리지를 갖춘 스마트 그리드

인공 지능과 IES(지능형 에너지 저장 장치)의 통합은 재생 에너지 산업에 지속 가능하고 안정적인 솔루션을 제공할 수 있습니다.

이 스마트 그리드는 여러 센서에서 수집된 방대한 양의 데이터를 분석하고 적시에 에너지 할당을 결정할 수 있습니다.

이는 또한 마이크로그리드가 주 전력망과의 전력 교환을 계속하면서 지역 에너지 수요를 효율적으로 관리하는 데 도움이 될 것입니다.

AI를 사용하여 재생 에너지 운영을 개선하는 기업

인공 지능은 재생 가능 에너지 부문에 혁명을 일으킬 잠재력이 있습니다. 다음은 AI를 사용하여 더 많은 비즈니스를 추진하고 있는 재생 에너지 기술 회사 중 일부입니다.

1. 엑셀 에너지

가장 큰 에너지 공급업체 중 하나인 Xcel은 콜로라도에 AI 기술을 배포하여 일기 예보 문제를 해결하고 있습니다. Xcel은 국립 대기 연구 센터(National Center for Atmospheric Research)의 AI 기반 데이터 마이닝 방법을 사용하여 높은 정확도로 상세한 기상 보고서를 생성합니다. 에너지 관리 분야에서 AI를 가장 잘 활용한 사례 중 하나입니다.

AI 시스템은 분석을 수행하기 위해 지역 위성, 기상 관측소 및 풍력 발전 단지에서 데이터를 수집합니다. 알고리즘은 데이터 패턴을 식별하고 예측하도록 설계되었습니다.

이와 같이 매우 정확한 예측을 통해 Xcel과 같은 회사는 에너지를 활용하고 보존하는 데 더 많은 예방 조치를 취할 수 있습니다.

2. 제너럴 일렉트릭

거대한 풍력 터빈에서 수력 발전기에 이르기까지 General Electric은 현재 에너지 인프라의 많은 부분을 개발했습니다. General Electric은 AI의 힘을 사용하여 기계 상태를 예측하는 Predix라는 소프트웨어를 구축했습니다.

Predix는 장비의 다양한 센서에서 데이터를 수집하고 심층 분석을 수행하여 장비의 오류가 발생하기 전에 예측합니다. 이 소프트웨어는 GE가 지속 가능하고 안정적인 재생 에너지 그리드를 구축하는 데 도움이 되었습니다.

3. 파워스카우트

캘리포니아 오클랜드에 위치한 이 신생 기업은 AI와 머신 러닝을 사용하여 소비자 교육을 개선하고 더 많은 비즈니스를 추진합니다. PowerScout은 산업 데이터와 AI를 사용하여 잠재적인 전력 비용 절감 효과를 보여줍니다. 이 회사는 다소 독특한 방식으로 인공 지능을 태양 에너지 관리에 사용합니다.

AI는 회사가 고객 확보 비용을 줄이는 데 도움이 되었습니다. PowerScout의 AI 플랫폼은 4,500만 가구에 연결된 1,000억 개 이상의 데이터 포인트에서 데이터를 수집합니다.

여러 출처에서 데이터를 수집하고 특정 가구가 태양 에너지에 투자할지 여부를 예측합니다. 또한 태양광 설치업체가 가장 가능성 있는 구매자에게 마케팅 노력을 집중하여 수익 기회를 높이는 데 도움이 되었습니다.

이야기하자

AI는 인간의 잠재력에 더 많은 힘을 제공합니다. 많은 재생 에너지 공급업체가 비즈니스를 추진하기 위해 인공 지능에 투자하고 있습니다.

재생 가능 에너지에 인공 지능 응용 프로그램의 많은 응용 프로그램이 있습니다. AI 통합 시스템의 주요 목표는 예측 문제를 최소화하고 재생 에너지를 중앙 에너지 그리드에 효율적으로 통합하는 것입니다.

AI는 또한 재생 에너지 공급업체가 현재 에너지 소비 및 수요에 대한 효과적인 전략과 정책을 설계하도록 도울 수 있습니다.

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