기후 변화에 맞서 싸우려면 녹색 에너지가 필수적이다. 세상은 더 적은 전력을 사용하고 덜 유해한 소스로 전환해야 하지만 이는 처음에 보이는 것보다 더 복잡하다. AI는 퍼즐의 누락된 부분임이 입증될 수 있다.

전문가들은 에너지 부문에서 AI의 사용 사례를 50개 이상 확인했다. 이러한 애플리케이션 중 다수는 지속 가능한 전력 인프라로의 전환을 지원한다. AI가 녹색 에너지의 미래인 이유를 강조하면서 가장 중요한 용도 중 일부를 살펴보겠다.

스마트 그리드

양방향 전기 흐름을 지원하고 광범위한 데이터 기술을 활용하는 스마트 그리드는 에너지 분야에서 AI의 가장 인기 있는 응용 프로그램이다. AI는 이러한 네트워크가 생성하는 수천 개의 데이터 포인트를 분석하여 실시간 조정을 가능하게 한다. 이러한 지속적인 변화는 재생 에너지의 가장 큰 과제 중 하나인 간헐성을 해결하는 데 핵심이다.

태양광 패널과 풍력 터빈은 변동하는 자연 현상에 의존하기 때문에 수요에 따라 전력을 생산할 수 없다. 가장 높은 세대 기간은 종종 최대 소비량과 일치하지 않는다. 겨울에는 아침저녁으로 어두워지면 에너지를 더 많이 사용하지만, 태양광 패널은 어둠 속에서 전력을 생산하지 못한다.

AI 기반 스마트 그리드는 주어진 시간에 가장 필요한 곳에 에너지를 보내 도움을 준다. 발전량이 많고 소비량이 적을 때 더 많은 전기를 저장 장치로 보낸다. 사용량이 증가하고 생산량이 감소하면 저장된 전력을 분배한다. 결과적으로 재생에너지의 신뢰성이 더욱 높아진다.

정보에 입각한 재생 가능 확장

마찬가지로 모든 지역이 재생에너지에 똑같이 적합한 것은 아니다. 태양광 패널은 햇빛이 많은 지역에서 더 많은 전력을 생산하고, 고도가 높을수록 바람이 증가하기 때문에 풍력 터빈은 산악 지역에 가장 적합하다. 그러나 토지 소유권의 복잡성과 건설이 인근 야생 동물에 미치는 영향으로 인해 문제가 복잡해졌다.

머신러닝 모델은 이러한 모든 복잡한 요소를 동시에 분석하여 도움을 줄 수 있다. AI는 인간보다 더 빠르고 정확하게 새로운 재생 가능 인프라를 구축할 수 있는 이상적인 지점을 강조할 수 있다. 이러한 결정이 복잡해질수록 AI는 더욱 유리해진다.

AI 통찰력을 활용하여 에너지 회사는 재생 가능 시스템이 가장 낮은 비용과 생태학적 영향으로 가장 많은 에너지를 생산할 수 있는 곳을 찾을 수 있다. 이러한 정보에 입각한 의사 결정을 통해 배출가스 없는 전기로 더욱 원활하고 안전하게 전환할 수 있다.

그리드 유지관리

친환경 에너지는 본질적으로 주문형 에너지보다 변동성이 크기 때문에 유지 관리가 더 중요하다. 고장이 발생하면 광범위한 전력 중단이 발생할 수 있으며, 높은 수리 비용으로 인해 이러한 시스템의 이미 가파른 가격표가 더욱 증폭된다. AI는 예측 유지 관리를 통해 도움을 줄 수 있다.

예측 유지보수는 조기 경고 신호를 식별하는 방법을 학습하여 장비 고장을 예측한다. 이러한 시스템은 문제가 여전히 작고, 쉽고, 저렴하게 해결될 때 기술자에게 경고를 보낸다. 결과적으로 예측 유지 관리는 가동 중지 시간을 줄이고 기존 수리 방식으로는 도달할 수 없는 수준으로 효율성을 향상시킨다.

이 AI 기반 유지 관리 전략은 기존 재생 불가능한 그리드에도 유용하다. 유틸리티 회사는 전력망을 더 나은 상태로 유지함으로써 에너지 낭비와 중단을 최소화할 수 있다. 결과적으로, 그들은 더 적은 배출량으로 동일한 양의 전기를 제공한다.

향상된 에너지 효율성

효율성은 녹색 에너지로의 전환에 있어 또 다른 핵심 요소이다. 화석 연료를 사용하는 환경에서 소비를 줄이면 지역이 재생 가능 에너지로 전환되기 전에 배출량이 줄어든다. 이미 재생 에너지를 사용하고 있는 지역의 효율성이 높다는 것은 이러한 간헐적 전력원이 사람들의 요구를 충족시키기 위해 많은 양의 전기를 생산할 필요가 없다는 것을 의미한다.

이 분야에서 AI의 역할은 스마트 그리드의 작동 방식과 유사하다. 가정, 기업, 발전소에 있는 AI 기반 사물인터넷(IoT) 장치는 실시간 상태를 분석하고 그에 따라 에너지 공급을 조정할 수 있다. 이렇게 하면 동일한 프로세스를 지원하면서 가능한 한 적은 전력을 사용할 수 있다.

스마트 온도 조절 장치는 이러한 개념이 실제로 실행되는 훌륭한 예이다. 이러한 장치는 상대적으로 단순하기 때문에 난방 및 냉방 사용량을 연간 평균 8% 줄인다. 동일한 적응형 기술을 대규모 환경에 적용하면 상당한 에너지 절감 효과를 얻을 수 있다.

공급망 최적화

마찬가지로 AI는 더 큰 에너지 공급망의 탄소 배출량을 줄일 수 있다. 머신러닝 모델은 전력 네트워크를 분석하여 미묘한 변화로 배출량을 줄일 수 있는 영역을 찾을 수 있다. 이러한 기회 중 상당수는 인간의 눈으로 놓치기 쉽지만 AI는 이러한 종류의 분석에 매우 효과적이다.

예를 들어, 개조된 전력 변압기는 새 변압기 제조 시 발생하는 폐기물과 배출물을 제거한다. 이 대안은 단순성 때문에 간과하기 쉽지만 전력망에 큰 영향을 미칠 수 있다. AI는 재활용이 더 나은 경로를 식별하고 이를 유틸리티 회사에 추천할 수 있다.

배출 감소는 더 가까운 공급업체를 이용하거나, 배송 간격을 다르게 하거나, 재활용 재료 공급원을 찾는 것에서도 비롯될 수 있다. AI 분석은 이러한 복잡한 요소의 최상의 조합을 찾아 에너지 공급망을 최대한 효율적으로 만들 수 있다.

날씨 모델링

세계가 재생 가능한 전력에 더 많이 의존함에 따라 일기예보 및 분석은 점점 더 중요해질 것이다. 예측 작업에서 AI의 입증된 효율성은 AI를 작업에 이상적인 도구로 만든다.

일부 조직에서는 이미 딥 러닝 모델을 사용하여 다양한 기상 조건에 따라 크게 달라지는 태양광 발전 수준을 예측한다. 이 AI 접근 방식은 기존 예측보다 예측이 더 정확합니다. 결과적으로 효과적인 녹색 에너지 전환을 계획하는 것이 더 쉬워진다.

유사한 솔루션을 사용하면 유틸리티 회사가 다가오는 악천후에 대비할 수도 있다. AI 모델은 녹색 전원을 방해할 수 있는 상황을 당국에 경고할 수 있다. 이러한 조기 경고를 통해 전력 회사는 충분한 에너지 보유량을 확보하고 인프라를 보호하여 피해와 정전을 방지할 수 있다.

실시간 에너지 거래

그린 에너지에 대한 AI의 또 다른 장점은 더 빠르고 수익성이 높은 에너지 거래가 가능하다는 것이다. 기존 전력원과 달리 재생에너지는 사람들이 자신의 소유지에 있는 태양광 패널이나 소형 터빈을 통해 스스로 전기를 생산할 수 있게 해준다. AI 기반 에너지 거래를 통해 이러한 시스템에 대한 투자 수익을 더 빠르게 얻을 수 있어 더 폭넓은 채택을 장려한다.

평균 주거용 태양광 패널 설치 비용은 세금 공제 후에도 $16,000 이상이다. 그러나 소유자가 스스로 전력을 생산하기 때문에 전기 요금을 적게 지불하여 비용을 절약할 수 있다. AI는 이러한 시스템의 잉여 에너지를 다시 그리드로 판매하여 절감 효과를 높인다.

재생 가능 에너지는 간헐적이므로 주택 소유자가 필요로 하는 것보다 더 많은 것을 생성한다. AI는 이런 일이 발생하는 시점을 인식하고 가장 비용 효율적인 시점에 자동으로 유틸리티 회사에 에너지를 보낼 수 있다. 결과적으로, 그리드는 더 많은 재생 가능 전력을 분배할 수 있으며 이러한 재생 가능 에너지 소유자는 설치 비용을 상쇄하기 위해 돈을 벌 수 있다.

AI는 보다 친환경적인 미래를 위한 길을 열어준다.

그린 에너지로의 전환은 중요하지만 복잡한 과정이다. AI는 완전한 솔루션은 아니지만 이러한 전환에 필요한 도움을 제공한다.

AI는 유틸리티 회사와 고객이 대규모 재생 에너지를 실행 가능하게 만드는 데 필요한 속도, 정확성 및 통찰력을 갖추고 있다. 동시에, 이는 기존의 화석 연료 의존 시스템에서 발생하는 배출량을 줄일 것이다. 기후 변화의 위협이 커짐에 따라 이러한 이점을 간과하기가 더 어려워졌다. 결과적으로 AI는 기후 필수품이 될 것이다.