Ben Croxford, director gerente de Eclipse Power Networks, explica cómo la tecnología se puede utilizar para abordar los desafíos de potencia que acusa de causarlos frente a una creciente preocupación que rodea la demanda de energía (IA) de la IA.
La inteligencia artificial (IA) es una parte central del plan del gobierno del Reino Unido para promover el crecimiento en todo el Reino Unido. A través del Plan de Acción de Oportunidad de AI, el Gobierno tiene la intención de utilizar la IA para proporcionar un amplio plan de cambio, incluido su compromiso de hacer del Reino Unido una superpotencia de energía limpia para 2030. No es mi mente, la IA puede agregar la mayor ganancia.
A diferencia de las instalaciones regulares que se centran más en el almacenamiento de datos, ha sido posible sobre la mayor demanda de energía de centros de datos que manejan las cargas de trabajo de IA. En abril, la Agencia Internacional de Energía emitió un nuevo informe, prediciendo que el consumo del centro de datos se duplicaría para 2030. Sin embargo, dentro del sector energético, la IA puede usarse para solucionar problemas acusados de provocarlos desde la perspectiva de la demanda de electricidad.
El desafío del poder: la increíble demanda de energía
AI se queda aquí. El gobierno no solo piensa que puede solucionar muchos de los problemas del Reino Unido, sino que también ve a la IA como la próxima frontera. Los centros de datos han sido promovidos a un estado crítico de infraestructura nacional, y las decisiones del gobierno local para evitar que los centros de datos se construyan fueron rechazados, creando una zona de crecimiento de IA dedicada.
Sin embargo, la demanda de energía de la IA es notoriamente alta, y esperamos que la tasa de crecimiento sea empinada, dada la posibilidad de revolucionar partes de nuestras vidas de formas que aún no conocemos. Según la Agencia Internacional de Energía (IEA), un solo centro de datos centrado en la IA puede requerir tanta energía como 100,000 hogares. A nivel mundial, en los próximos dos años, la industria de la IA podrá usar tanta energía como un país del tamaño de Japón.
Solución: use AI para curarte
Irónicamente, debido a sus capacidades, la IA puede usarse para proporcionar soluciones a una mayor demanda de energía. A lo largo del sector energético, la IA se utiliza para optimizar la generación, transmisión, distribución y consumo. También es una forma importante de descarbonizar el sector y hacer realidad neta cero.
AI prospera con los datos. El sector energético genera y consume enormes cantidades. La información generada por medidores inteligentes, sensores de monitoreo remoto, carga de vehículos eléctricos y otros activos digitales suministran algoritmos de IA para mejorar una red administrada de manera proactiva que beneficia a la industria eléctrica en múltiples niveles.
Las compañías de energía usan IA para conectar, optimizar y controlar los activos energéticos, como los vehículos eléctricos (EV), las bombas de calor y los sistemas de HVAC (calefacción, ventilación, aire acondicionado). Esto permite a los proveedores equilibrar su carga y cambio en tiempo real al alentar los cambios en el comportamiento del consumidor.
Estos programas de respuesta del lado de la demanda (DSR) recompensan a las personas por ajustar cuando usan energía para equilibrar las cargas de la red. Las plataformas que permiten esto, como Krakenflex de Octopus Energy, usan AI para determinar la cantidad de espacio requerido de un programa DSR, cuándo invocar eventos DSR y qué incentivos proporcionan. Al permitir que las cargas se cambien y reformulen, la IA permite a los proveedores de energía crear nuevos productos y tarifas energéticas, generando ingresos para futuras inversiones en la red.
La IA se utiliza para administrar tanto la generación como la demanda de desarrollo comercial e industrial. La IA ayuda a optimizar el uso de recursos energéticos distribuidos (DER), como baterías, solar y viento, para cumplir con los picos y canales de la demanda de la red. La gran cantidad de datos de estos activos, combinados con pronósticos meteorológicos y otras variables clave, se procesa para predecir y responder a las fluctuaciones en la oferta y demanda de energía. En resumen, la IA permite que estos recursos se gestionen de manera más efectiva, mejorando el rendimiento y la expulsión o reduciéndolos en el momento correcto.
La optimización de potencia de IA permite a los propietarios de activos aumentar el valor de sus activos cuando la situación del mercado es correcta o cuando pueden maximizar las ganancias financieras. En segundo lugar, esto podría alentar la inversión en nuevos activos renovables.
Innovación de la independencia
Un beneficio adicional importante para optimizar las redes y los activos que utilizan AI es que ayuda a garantizar que la nueva generación provenga de fuentes renovables. Las fuentes de energía renovable variable (VRE) son inherentemente intermitentes porque las condiciones climáticas cambian la producción. Al administrar de manera proactiva estos activos y redes, pueden compensar su intermitente mediante el uso de una variedad de activos con una variedad de perfiles de salida que pueden aumentar y caer dependiendo de las condiciones cambiantes. Los algoritmos de IA que pueden responder a las fluctuaciones de voltaje en milisegundos ayudan a la estabilidad de la red, permitiendo el equilibrio de carga en tiempo real y la optimización del flujo de potencia, reduciendo las pérdidas de transmisión.
La IA ofrece posibilidades aún más emocionantes para expandir y mejorar la energía renovable. Por ejemplo, como herramienta para el descubrimiento científico, la IA parece acelerar el ritmo de innovación en tecnologías clave como los módulos solares solares (PV) y el almacenamiento de la batería. Las mejoras aquí podrían mejorar la eficiencia y el rendimiento, reducir el costo de la tecnología o proporcionar otros beneficios tangibles. Esencialmente, la IA permite que la energía más limpia conduzca su propio consumo.
Por qué Idnos es un buen lugar para liderar
La IA no se trata solo de infraestructura doméstica. También aumenta la eficiencia en el nivel de distribución. Los operadores de redes de distribución independientes (IDNOS) como Eclipse Power Networks son ideales para la adopción rápida y enfocada de herramientas de IA. Los IDNO pueden intentar implementar soluciones de IA específicas en diseño, planificación, operaciones y mantenimiento de activos utilizando estructuras más ágiles que los operadores de red de distribución tradicionales (DNOS).
AI admite una conectividad más rápida, una adopción más inteligente de las redes existentes y un mantenimiento predictivo que minimiza las interrupciones y los costos. Durante la etapa de planificación, la IA permite una mejor pronóstico de demanda y modelado de escenarios. Además, a través de la gestión de activos basado en datos, AI lo ayudará a pasar de estrategias de mantenimiento reactivas a preventivas.
Sin embargo, si bien la industria energética ya puede referirse al éxito, no se trata solo de enfrentar una escasez significativa de habilidades de IA en todo el Reino Unido. Estos se suman al desafío de adaptarse a los cambios en el uso y el crecimiento de la energía, impulsados en parte por una mayor demanda de IA. Pero hay un número cada vez mayor de ayuda, que incluye herramientas gratuitas, oportunidades de recaudación de fondos y asociaciones de movilidad del conocimiento respaldadas por Innovate UK. Al invertir en habilidades y remodelar la IA como un facilitador estratégico en todas las funciones comerciales, la industria energética puede continuar innovando en esta área.
De la condición al tratamiento
A pesar de algunas alarmas con respecto al consumo de energía de la IA, tiene más potencial que compensar sus propias necesidades de energía. Como se encontró un informe reciente de la AIE, podría ayudar a reducir los costos, aumentar la competitividad y reducir las emisiones en todo el sector.
Al optimizar la demanda y la generación utilizando la IA, no hay necesidad de tomar un enfoque simple de «agregar más para agregar más». La optimización inteligente de AI de redes inteligentes y redes administradas de manera proactiva permite muchos de los nuevos centros de datos de hiperscala de elevación pesada para alimentar la infraestructura de energía limpia que beneficia a todos.
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