Autorka: Lu Jianfei je vyšší konzultantka a specializuje se na energetiku, reformu státem vlastněných podniků (SOE) a vedení společností. Má doktorát z managementu na Čínské lidové univerzitě. Článek odráží názory autorky, a ne nutně názory CGTN.

V čínské Šanghaji se od 6. do 8. července konala Světová konference umělé inteligence 2023 (WAIC 2023). Konference neustále hraje roli „technologického lídra, ukázky aplikací, průmyslového akcelerátoru a správní rady“ s cílem usnadnit celosvětovou spolupráci v oblasti technologií umělé inteligence (AI). AI je simulace lidské inteligence pomocí různých strojů k vytvoření inteligentního softwaru a hardwaru, které mohou replikovat lidské chování. Kombinací informatiky a robustních datových sad zlepšila AI provozní efektivitu a výkon v mnoha odvětvích.

Podle portálu Statista má umělá inteligence potenciál podporovat organizace, aby do roku 2030 dosáhly 11-45procentního snížení intenzity svých ekonomických emisí (EEI). Jak požaduje Pařížská dohoda, do roku 2050 je třeba dosáhnout čisté nuly, což pohání energetický průmysl ke zvýšení účinnosti. A scénář udržitelného rozvoje (SDS) Mezinárodní energetické agentury (IEA) předpovídá, že zvýšení energetické účinnosti bude do roku 2040 zodpovědné za více než 40 procent snížení emisí skleníkových plynů souvisejících s energií. V důsledku toho je umělá inteligence zásadní pro zlepšení energetické účinnosti pro dosažení mezinárodních cílů v oblasti klimatu a energetiky podle plánu.

Umělá inteligence dláždí cestu ke zlepšení energetické účinnosti prostřednictvím optimalizace prognózování obnovitelné energie a provozu sítě, koordinace distribuovaných energetických aktiv a řízení na straně poptávky a inovací a objevů materiálů. Vezměme si jako příklad předpověď zatížení ve špičce. Je to kritická součást udržování provozu energetické sítě, protože prudký nárůst poptávky po energii může snadno způsobit výpadky proudu. Jako jedna z tradičních technologií pro předpovídání zátěže je široce používána historická analýza založená na údajích o spotřebě energie, denní době a chování zákazníků.

Má však omezení, protože vynechává faktory, které by mohly ovlivnit spotřebu energie, jako jsou změny počasí, technologická vylepšení a neočekávané kolísání poptávky po energii. I když má tradiční technologie předpovědi zátěže ve špičce svá omezení, stále se používá v mnoha systémech energetického managementu. Umělá inteligence otevírá nové možnosti optimalizace predikce zatížení ve špičce. Umožňuje systémům správy napájení analyzovat značné objemy dat z několika zdrojů, včetně předpovědi počasí, veřejných médií a inteligentních měřičů. Přesněji řečeno, pomocí zkoumání údajů o spotřebě energie je umělá inteligence schopna najít trendy ve spotřebě energie na základě proměnných, jako je teplota, den v týdnu a denní doba. A s využitím těchto dat může přesně předvídat budoucí trendy ve využití energie v některých oblastech.

Predikce zatížení ve špičce založená na AI zřejmě přinese velké výhody. Vysoká přesnost je jednou z hlavních výhod. Zpráva IEA ukazuje, že systémy řízení spotřeby energie založené na umělé inteligenci mohou snížit spotřebu ve špičce až o 10 procent a snížit celkovou spotřebu energie až o 15 procent. Systémy řízení spotřeby s technologií AI mohou zefektivnit spotřebu energie a vyhnout se náhlým výpadkům proudu.

Navíc předpověď doby a zatížení ve špičce založená na umělé inteligenci může zvýšit efektivitu výroby energie. Poskytovatelé energie mohou snížit výrobou energie na základě předpovědi energetické zátěže a šetřit produktivitu na dobu špičky. To může usnadnit obchodním společnostem snížit jejich uhlíkovou stopu a dosáhnout jejich environmentálních cílů. A konečně, předpověď zatížení ve špičce založená na AI umožňuje monitorovat spotřebu energie v reálném čase. Energetičtí manažeři mohou lokalizovat potenciální problémy a jednat dříve, než způsobí výpadky nebo poruchy. Monitorování v reálném čase může také podnikům pomoci identifikovat potenciální aspekty, ve kterých mohou zlepšit účinnost využívání energie.

Díky rostoucí výrobě a spotřebě energie po celém světě byl posílen trh řízení energetické účinnosti založený na umělé inteligenci. Podle Fortune Business Insights se velikost tohoto trhu bude od roku 2022 do roku 2030 rozšiřovat při složeném tempu růstu o 21 procent ročně, přičemž se předpokládá, že do roku 2030 dosáhne 2,02512 bilionu dolarů. V budoucnu se očekává, že technologie umělé inteligence bude neustále zlepšovat pracovní tok tradičního energetického průmyslu tím, že bude poskytovat lepší analýzu dat, efektivnější výrobu a distribuci energie, sníženou závislost na neobnovitelných zdrojích energie a pokročilé strategie nakládání s odpady. To bude nejen pohánět energetický průmysl od fyzické síly k inteligenci, ale také zatím nepředstavitelným způsobem, a přispěje to k dosažení cíle energetického průmyslu – efektivnější, propojenější a udržitelnější budoucnosti.

Jia