Sztuczna Inteligencja i Transformacja Energetyczna: Przyszłość, Która Już Nadeszła

Dwie rewolucje, które zmieniają nasz świat: rozwój sztucznej inteligencji (AI) i transformacja w kierunku czystej energii. Jak AI może pomóc w przyspieszeniu transformacji energetycznej, jednocześnie zapewniając stabilne dostawy energii i kontrolę kosztów dla konsumentów?

Rodzaje AI i ich zastosowanie

Różnorodność sztucznej inteligencji w sektorze energetycznym można zobrazować przez podział na Generative AI i Discriminative AI oraz ich zastosowanie w środowiskach przemysłowych i konsumenckich.:

Generatywna i dyskryminacyjna sztuczna inteligencja różnią się swoim podejściem i zastosowaniem:

• Generatywna AI skupia się na tworzeniu nowych danych, takich jak teksty, obrazy czy symulacje. W przemyśle pomaga w generowaniu optymalnych projektów produktów, tworzeniu syntetycznych danych do szkolenia modeli AI oraz przewidywaniu przyszłych scenariuszy zapotrzebowania na energię. Dzięki temu firmy mogą projektować lepsze produkty, testować rozwiązania w wirtualnym środowisku i planować przyszłe działania.
• Dyskryminacyjna AI koncentruje się na klasyfikacji i przewidywaniu na podstawie istniejących danych. Wykorzystywana jest m.in. do wykrywania wad produktów, przewidywania awarii maszyn oraz optymalizacji zużycia energii. W energetyce pozwala dokładnie prognozować zapotrzebowanie i wykrywać anomalie w sieciach przesyłowych.

AI w Transformacji Energetycznej

AI przekształca sposób, w jaki produkujemy, przesyłamy i konsumujemy energię:

• Prognozowanie i zarządzanie energią odnawialną: Narzędzia oparte na uczeniu maszynowym, takie jak Solcast czy DNV Forecaster, umożliwiają precyzyjne przewidywanie produkcji energii wiatrowej i słonecznej.
• Zarządzanie magazynowaniem energii: AI optymalizuje ładowanie/rozładowanie baterii, wydłuża ich żywotność i minimalizuje straty.
• Sieci elektroenergetyczne: AI wspiera operatorów systemów przesyłowych i dystrybucyjnych w zarządzaniu siecią, rozmieszczeniu transformatorów i wykrywaniu anomalii.

Z jednej strony AI wspiera wiele procesów, przyspieszając transformację energetyczną, jednak należy pamiętać, że jej rozwój wiąże się z ogromnym zużyciem energii i mogą znacząco utrudnić przejście na zieloną energię przy nis

kich kosztach. 

W 2022 roku AI i centra danych zużyły 460 TWh energii, co stanowiło niemal 2% światowego zapotrzebowania. Według prognoz IEA, w 2050 roku liczba ta wzrośnie do 1100 TWh rocznie (wykres 2). Ameryka Północna (24% zużycia energii w 2050 r), Chiny  (18%) i Europa (17%) będą liderami w zużyciu energii związanym z AI i centrami danych do 2050 roku, co oznacza konieczność inwestowania w zrównoważoną infrastrukturę i rozwój odnawialnych źródeł energii w tych regionach.

AI jest nie tylko narzędziem, ale i kluczowym czynnikiem transformacyjnym. Choć początkowo jej efekty mogą być przeceniane, w dłuższej perspektywie jej wpływ na sektor energetyczny będzie ogromny.

 Mikolaj Budzanowski