개요
AI와 기계 학습 이는 우리 시대의 화제가 되는 비즈니스 용어 중 두 가지입니다. 결과적으로 모든 산업 분야의 기업에서는 핵심 프로세스를 개선하고 자동화하기 위해 이러한 기술을 구현하려고 합니다. 그리고 에너지 산업도 예외는 아닙니다.
재생 가능 에너지 회사 또는 청정 에너지 회사(태양광, 풍력, 수력, 배터리 및 원자력으로 구성)는 수년에 걸쳐 기계 학습의 힘을 수확해 왔습니다. 비용을 절감하고 예측을 개선하며 포트폴리오 수익률을 높이는 것이 가능했습니다. 이러한 추세는 훨씬 더 큰 속도로 계속될 가능성이 높습니다.
귀하의 회사가 에너지 산업에 종사하거나 많은 양의 전기를 소비하는 경우 기계 학습과 인공 지능이 성과를 향상시킬 수 있는 가능성이 있습니다. 하지만 정확히 어떻게요? 좀 더 자세히 살펴보겠습니다.
머신러닝은 에너지 부문을 어떻게 개편했나요?
머신러닝/AI를 활용하여 에너지 부문을 긍정적으로 변화시킬 수 있는 방법은 매우 많습니다. 아래 목록은 현재 개발 중인 가장 인기 있는 애플리케이션 중 일부입니다.
A. 그리드 관리 시스템
에너지 분야에서 그리드 관리는 인공지능의 가장 흥미로운 응용 분야 중 하나입니다. 전기는 일련의 복잡한 네트워크(전력망이라고도 함)를 통해 생성되어 고객에게 전달됩니다. 전력망의 과제 중 하나는 발전량과 수요가 항상 일치해야 한다는 것입니다. 그렇지 않으면 정전 및 장애가 발생할 수 있습니다.
에너지를 저장하는 방법에는 여러 가지가 있지만 가장 일반적인 방법은 양수식 수력 발전 저장 장치로, 물을 특정 높이까지 펌핑한 다음 터빈에 떨어뜨려 다시 활용하는 것입니다.
재생에너지를 사용해 그리드가 얼마나 많은 전력을 생산할지 예측하기는 어렵다. 결국, 이는 햇빛과 바람과 같은 여러 요인에 따라 달라집니다.
나. 수요예측
수요의 큰 변동으로 인해 대부분의 에너지를 재생 가능 에너지원을 사용하여 생산하는 국가의 경우 비용이 매우 많이 들 수 있습니다. 대부분의 국가가 친환경 에너지로 전환함에 따라 수요 변화에 효과적으로 대응하는 것이 점점 더 어려워지고 있습니다. 예를 들어 독일은 80년까지 전력 소비의 2050%를 재생에너지로 충당할 계획이다.
독일과 같은 국가에서는 극복해야 할 두 가지 중요한 과제가 있습니다. 첫 번째는 수요 변동이다. 특정 날짜나 특정 기간(예: 크리스마스)에 전력 수요가 급증하는 것은 드문 일이 아닙니다. 두 번째는 변동성 여부입니다. 두 경우 모두, 바람이 불지 않거나 하늘이 흐린 경우 초과 수요를 충족하기 위해 보충 스테이션이나 화석 연료 구동 시설이 필요할 수 있습니다.
C. 예측 유지 관리(결함 감지)
에너지 생산과 에너지 소비를 일치시키는 것 외에도 인공 지능은 전력망의 신뢰성과 견고성을 보장하는 중요한 요소이기도 합니다.
2003년에는 오하이오 주에서 낮게 매달린 고압 전력선이 무성한 나무에 부딪혀 대규모 정전이 발생한 사건이 있었습니다. 전력 시스템 경보가 실패했기 때문에 사고가 발생했다는 징후는 없었습니다. 전기 회사는 비슷한 이유로 전선 XNUMX개가 더 떨어진 후 이 문제를 발견했습니다. 궁극적으로 이 감독은 전체 그리드에 실패했습니다.
또한 정전은 이틀간 지속돼 50천만 명이 피해를 입었고 11명이 사망하고 약 6억 달러의 손실이 발생했다.
D. 수요 측 대응 중단
많은 국가에서 날씨 데이터와 전력을 분석하고 예측하기 위해 기업과 협력하고 있습니다. 특정 시점에 생성될 풍력 및 태양 에너지의 양을 예측하기 위해 독일은 EWeLiNE과 프로젝트를 시작했습니다. 그 결과, 국가는 필요할 때마다 비재생 에너지를 사용하여 초과 전력 수요를 충당할 수 있습니다.
그들은 날씨와 전력 변화를 효과적으로 예측하기 위해 기계 학습 알고리즘을 훈련시키기 위해 엄청난 양의 과거 데이터 세트를 통합합니다. 풍력 터빈이나 태양광 패널에서 수집한 데이터뿐만 아니라 과거 데이터 세트를 활용하여 기계 학습 알고리즘을 교육합니다.
E. 거래 및 일정 자동화
중요한 애플리케이션은 다음을 사용하여 공급됩니다. AI 과 기계 학습 에너지를 사용하는 가장 좋은 방법을 확인하기 위해 유연성 귀하의 사이트와 실시간 에너지 시장. 이들은 다음을 포함한다 :
- 가격 최적화
- 서비스 균형 및 수요측 대응
- 에너지 시장 거래
여러 소스를 기반으로 예측 및 에너지 제어 자동화에 사용되는 몇 가지 일반적인 데이터 세트는 다음과 같습니다.
- 집계된 사이트 데이터
- 개별 사이트 데이터
- 그리드 주파수 데이터
- 과거 그리드 데이터
- 거래되는 에너지 시장의 가격
- 일기 예보
- 과거 날씨 데이터
사물인터넷(IoT)의 진화
기계 학습 기술을 사용하여 예측 유지 관리를 구현할 수 있습니다. 센서는 전력선, 기계 및 스테이션에서 작동 시계열 데이터(타임스탬프가 있는 데이터)를 수집합니다.
기계 학습 알고리즘은 구성 요소가 X 시간(또는 n 단계) 내에 실패할지 여부를 감지할 수 있습니다. 또한 기계의 남은 유효 수명이나 후속 고장 발생 시기도 예상할 수 있습니다. 이러한 알고리즘은 기계 고장을 효율적으로 예측하고 가동 중단 및 가동 중지 시간을 방지하는 것 외에도 유지 관리 활동과 주기성을 최적화하여 유지 관리 비용을 절감합니다.
예를 들어, 영국에서는 전력선 고장을 방지하기 위해 페이저 측정 장치를 설치하기 시작했습니다. 그들은 다음을 측정할 수 있습니다:
- 전압계와 전류계
- GPS(지구 위치 확인 시스템)
- 타이밍(마이크로초 단위)
- 장치 식별
그 결과, 이제 런던 정전과 같은 사건을 완전히 예방할 수 있습니다. 궁극적으로 AI와 기계 학습은 에너지 기업이 사후 대응적 유지 관리에서 예측적 유지 관리로 전환하는 데 도움이 될 수 있습니다.
새로운 자원 식별
일기예보 및 재생에너지원 최적화 외에도 인공지능을 사용하여 화석연료 에너지원을 탐색하고 시추합니다.
로봇 장치는 바닥 위의 데이터를 탐색하고 수집하며 정보를 기반으로 분석을 수행하여 석유 및 천연가스 시추의 새로운 위치를 식별하는 데 사용됩니다.
스마트 에너지 소비
재생에너지원으로의 전환은 정부나 전기회사만의 문제가 아닙니다. Google 및 Microsoft와 같은 회사는 환경과 수익에 긍정적인 영향을 미치기 위해 에너지 소비를 줄이고 있습니다.
Google은 전 세계에 구축된 지능형 데이터 센터로 유명합니다. 이러한 데이터 센터에서는 엄청난 양의 열이 발생하므로 이를 냉각하려면 많은 양의 전기가 필요합니다.
DeepMind AI는 최첨단 기계 학습 모델을 구현하여 Google 데이터 센터의 에너지 냉각을 40% 줄였습니다. 이는 유틸리티 비용을 줄이고 전체 배출량을 줄여 탄소세 의무를 줄이는 데 도움이 되었습니다.
다가오는 트렌드
제공: Visual Capitalist를 통한 이미지
완전한 녹색 경제를 위해 노력하는 선진국에서는 안전하고 균형 잡히고 신뢰할 수 있는 전력망을 유지하는 것이 최우선 과제입니다. 머신러닝과 인공지능은 확실히 에너지 부문에서 갈 길이 멀다.
즉, 100% 재생 가능 에너지원, AI 제어 배전, 그리드 스마트 관리를 구현하여 전력회사와 소비자 간의 양방향 통신을 가능하게 하는 디지털 전력망을 만드는 것입니다.
스마트 그리드의 목표는 소비자에게 지속적인 데이터 수집 및 표시를 제공하여 스마트 계량기, 센서,
여러 선진국에서 스마트 그리드가 구현되고 있지만 100% 재생 가능 에너지원, AI 제어 전력 분배 및 그리드 관리를 구현하려면 아직 갈 길이 멀습니다.
결론
에너지 분야에서는 기계 학습이 호황을 누리고 있으며 매년 새로운 애플리케이션이 등장하고 있습니다. 에너지 생산을 제외한 모든 것은 데이터와 기술에 의해 개선될 예정입니다.
핵심은 균형입니다. AI는 이론적으로는 훌륭할 수 있지만 지속적인 온실가스 배출을 희생할 수는 없습니다. 예를 들어, 컴퓨터 비전과 지리공간 분석은 여전히 천연가스 매장량을 식별하는 데 사용되고 있으며, 이로 인해 순 제로에 대한 우리의 약속이 멀어지고 화석 연료에 대한 지속적인 의존이 촉진되고 있습니다.
AI는 의심할 여지 없이 청정/녹색 에너지 혁명의 미래입니다. 친환경 주거 및 상업용 건축 개발, 그리드 관리, 비동기식 연료의 불확실성 예측과 같은 응용 분야에서의 구현에 대해 낙관적입니다. 정말 흥미롭네요!!
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