בינה מלאכותית (AI) מעצבת במהירות את האופן שבו האנרגיה מיוצרת, מבוזרת ונצרכת. בין היישומים המבטיחים ביותר הוא שילוב שלה לאסטרטגיות ניהול צד דרישה (DSM) באופן מסורתי, DSM נשענת על התערבות ידנית ותוכניות סטטיות, אבל AI מציגה רמה של דינמיות ודיוק שהיה בעבר בלתי ניתן להשגה.

ניהול צד הביקוש

ניהול צד דורש מתייחס למערך של פעולות המבוצעות על ידי כלי רכב, מפעילי רשת וצרכנים לשנות את התבנית ואת גודל צריכת האנרגיה.המטרה היא להתאים את הביקוש להיצע, להפחית את העומסים, עלויות נמוכות יותר, ולמזער את ההשפעה הסביבתית. תוכניות DSM כבר סביב מאז שנות ה-70, מתעורר בתגובה למשברי הנפט ועלויות האנרגיה הגדלות.

DSM כוללת מספר אסטרטגיות:

  • (FLT:0)Load Shiftve: 1FLT) העברת אנרגיה משעות השיא ועד שעות מלמטה-אפאק. לדוגמה, הפעלת תהליכים תעשייתיים או טעינה של כלי רכב חשמליים בלילה.
  • (ב) ,0) ,(החלב: ⁇ ) , הפחתה של צריכת מזון בתקופות של ביקוש גבוה ביותר להימנע מלחץ רשת ותחנות כוח גבוהות יותר.
  • (FLT:0) ,Efficiency:FIRLT:1 באופן קבוע צמצום צריכת האנרגיה באמצעות מכשירים טובים יותר, בידוד ועיצוב בנייה.
  • (התגובה של ד"ר): "הרחבת מספר 1" (הרחבת הצרכנים) להפחית את השימוש מרצון או שינוי במהלך זמנים קריטיים, לעתים קרובות באמצעות אותות מחיר או בקרה ישירה.

DSM מסורתי התבסס על תהליכים ידניים, ביקורת תקופתית, ותכניות בגודל אחד לכל התוכניות.עם זאת, עלייה של מטרים חכמים, מכשירי IoT וניתוח מתקדם סללה את הדרך לדור חדש של DSM המופעל על ידי בינה מלאכותית.

תפקיד האינטליגנציה המלאכותית בניהול צדי הביקוש

בינה מלאכותית משפרת את כל שלב של DSM: מאוסף נתונים וניתוח לקביעת החלטות וביצוע.האלגוריתמים של למידת מכונות מעבדים כמויות עצומות של נתונים היסטוריים ומציאותיים – אנו מתדונים, דיקור, שימוש באפליקציות, מחירי שוק – כדי לחשוף התאמות נסתרות וחיזוי ביקוש עתידי עם דיוק גבוה.

טכניקות בינה מלאכותית חשובות בשימוש ב-DSM כוללות:

  • (FLT:0) Supervised Learningeur:FLT:1 מודלים מאומנים על נתונים מתוייגים (למשל, דרישה בעבר וגורמים ידועים) לחיזוי עומס או לזהות אנומליות.
  • (FLT:0) Unvised Learning:FLT:1 אלגוריתמים מקבוצת פרופילי צריכה דומים, המאפשרים תכנון תוכנית ממוקדת עבור מגזרי לקוחות שונים.
  • (FLT:0) Reinforcement Learning: FLT:1eurs ללמוד מדיניות בקרה אופטימלית באמצעות ניסוי וטעייה, אידיאלי עבור אוטומט תגובות בסביבות דינמיות.
  • (ב) ⁇ :0 (Deep Learning:FLT:1 ,Nuralרשתות ללכוד דפוסים מורכבים ולא לינאריים בנתונים של העור, שיפור תחזית עומס לטווח קצר.

שילוב של טכניקות אלה מאפשר שתי יישומי אבן הפינה: ניתוח חיזוי ותגובה לביקוש אוטומטי.

Analytics חיזוי בניהול אנרגיה

ניתוח חיזוי משתמש בנתונים היסטוריים וקלטי זמן אמת לביקוש לאנרגיה, דור מתחדש ותנודות מחירים. עבור שירותים, זה אומר תכנון משאבים טוב יותר, שולי מילואים מופחתים, ושיפור מניעת גיל המעבר. עבור הצרכנים, הוא מתורגם להמלצות מותאמות אישית וחיסכון אוטומטי.

(FLT:0) מודלים מתקדמים של חיזוי מודלים: 20%: FLT:1 מודלים מסורתיים של רגרסיה מוחלפים על ידי אלגוריתמים חזקים יותר כגון רשתות זיכרון לטווח קצר (LSTM) ו- ⁇ שיפור מכונות (XGBoost) מודלים אלה יכולים להתמודד עם מספר רב של משתנים - זמן, לחות, יום של שבוע, לוחות חג ואפילו רגש חברתי - כדי להשיג חיזוי נמוך כמו אופקים קצר עבור 16 אחוזים של שיטות מחקר סטנדרטיות.

(FLT:0) עיבוד בזמן אמת: מערכות בינה מלאכותית מעדכנות תחזיות כזרמים חדשים של נתונים ב.אם גלי חום פתאומי מניע את השימוש במיזוג אוויר גבוה יותר מהצפוי, המערכת יכולה להתאים את התחזיות שלה ולהפוך פעולות תגובה טרום-אמפיביות. גמישות זו חיונית עבור מפעילי רשת ניהול חדירה גבוהה של אנרגיה מתחדשת.

(FLT:0) תחזיות חיזוי מדרגה ראשונה: מיפוי 1 חכם של מערכות ניהול אנרגיה ביתי משתמשות בניתוחים חזטיביים כדי ללמוד שגרות ביתיות.הם יכולים לפני שעות שיא, לוחות הזמנים פועל כאשר חשמל הוא זול, וחיזוי פוליסות טעינה EV.האופטימיזציה של מיקרו-דרג אלה להוסיף יתרונות משמעותיים ברשת.

תגובה אוטומטית ושליטה

תגובה אוטומטית של הביקוש (ADR) לוקח את הניחושים מתוך צמצום אנרגיה. במקום להסתמך על הודעות ידניות או על יתרות ידניות, מערכות המופעלות על ידי AI להתאים באופן אוטומטי עומסים המבוססים על כללים מוקדמים, אותות מחירים, או תנאי רשת.זה אפשרי באמצעות שילוב עם מערכות ניהול בנייה (BMS), תרמוסטטים חכמים, בקרים תעשייתיים.

(ב) כיצד פועל ADR: 1

  1. מפעיל הרשת או השירות שולח אות - שינוי מחירים, התראה קיבולת או יעד ירידה פליטה.
  2. אלגוריתם בינה מלאכותית מעריך את העומס הנוכחי של הצרכן, מגבלות נוחות, וגמישות זמינה.
  3. היא שולחת פקודות שליטה למכשירים (HVAC, תאורה dimming, משאבת בריכה דלפררל) או משא ומתן עם אחסון מאחורי-המדף.
  4. ניטור בזמן אמת מבטיח כי התגובה עונה על הרמה הנדרשת וכי גבולות הנוחות אינם מופרים.

(FLT:0)Machine Learning for Preference Learning: Fancy 1: 1 האתגר הוא שלכל לקוח יש סובלנות נוחות שונה.AI פותרת זאת על ידי למידה העדפות משתמשים לאורך זמן.לדוגמה, תרמוסטט חכם עשוי לצפות כי משק בית סובל מטמפרטורה של 2F אורכו של טמפרטורות אורכו של אורכו של אחר הצהריים, אך לא בלילה.מודל הלמידה חיזוק משלב משוב זה, ומשפר את מדיניות השליטה שלו ללא צורך בתכנות תכנות מפורש.

(FLT:0) תוכניות בקרת טעינה ידניות: 1.Utilities הם פריסת AI לניהול ציים של נכסים כמו מטען רכב חשמלי, תנורי מים, וממצבי אוויר.על ידי העלאה של אלפי מכשירים, הם מציעים יכולת לשיווקי אנרגיה סיטונאיים, יצירת הכנסות עבור משתתפים תוך ייצוב הרשת.

יתרונות מרכזיים של ניהול דרישות AI-Driven

אימוץ AI ב DSM מניב יתרונות עצומים על פני ממדים כלכליים, תפעוליים וסביבתיים. להלן מרחיבים תובנות לכל תועלת.

יעילות מוגברת

AI מבטל את היעילות הנובעת מתכניות לוח זמנים סטטיות או התערבות ידנית.על ידי ניתוח נתונים גרפיים, הוא מזהה נקודות פסולת - כגון ציוד פועל ללא צורך או דפוסי צריכת שניתן לשנות.לדוגמה, מודל למידה עמוק פרוס בבניין משרדים גדול הפחית את השימוש באנרגיה HVAC על ידי 18% תוך שמירה על נוחות על ידי למידה אופטימלית זמני מעקב לאורך כל המגזר המסחרי של ארה"ב, כך יכול לחסוך מאות שעות של שיפור של אנרגיה tV.

חיסכון בעלויות

השימוש בצריכת עלויות התפעוליות מצמצם את הצורך בצמחים ובמאגרי קיבולת יקרים.צרכנים נהנים מחשבונות נמוכים יותר בשל אופטימיזציה לקצב זמן והשתתפות אוטומטית בתוכניות תגובה לביקוש.מחקר מקרה של שירות בינוני הראה כי חיזוי עומס מבוסס בינה מלאכותית בשילוב עם DR הציל משתתפים בממוצע של 120 דולר בשנה על חשבונות מגורים, בעוד שהתועלת נמנעה מ-4 מיליון דולר.

יציבות וגמישות

בעוד הרשת משלבת יותר מתחדשים, אספקת איזון וביקוש הופכת קשה יותר. AI-oriented DSM מספק תגובה גמישה שמשלים אחסון סוללות ודור מהיר-מחדש. אלגוריתמים חיזוי צופים עומסים פוטנציאליים ועומסים מתקדמים, צמצום הסיכון של Blackouts. בטקסס, במהלך הסערה החורף 2021, כלי עזר כיסו כלי ניהול מבוססי AI היו מסוגלים לטעון קריטי לשפוך מילימטרים נוספים, מניעת תקלות נוספות.

השפעה סביבתית

על ידי שינוי הצריכה לזמנים כאשר מתחדשים בשפע (למשל, שיאי השמש של אמצע היום), AI מפחיתה את ההסתמכות על פסגות דלק מאובנים.משרד האנרגיה האמריקאי מעריך כי AI-enable DSM יכול לחתוך פליטות CO2 הלאומי עד 200 מיליון טון מטר בשנה עד 2030, יעילות מגבירה באופן ישיר את השימוש באנרגיה נמוכה יותר, ומאפשרת ירידה עמוקה יותר של פחמן ללא הקרבה כלכלית.

עקבו אחרי AI-Powered DSM

בעוד הפוטנציאל הוא עצום, יש להתגבר על כמה מכשולים כדי לממש אימוץ בקנה מידה מלא.אתגרים אלה דורשים פתרונות טכניים, רגולטוריים וחברתיים.

פרטיות נתונים ואבטחה

מערכות בינה מלאכותית דורשות נתוני צריכה מפורטים, לעתים קרובות במרווחים של דקות או שניות.זה מעלה חששות לפרטיות – פרופילים יכולים להסיק כאשר אנשים בבית, מכשירים שהם משתמשים בהם, או אפילו את שגרות היומיום שלהם.

  • (הופנה מהדף LT:0) מודלי למידה מעובדים באופן מקומי על מכשירים צרכניים; רק עדכונים מצטברים נשלחים לענן.
  • (FLT:0) פרטיות מהותית: FLT:1 Noise מוזרק לאימון נתונים למניעת שחזור של דפוסי שימוש בודדים תוך שמירה על דיוק סטטיסטי.
  • (FLT:0) ההצפנה ההמומורפית: Computation onמוצפנת נתונים מוצפנת מאפשר ניתוחי תועלת ללא חשיפת צריכת גלם.

מסגרות תגמול כמו כללי הגנת הנתונים של האיחוד האירופי (GDPR) וחוק הפרטיות של קליפורניה הן גם קביעת כללים לשימוש בנתונים, מתן לצרכנים שליטה על המידע שלהם.

תשתיות והשקעות

אזורים רבים חסרים את הטכנולוגיות הבסיסיות הדרושות עבור AI-oriented DSM: תשתיות מתקדמות של מטר (AMI), רשתות תקשורת, ומכשירי מחשוב קצה.הדרגת המערכות האלה דורשות הון משמעותי.עם זאת, העלויות לעתים קרובות מתבטלות על ידי חיסכון תפעולי.ממשלות יכולות להאיץ פריסה באמצעות תמריצים ושותפויות ציבוריות פרטיות.

מחשוב קצה הוא חשוב במיוחד עבור אוטומציה בזמן אמת במקום לשלוח את כל הנתונים לענן מרכזי, קצה תהליך התקנים ולפעול באופן מקומי, צמצום המשרות וצריכת רוחב הפס.זה מאפשר תגובות תת-שניות לעומסים קריטיים כמו מנועים תעשייתיים או מטען רכב חשמלי.

הון וגישה

DSM מונע AI יכול להחמיר את אי השוויון באנרגיה אם רק משקי בית עשירים יותר יכולים להרשות לעצמם מכשירים חכמים או תוכניות ריבית.לקוחות בעלי הכנסה נמוכה לעתים קרובות להתמודד עם עומסי אנרגיה גבוהים יותר ויש להם פחות שליטה על צריכתם.

  • להציע תרמוסטטים חכמים חינם או מסובסדים בקרים כדי להעפיל משקי בית.
  • תוכניות DR אוטומטיים עיצוב שאינן דורשות השתתפות פעילה - באופן אוטומטי לרשום לקוחות עם אפשרויות בחירה.
  • להשקיע פתרונות מבוססי הקהילה, כגון תחנות כוח וירטואליות המאגדות בניינים רב משפחה.

תוכניות טייס בקליפורניה וניו יורק הוכיחו כי כלול AI מונע DSM יכול להפחית חשבונות עבור משתתפים בעלי הכנסה נמוכה עד 15-20% ללא נוחות.

עיצוב שוק וביטוח

שוקי החשמל הנוכחיים לא נועדו לתגובה של ביקוש דינמי, בינה מלאכותית.כללים צריכים להתפתח כדי לאפשר לגיוס משאבים מאחורי-מטר כדי להשתתף בתפקיד, באנרגיה, ובשווקים של שירות נורמטיביים (למשל, OpenADR 2.0b) ודרישות חד-משמעיות הן גם חיוניות.הנציבות לתקנות הפיקוח על האנרגיה הפדרלית (FERC) נקטה בצעדים ב- 841 כדי לאפשר השתתפות דומה ל- AIregerations, אך נדרשת גם כן לעומסים דומים ל-AI.

כיוונים עתידיים וחדשנות

הצומת של AI ו- DSM מתקדם במהירות.כמה מגמות מתעוררות מבטיחות להפוך עוד יותר ניהול אנרגיה.

שילוב עם אנרגיה מתחדשת ומחסן

AI ישחק תפקיד קריטי בקידוד בין השמש, הרוח, אחסון סוללות, וביקוש. Reinforcement למידה יכול לקבוע סוללות טעינה כדי לספוג עודף של דור השמש ושחרור במהלך הביקוש לשיא, כל זאת תוך התחשבות בעלויות הפחתת סוללות חכם עם AI יכול לספק שירותים רשת כמו רגולציה מתח, להפוך כל מערכת שמש גג לתוך נכס חכם.

תאומים דיגיטליים וגריד סימום

תאום דיגיטלי הוא העתק וירטואלי של מערכת אנרגיה בעולם האמיתי - בניין, קמפוס או רשת שירותים שלמה. תאומים דיגיטליים מופעלים על ידי AI לרוץ מיליוני מה אם תרחישים כדי לבדוק אסטרטגיות DSM לפני יישום. הם יכולים לחזות את ההשפעה של תוכנית תגובה חדשה, לזהות אמצעים רטרופיט מתאימים, או לדמות את ההשפעות של מזג אוויר קיצוני.

Blockchain ו Peer-to-Peer Energy Trading Trading Trading Trading Trading Trading Trading

שילוב בינה מלאכותית עם blockchain מאפשר שוקי אנרגיה מבוזרים שבו בתים ועסקים לסחור אנרגיה מתחדשת ישירות. אלגוריתמים AI לחזות דור מקומי וביקוש, להתאים קונים עם מוכרים, ולבצע אוטומטית עסקאות באמצעות חוזים חכמים.ניסויים מוקדמים באוסטרליה ובאירופה הראו כי מסחר P2P יכול להוריד עלויות ולהגדיל את צריכת העצמי המתחדשת המקומית.

מיקרוגרידים אוטונומיים

מיקרוגרואידים - רשתות מבוזרות שיכולות להתנתק מהרשת הראשית - באופן חוזר על AI כדי לאזן דור, אחסון, לטעון באופן אוטונומי. במהלך Blackouts, בקרים מונעים על ידי AI מיד האי המיקרוגרידי ולקדם עומסים קריטיים כמו בתי חולים או תחנות אש.בפעולה רגילה, הם אופטימיזציה כוח למזער עלויות ופליטות.

הסברה בינה מלאכותית לאמון ולשקיפות

כשמערכות בינה מלאכותית הופכות מורכבות יותר, שירותים ותביעות רגולטוריות דורשות הסברה.מדוע האלגוריתם צמצם את העומס במבנה מסוים בשעה 16:00?טכניקות AI (XAI) הסבירות לספק הצדקה אנושית, בניית אמון ומאפשרות פיקוח טוב יותר.זה חשוב במיוחד עבור תוכניות המשפיעות ישירות על נוחות הצרכנים או חשבונות.

מסקנה

ניהול הביקושים של AI הוא כבר לא מושג עתידני - זוהי גישה מעשית, מוכחת לבניית מערכת אנרגיה יעילה יותר, יעילה, בת קיימא אנרגיה, על ידי רתום ניתוחים חיזויים, בקרה אוטומטית ולמידה מכונה, שירותים וצרכנים יכולים להפחית את עלויות, לייצב את הרשת, ולצמצם את ההשפעה הסביבתית של מערכת ההפעלה.