Две стороны появления ИИ в секторе возобновляемой энергетики

ИИ становится ключевым инструментом для повышения эффективности глобальной энергетической системы и, в частности, для обеспечения взлета возобновляемых источников энергии . «ИИ позволяет, с одной стороны, оптимизировать прогнозирование генерации (солнечной, ветровой) путем корректировки погодных и производственных моделей в режиме реального времени; а с другой стороны, он также помогает улучшить управление спросом и хранением, а также практически мгновенно корректировать спрос и предложение, что повышает эффективность системы», — объясняет Исмаэль Моралес, руководитель отдела климатической политики в Renewable Foundation.

Учитывая это, его потенциал огромен, «при условии, что его применение будет соответствовать строгим критериям устойчивости и социальной справедливости , а также физическим базам данных и потреблению природных ресурсов, которые также должны обеспечиваться возобновляемой энергией».

Мигель Коломо, руководитель отдела предиктивного обслуживания компании Endesa, приводит конкретные примеры. «ИИ присутствует во многих наших процессах. Например, он помогает нам прогнозировать производство энергии для принятия решений на основе ветровых, солнечных и гидроэнергетических ресурсов, которые будут у нас на заводах», — начинает он с акцента.

«В предиктивном обслуживании», — продолжает он, — «для прогнозирования сбоев и сокращения незапланированных простоев благодаря моделям на основе данных датчиков». Его полезность простирается дальше: «В классификации производственных потерь с помощью моделей классификации, которые указывают причины, связанные с нашими потерями. В диагностике изображений, которая позволяет нам автоматизировать мониторинг активов и обнаружение птиц с помощью компьютерного зрения; или в автоматизации задач с использованием традиционных и генеративных приложений ИИ». Все это, по словам Коломо, повышает эффективность, снижает затраты и повышает безопасность сети.

В Smarkia, компании, занимающейся мониторингом и интеллектуальным управлением энергетическими данными, они применяют искусственный интеллект для автоматизации и оптимизации всего управления энергией своих клиентов, от сбора данных до участия в рынках гибкости. Только в солнечной энергетике эта компания управляет более чем 1500 фотоэлектрическими установками и более 5 ГВт мощности. Благодаря ИИ они помогают таким компаниям, как MN8 Energy (один из крупнейших независимых производителей солнечной энергии в США), улучшать качество данных, сокращать расходы и работать более эффективно.

«Мы автоматизируем критические оповещения, интегрируем ключевые сигналы (такие как температура или радиация) и предлагаем комплексный мониторинг из единой среды», — объясняет Марина Сальмерон, директор по маркетингу Smarkia. «Наши клиенты видят немедленные результаты».

Он поясняет, что, например, в секторе розничной торговли удалось достичь экономии в среднем 5% на заведение и более €2 млн за счет оптимизации тарифов. «В крупных международных гостиничных сетях мы достигли рентабельности инвестиций в размере 162% с экономией 40% на промышленном охлаждении и энергетических контрактах. То есть, с экономической точки зрения, на каждый инвестированный евро наш клиент получил €1,62 экономии».

Для клиентов в секторе недвижимости, утверждает он, было достигнуто сокращение потребления тепла до 40%, в то время как для клиентов в агропродовольственной отрасли «благодаря платформе была достигнута экономия до 28% затрат на производство конечной продукции». И, чтобы выделить еще один, «в ведущей группе в секторе досуга и развлечений был достигнут ROI в 545% с окупаемостью менее чем за месяц. В этом случае на каждый инвестированный евро отдача составила 6,45 евро». Помимо экономии энергии, Сальмерон подчеркивает, что ИИ «помогает нашим клиентам улучшить операционную организацию, повысить их способность предвидеть, принимать решения на основе данных... это реальная, измеримая и масштабируемая эффективность».

Но по мере развертывания приложений ИИ в энергетическом секторе растут и опасения. « Энергопотребление центров обработки данных, в которых размещаются системы ИИ, растет быстрее, чем возможности генерации возобновляемой энергии», — предупреждает Рафаэль Майо Гарсия, руководитель отдела научных вычислений в Ciemat и координатор совместной программы «Цифровизация для энергетики» европейского альянса EERA. «И это порождает неприятный парадокс : для оцифровки энергии мы используем все больше и больше энергии. В этом году искусственный интеллект может потребить столько же энергии, сколько Финляндия. Некоторые более пессимистичные отчеты приравнивают это к расходам всей Японии», — отмечает он.

Исмаэль Моралес идет еще дальше. «ЦОДы будут потреблять 10% мировой электроэнергии к 2030 году. Для охлаждения серверов требуется 660 миллиардов литров воды в год. А ускоренное устаревание приведет к образованию более пяти миллионов тонн электронных отходов». По его мнению, это невозможно без строгих критериев устойчивости.

В связи с этим Endesa начала принимать меры по минимизации воздействия. «Мы используем периферийные вычисления, чтобы избежать отправки огромных объемов данных в облако, и выбираем поставщиков, которые сертифицируют использование возобновляемой энергии и энергоэффективность», — объясняет Коломо. Smarkia, со своей стороны, подчеркивает, что ее ИИ не является генеративным, как ChatGPT, а использует алгоритмы, разработанные для минимизации потребления энергии . «Наш энергетический баланс явно положительный», — говорит Сальмерон.

Часто барьером становится восприятие того, что цифровизация означает увеличение потребления энергии. «Нам нужно сломать ложную дихотомию между технологией и устойчивостью», — настаивает Сальмерон. «Мы видим у наших клиентов, — говорит он, — что при разумном применении ИИ не только компенсирует их расходы на энергию, но и фактически умножает их в виде экономии».

Однако не все приложения созданы равными. Фонд возобновляемой энергии предупреждает, что многие компании до сих пор не проверяют социально-экологическое воздействие своих алгоритмов , и что сохраняются непрозрачные практики или практики, ориентированные исключительно на экономическую эффективность. «Девяносто процентов компаний отдают приоритет эффективности, а не справедливости, и только 12% проводят аудиты воздействия своего ИИ на окружающую среду», — осуждает Моралес. Поэтому они предлагают ряд мер: исключительное использование возобновляемой энергии, географическое планирование центров обработки данных, аудит потребления и водного следа, оборудование экономики замкнутого цикла и публичная прозрачность данных о потреблении. «И, прежде всего, должен быть гарантирован справедливый доступ к этим технологиям. Потому что в противном случае уязвимые группы будут исключены из новой энергетической модели», — предупреждает он.

Даже с его тенями искусственный интеллект рассматривается как столп будущего энергетического сектора. «Он станет ключевым фактором интеграции хранения, автоматизации критических решений и повышения конкурентоспособности возобновляемых источников энергии. Это не просто инструмент; в случае Endesa это стратегическая часть нашего видения будущего», — заключает Коломо.

Из CIEMAT Майо указывает на следующие вехи на этом пути: разработка более легких алгоритмов, питание систем чистой энергией и приближение передовых вычислений ко всей отрасли, а не только к крупным компаниям. Исмаэль Моралес уделяет особое внимание социальной перспективе: «ИИ должен служить справедливому энергетическому переходу . Он не может заменить сокращение потребления или увеличить неравенство. Но если применять его с прозрачностью, справедливостью и экологической осведомленностью, он может стать грозным союзником».