صنعت برق به‌عنوان یکی از ستون‌های اصلی جامعه مدرن در معرض تحولی شگرف متأثر از پیشرفت‌های فناوری قرار دارد. هوش مصنوعی با پتانسیل ایجاد انقلابی در نحوه تولید، توزیع و مصرف برق در صدر فهرست عوامل این تحول جای گرفته و ضرورت ادغام آن در این بخش با توجه به افزایش تقاضای انرژی و ضرورت کاهش انتشار کربن بیش از پیش مشهود است.
هوش مصنوعی فرصت‌های بی‌نظیری برای ارتقای کارایی، افزایش قابلیت اطمینان و پایداری در صنعت برق ارائه می‌دهد و مهم‌ترین چالش‌های موجود، از نگهداری تجهیزات و پیش‌بینی تقاضا گرفته تا بهینه‌سازی توزیع و ادغام منابع تجدیدپذیر را برطرف می‌کند.
شبکه پیچیده و وسیع برق برای انطباق با تقاضاهای گوناگون و ادغام فناوری‌های جدید تحت فشار مستمر است و روش‌های سنتی مدیریت شبکه نمی‌توانند پاسخگوی تقاضای فزاینده باشند. هوش مصنوعی به مثابه نیرویی تحول‌آفرین ابزارها و تکنیک‌هایی را ارائه می‌دهد که می‌توانند همه ابعاد زنجیره تأمین برق را بهبود بخشند. این فناوری ابزارهای پشتیبانی از تصمیم‌گیری را فراهم و به اپراتورهای شبکه برق در اتخاذ تصمیمات آگاهانه کمک می‌کند. ابزارهای فناورانه مذکور می‌توانند سناریوهای مختلف و تأثیرات بالقوه آن‌ها را شبیه‌سازی کنند تا اپراتور بتواند بهترین اقدامات را برگزینند. علاوه بر این، اتوماسیون فعالیت‌های روتین به اپراتورهای انسانی اجازه می‌دهد که بر فعالیت‌های پیچیده‌تر و استراتژیک‌تر در این صنعت تمرکز کنند.
علاوه بر موارد مذکور، هوش مصنوعی با بهبود پیش‌بینی و مدیریت مصرف برق در حال ایجاد تحول در بخش انرژی است. این فناوری از طریق مدل‌های پیش‌بینی پیشرفته، مدیریت شبکه‌های هوشمند، استراتژی‌های پاسخگویی به تقاضا، نگهداری پیشگیرانه و سیستم‌های مدیریت جامع انرژی به ایجاد زیرساخت انرژی کارآمدتر، پایدارتر و قابل‌اعتمادتر کمک می‌کند. این امر نه تنها موجب کاهش هزینه‌ها و بهبود بهره‌وری عملیاتی می‌شود، بلکه از گذار به سمت منابع انرژی تجدیدپذیر و آینده‌ای سبزتر نیز حمایت می‌کند.
بر اساس پیش‌بینی‌های صورت گرفته، ارزش بازار جهانی هوش مصنوعی در بخش انرژی از سال ۲۰۲۳ تا سال ۲۰۳۳ با نرخ رشد سالیانه ۳۰/۱ درصد افزایش می‌یابد و از ۳/۷ میلیارد دلار به ۵۱/۴ میلیارد دلار می‌رسد. این بازار شامل دو بخش اصلی راه‌حل‌ها و خدمات است که هر دو با سرعت قابل توجهی در این دوره زمانی رشد خواهند کرد و سهم قابل‌توجهی از بازار را به خود اختصاص می‌دهند. طبق برآورد صورت گرفته، تا پایان سال ۲۰۲۴ بیش از ۷۰ درصد از شرکت‌های انرژی از راه‌حل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی در بخشی از عملیات خود استفاده خواهند کرد؛ امری که حاکی از پتانسیل بالای این فناوری در بهبود بهره‌وری و تصمیم‌گیری در این صنعت است.
پیش‌بینی دقیق تقاضای برق برای حفظ تعادل شبکه و جلوگیری از خاموشی اهمیت ویژه‌ای دارد. هوش مصنوعی با استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته می‌تواند حجم عظیمی از داده‌ها، از جمله الگوهای آب و هوایی، داده‌های سوابق مصرف و حتی روندهای اجتماعی را تحلیل کرده و تقاضای برق را با دقت بالایی پیش‌بینی کند. این پیش‌بینی‌ها به شرکت‌های ارائه‌دهنده خدمات امکان می‌دهد، تا مدیریت مؤثرتری داشته باشند و از تطابق عرضه با تقاضا بدون هدررفت منابع، اطمینان حاصل کنند. از همین روی، این فناوری به بهینه‌سازی مصرف انرژی و کاهش هزینه‌ها برای تأمین‌کنندگان و مصرف‌کنندگان کمک می‌کند.
هوش مصنوعی در پیش‌بینی مصرف انرژی از مدل‌های مختلف یادگیری ماشین مانند شبکه‌های عصبی مصنوعی (Artificial Neural Networks)، رگرسیون بردار پشتیبان (Support Vector Regression)، جنگل تصادفی (Random Forest) و شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه مدت (Long Short-Term Memory) استفاده می‌کند. این مدل‌ها با تحلیل سوابق مصرف، الگوهای آب و هوایی و سایر عوامل مرتبط، مصرف انرژی آینده را با دقتی بالا پیش‌بینی می‌کنند.
از نظر اقتصادی، این پیش‌بینی‌ها به شرکت‌ها و مصرف‌کنندگان کمک می‌کند که هزینه‌های انرژی خود را دقیق‌تر تخمین بزنند و تصمیمات مالی آگاهانه‌تری بگیرند. همچنین، این فناوری به مصرف‌کنندگان امکان می‌دهد تا الگوهای مصرف انرژی خود را بهتر درک کرده و آن را به منظور ارتقاء بهره‌وری انرژی تنظیم کنند. به لحاظ فنی نیز استفاده از هوش مصنوعی به بهبود جمع‌آوری و تحلیل داده‌های انرژی منجر می‌شود و دقت پیش‌بینی‌ها را افزایش می‌دهد.
هوش مصنوعی در مدیریت پاسخگویی به تقاضا نقش مهمی ایفا می‌کند. این فناوری با تنظیم مصرف برق در پاسخ به سیگنال‌های اپراتورهای شبکه یا تأمین‌کنندگان انرژی، به تعادل عرضه و تقاضا در دوره‌های اوج مصرف کمک می‌کند. این امر نه تنها فشار بر شبکه را کاهش می‌دهد، بلکه از نیاز به ارتقاء زیرساخت‌های هزینه‌بر نیز جلوگیری می‌نماید. طبق آمار ارائه شده از سوی شرکت «IBM»، حدود ۵۵ درصد از شرکت‌های انرژی قصد دارند، تا پایان سال ۲۰۲۴ از هوش مصنوعی برای پیش‌بینی تقاضا و تعادل بار استفاده کنند. این اقدام به منظور آگاهی دقیق‌تر از نیازهای انرژی و توزیع کارآمدتر منابع انجام می‌شود و برای مدیریت پیچیدگی‌های عرضه و تقاضای انرژی ضروری است.
از سوی دیگر، سیستم‌های مدیریت انرژی مبتنی بر هوش مصنوعی مانند «C۳ AI Energy Management» نیز نقش مهمی در بهینه‌سازی مصرف انرژی دارند. این سیستم‌ها با یکپارچه‌سازی داده‌ها از منابع مختلف و استفاده از تحلیل‌های آینده‌نگرانه، فرصت‌های بهینه‌سازی بهره‌وری انرژی و کاهش هزینه‌ها را شناسایی می‌کنند. بر اساس گزارش شرکت تحقیقات بازار «Frost & Sullivan»، این سیستم‌ها می‌توانند تا ۳۰ درصد از مصرف انرژی را کاهش دهند.
استفاده از هوش مصنوعی در بهره‌وری منابع انرژی تجدیدپذیر به دلیل نوسانات و غیرقابل پیش‌بینی بودن این منابع، نقشی حیاتی دارد. این فناوری با تحلیل دقیق و پیش‌بینی نوسانات عرضه انرژی به اپراتورهای شبکه کمک می‌کند، تا انرژی تجدیدپذیر را بهینه‌تر و کارآمدتر به شبکه وارد نمایند. این فرآیند نه تنها بهره‌وری را افزایش می‌دهد، بلکه به افزایش اعتمادپذیری و ثبات سیستم‌های انرژی نیز کمک می‌کند.
یکی از کاربردهای مهم هوش مصنوعی در این زمینه پیش‌بینی وضعیت آب و هوا است. الگوریتم‌ها با تحلیل داده‌های هواشناسی می‌توانند پیش‌بینی‌های دقیقی از شرایط آب و هوایی ارائه دهند که برای برنامه‌ریزی تولید انرژی خورشیدی و بادی بسیار حائز اهمیت است. این پیش‌بینی‌ها به اپراتورها اجازه می‌دهند تا تولید انرژی را بهینه کرده و از وابستگی به منابع پشتیبان بکاهد.
پیش‌بینی تقاضا به یکی از کاربردهای کلیدی هوش مصنوعی در بازار انرژی تبدیل شده و بیش از ۲۷ درصد از سهم بازار را به خود اختصاص داده است. استفاده از این فناوری برای پیش‌بینی تقاضا به تأمین‌کنندگان انرژی این امکان را می‌دهد که نیازهای آینده را با دقت بیشتری پیش‌بینی کرده، تولید را بهینه‌سازی کنند و هدررفت انرژی را به حداقل برسانند. این موضوع به ویژه در ادغام انرژی‌های تجدیدپذیر اهمیت ویژه‌ای دارد.
علاوه بر این، حدود ۵۰ درصد از شرکت‌های انرژی قصد دارند تا پایان سال ۲۰۲۴ از هوش مصنوعی برای یکپارچه‌سازی انرژی‌های تجدیدپذیر و مدیریت شبکه بهره‌برداری کنند؛ امری که نشان‌دهنده اهمیت روزافزون هوش مصنوعی در تبدیل انرژی‌های سبز به منابع قابل اعتماد و ساده‌تر برای توزیع است.
هوش مصنوعی همچنین در انتخاب و ارزیابی مکان‌های مناسب برای نصب تأسیسات تأمین انرژی تجدیدپذیر مؤثر است. تحلیل داده‌های ماهواره‌ای و محیطی توسط این فناوری به شناسایی بهترین مکان‌ها برای احداث مزارع خورشیدی یا بادی می‌انجامد و به افزایش بهره‌وری انرژی و بهینه‌سازی سرمایه‌گذاری‌ها کمک می‌کند.
پایداری و بهینه‌سازی شبکه نیز از دیگر مزایای استفاده از هوش مصنوعی است. این سیستم‌ها به‌طور مداوم داده‌های تولید و مصرف انرژی را نظارت و تصمیمات فوری برای بهینه‌سازی عملیات شبکه اتخاذ می‌کنند. این امر تضمین می‌کند که حتی با وجود نوسانات منابع انرژی تجدیدپذیر، پایداری و کارایی شبکه حفظ شود.
علاوه بر این، هوش مصنوعی می‌تواند بهره‌وری سیستم‌های انرژی تجدیدپذیر را نیز افزایش دهد. این فناوری با پیش‌بینی نیازهای نگهداری و بهینه‌سازی پارامترهای عملیاتی کمک می‌کند تا توربین‌های بادی و پنل‌های خورشیدی با حداکثر بازدهی عمل کنند و این امر برای تأمین پایدار تقاضای انرژی بسیار مهم است.
در زمینه ذخیره‌سازی انرژی، هوش مصنوعی چرخه‌های شارژ و دشارژ باتری‌ها را بهینه می‌کند. این بهینه‌سازی، وابستگی به سوخت‌های فسیلی را کاهش داده و پایداری شبکه را در دوره‌های کمبود تولید انرژی تجدیدپذیر افزایش می‌دهد.
هوش مصنوعی همچنین، با بهبود کارایی تولید انرژی و کاهش هزینه‌های عملیاتی به صرفه‌جویی در هزینه‌ها کمک و انرژی تجدیدپذیر را از نظر اقتصادی برای سرمایه‌گذاران جذاب‌تر می‌کند. بر اساس برآوردهای صورت گرفته، استفاده از این فناوری می‌تواند مصرف انرژی و انتشار کربن را تا ۱۹ درصد در سال ۲۰۵۰ کاهش دهد. ترکیب هوش مصنوعی با سیاست‌های انرژی و تولید برق کم‌کربن، مصرف انرژی را تا ۴۰ درصد و انتشار کربن را تا ۹۰ درصد در مقایسه با سناریوهای معمولی کاهش می‌دهد.
هوش مصنوعی در مدیریت شبکه‌های هوشمند برق نقش اساسی ایفا می‌کند. این شبکه‌ها با بهره‌گیری از فناوری‌های ارتباطی دیجیتال و الگوریتم‌های پیشرفته قادر به شناسایی و واکنش به تغییرات لحظه‌ای در مصرف انرژی هستند. الگوریتم‌های هوش مصنوعی با پیش‌بینی دقیق الگوهای مصرف به شرکت‌های تأمین انرژی کمک می‌کنند تا منابع را بهینه تخصیص داده و توزیع برق را در دوره‌های اوج مصرف بهبود بخشند.هوش مصنوعی با تسهیل پاسخگویی پویا به تقاضا و تحلیل داده‌های لحظه‌ای، انعطاف‌پذیری مدیریت منابع را افزایش می‌دهد. این فناوری می‌تواند تغییرات در الگوهای مصرف انرژی و دسترسی به منابع انرژی تجدیدپذیر را پیش‌بینی کرده و از این طریق تعادل بار پیک را مدیریت و به ثبات شبکه کمک کند.