Kecerdasan Buatan dalam Efisiensi Energi

Sultranow.com  Kecerdasan buatan (AI) dan efisiensi energi bukanlah jalur karir yang saling eksklusif. AI dan efisiensi energi secara bertahap menjadi lebih saling terkait seiring pengumpulan data, penghitungan daya, kemampuan penyimpanan tumbuh secara eksponensial setiap tahun. AI adalah pendukung revolusi industri keempat, dan dilengkapi dengan kemungkinan untuk memberikan performa tingkat berikutnya.

Kecerdasan Buatan dalam Efisiensi Energi

Memang, AI sedang dalam tahap awal eksekusi; itu diposisikan untuk mengganggu cara kita menghasilkan, mentransfer, dan memanfaatkan energi. AI membatasi dampak lingkungan sektor ini ketika permintaan meningkat secara bertahap.

Profil pembangkit energi bercabang, dan kami melihat konsekuensi penggunaan bahan bakar fosil terhadap kualitas hidup dan kualitas udara. Kami telah membuat daftar beberapa cara perangkat lunak bertenaga AI dapat membantu manajemen energi, penyimpanan energi, dan prakiraan energi serta memengaruhi pembangunan berkelanjutan saat ini dan di masa mendatang.

Penyimpanan Terbarukan

Menurut Greentech Media , pasar penyimpanan energi AS menyadari tonggak sejarah besar pada kuartal terakhir 2017. Jumlahnya hanya diproyeksikan berlipat ganda, tetapi meningkat lebih cepat daripada yang diantisipasi oleh para doyen optimis. Oleh karena itu, dicari solusi terbarukan.

Dengan peningkatan kapasitas penyimpanan dan pengembangan inovasi, AI telah hadir untuk mendukung efisiensi dan keberlanjutan. Athena , perangkat lunak AI, menyoroti pemanfaatan energi, sehingga memungkinkan kliennya untuk mengawasi fluktuasi tingkat energi untuk memungkinkan solusi penyimpanan energi yang efektif.

Manajemen Kecelakaan

Kegagalan peralatan dan kecelakaan sering terjadi di sektor energi. Sering kali, kesalahan manusia dapat menyebabkan kegagalan instrumen yang sangat besar dan kerugian yang tidak dapat diubah. AI sekarang digunakan untuk mengidentifikasi kekurangan dengan mengamati instrumen. Deteksi kesalahan yang tepat waktu menghemat uang, waktu, dan nyawa.

Sparkcognition menawarkan solusi untuk bidang energi, gas, antara lain. Perusahaan menggunakan berbagai macam sensor, analitik, dan data yang tersedia untuk memprediksi potensi kegagalan kerangka kerja penting. Departemen Energi menganugerahkan Sparkcognition pada tahun 2017 karena menggunakan AI untuk meningkatkan pembangkit listrik tenaga batu bara.

Manajemen jaringan

Grid kontemporer mengumpulkan energi dari beberapa sumber energi. Menjalankan dan mengawasi sistem jaringan listrik yang sangat besar semakin kompleks. Perangkat lunak AI meningkatkan efisiensi dan stabilitas sumber energi ini melalui kemampuannya dengan mengevaluasi kumpulan data besar dalam jangka waktu singkat.

Hal ini menyebabkan munculnya smart grid yang dibuat untuk mengoperasikan beberapa sumber secara bersamaan. Misalnya, Active Network Management (ANM), yang dikembangkan oleh Siemens adalah program komputer berbasis AI, yang secara independen menjalankan grid. ANM mengawasi interaksi grid dengan beban energi tertentu dan mengubah grid sesuai dengan peningkatan efisiensi.

DeepMind, bersama dengan United Kingdom National Grid, berencana untuk mengintegrasikan AI ke dalam sistem kelistrikan Inggris. Proyek ini diantisipasi untuk mengerjakan sejumlah besar data untuk membuat model prediktif untuk peningkatan permintaan daya.

Penggunaan daya

Baik negara maju maupun negara berkembang menghadapi tantangan konsumsi energi berlebihan yang sama.¬†Untuk mewujudkan konsumsi energi yang berkelanjutan, AI digunakan untuk melacak perilaku konsumsi daya orang dan perusahaan mereka.¬†Banyak perusahaan berbasis AI sekarang memberikan solusi pragmatis untuk meningkatkan pemanfaatan energi.¬†Contohnya adalah Alphabet’s Nest, termostat cerdas yang menurunkan penggunaan daya dengan menyesuaikan perilaku pengguna.

Prediksi Energi

Sumber energi terbarukan identik dengan tantangan terus-menerus yang tidak dapat diandalkan. Meskipun berkelanjutan, sumber terbarukan sering berfluktuasi dalam energinya, terbukti tidak efisien dalam memberi daya pada perusahaan dalam jangka panjang.

Xcel menggunakan teknik penambangan data yang bergantung pada AI untuk mendapatkan laporan cuaca dengan presisi tertinggi dan detail yang lengkap. Algoritme yang menjalankan sistem ini kemudian menunjukkan motif dalam kumpulan data yang dikumpulkan untuk membuat perkiraan yang signifikan.

Kebutuhan untuk mengembangkan dan mengintegrasikan sumber energi terbarukan telah ditekankan secara berlebihan. Karena sifat sumber terbarukan yang tidak dapat diandalkan, pemasok listrik sangat bergantung pada bahan bakar fosil. Meskipun demikian, dengan penggabungan AI dalam sumber energi terbarukan, peningkatan efisiensi energi tidak jauh.

admin

Hai, nama saya Dwiyanto Nugraha. Saya adalah satu dari sekian banyak pecinta "Mie Siram" di Indonesia.

Tinggalkan Balasan

Alamat email Anda tidak akan dipublikasikan.