AI nel mercato dell'energia Tendenze

Driver di mercato - Aumentare la domanda di efficienza energetica e ottimizzazione

La domanda energetica globale è cresciuta significativamente negli ultimi decenni a causa di una rapida industrializzazione e urbanizzazione in tutte le principali economie del mondo. Allo stesso tempo, c'è stata una crescente consapevolezza circa la sostenibilità ambientale e mitigare gli impatti dei cambiamenti climatici. I fornitori di energia e le autorità di regolamentazione stanno aumentando la compulsione alla transizione verso fonti più efficienti e più pulite di produzione di energia.

AI promette di svolgere un ruolo fondamentale nel migliorare l'efficienza energetica globale attraverso l'ottimizzazione avanzata dell'offerta e della domanda. Monitorando le operazioni di apparecchiature in tempo reale e rilevando anomalie, le utilità possono evitare guasti e interruzioni. Questo migliora l'affidabilità dei servizi.

Numerose aziende della catena del valore energetico hanno già iniziato ad implementare l'IA. I consumatori industriali stanno sfruttando l'IA per ridurre l'impronta energetica delle loro strutture attraverso l'ottimizzazione continua e il controllo automatizzato di diverse attrezzature / macchinari basati su esigenze in evoluzione.

Nel complesso, la capacità di AI di migliorare enormemente l'efficienza energetica attraverso una migliore ottimizzazione detiene enorme potenziale per trasformare i sistemi energetici globali.

Driver di mercato - Avanzamenti in tecnologie dell'intelligenza artificiale che migliorano le capacità predittive

Gli sviluppi rapidi si verificano nei settori dell'apprendimento profondo, della visione del computer, dell'elaborazione del linguaggio naturale e di altri sotto domini AI in tempi recenti. Questo sta espandendo le frontiere delle applicazioni attraverso una vasta gamma di domini, tra cui AI nel settore energetico.

Le capacità di intelligenza artificiale riguardanti la manutenzione predittiva e la previsione sono particolarmente promettenti per ottimizzare le prestazioni degli asset, nonché la pianificazione della domanda/offerta. Modelli avanzati di deep learning formati su dati del sensore IoT da piattaforme petrolifere, tubazioni, centrali elettriche ecc. può ora identificare i modelli sottili per prevedere guasti dell'attrezzatura anche prima che si verifichino sintomi. Questo aiuta a pianificare la manutenzione in anticipo evitando guasti inaspettati e interruzioni. L'intelligenza artificiale sta anche rivoluzionando l'analisi predittiva per le attività rinnovabili dipendenti dal tempo.

Anche le capacità di elaborazione del linguaggio naturale dell'AI stanno trovando applicazioni. Chatbots e assistenti vocali sono stati implementati per l'assistenza clienti automatizzata, eliminando query di routine. Questo libera agenti dal vivo per concentrarsi su questioni più complesse, dimostrando di essere un driver importante per l'IA nel mercato dell'energia.

Sfida di mercato - Alta attuazione Costi delle soluzioni AI

Una delle principali sfide che l'IA nel mercato dell'energia affronta è l'alto costo di implementazione ad esso associato. L'implementazione di tecnologie AI avanzate richiede investimenti significativi nell'infrastruttura dei dati per raccogliere, memorizzare, gestire e elaborare dati di grandi volumi su base continua. Ha anche bisogno di un pool di talenti altamente qualificati di ingegneri AI, scienziati di dati e esperti di dominio per sviluppare soluzioni AI personalizzate per diverse catene di valore energetico.

Mantenere e aggiornare questi complessi sistemi AI nel tempo richiede budget e risorse dedicati. Per molte aziende energetiche, in particolare le utilità che operano a margini sottili, rendere tali grandi investimenti in anticipo senza un chiaro ritorno a medio termine sugli investimenti può essere difficile.

Inoltre, l'integrazione delle tecnologie dell'AI con i sistemi IT esistenti della maggior parte delle aziende energetiche richiede anche il rinnovo di infrastrutture obsolete, aggiungendo alle spese di attuazione. I costi elevati rimangono quindi un importante impedimento per la diffusione di AI nel mercato dell'energia.

Opportunità di mercato - Adozione crescente di fonti energetiche rinnovabili

La crescita dell'adozione di fonti energetiche rinnovabili come l'energia solare ed eolica offre una grande opportunità per l'AI di svolgere un ruolo trasformativo. Man mano che la quota di energia rinnovabile intermittente sulla rete globale aumenta, mantenere la stabilità della griglia e l'affidabilità diventa più impegnativa per gli operatori.

Gli algoritmi avanzati di AI e machine learning possono aiutare a ottimizzare la produzione di energia rinnovabile e l'integrazione nella rete in tempo reale. Questo aiuta gli operatori a pianificare e bilanciare meglio la griglia.

AI nelle applicazioni energetiche viene utilizzato anche per la manutenzione predittiva delle risorse rinnovabili, migliorandone l'efficienza operativa. Con più paesi e regioni che si impegnano a obiettivi rinnovabili più elevati per ridurre le emissioni di carbonio, il paesaggio energetico si aspetta una transizione sempre più rapida verso le rinnovabili. Questo cambiamento crescente apre un enorme potenziale per i fornitori AI nel mercato dell'energia per sviluppare e fornire soluzioni che aiutano a massimizzare il valore fornito dalle risorse rinnovabili.