ИИ на энергетическом рынке оценивается как USD 15,45 Bn в 2024 году Ожидается, что он достигнет USD 46,92 Bn к 2031 году, растущие с совокупным годовым темпом роста (CAGR) 17,2% с 2024 по 2031 год. Ожидается, что ИИ на энергетическом рынке будет наблюдать сильный рост в течение прогнозируемого периода из-за растущего внимания к цифровой трансформации в энергетическом секторе.

Рыночный драйвер: повышение спроса на энергоэффективность и оптимизацию

Мировой спрос на энергию значительно вырос за последние несколько десятилетий благодаря быстрой индустриализации и урбанизации в основных экономиках мира. В то же время растет понимание экологической устойчивости и смягчения последствий изменения климата. Поставщики энергии и регулирующие органы все чаще вынуждены переходить на более эффективные и чистые источники производства энергии.

ИИ обещает сыграть ключевую роль в повышении общей энергоэффективности за счет усовершенствованной оптимизации спроса и предложения. Контролируя работу оборудования в режиме реального времени и обнаруживая аномалии, коммунальные службы могут предотвратить поломки и сбои. Это повышает надежность услуг.

Многие компании по всей цепочке создания стоимости энергии уже начали внедрять ИИ. Промышленные потребители используют ИИ для уменьшения энергетического следа своих объектов путем непрерывной оптимизации и автоматизированного управления разнообразным оборудованием / оборудованием на основе меняющихся потребностей.

В целом, способность ИИ значительно повысить энергоэффективность за счет оптимизации имеет огромный потенциал для преобразования глобальных энергетических систем.

Рыночный драйвер - Достижения в технологиях ИИ, повышающие прогнозные возможности

В последнее время происходят быстрые разработки в области глубокого обучения, компьютерного зрения, обработки естественного языка и других поддоменов ИИ. Это расширяет границы применения в широком спектре областей, включая ИИ в энергетическом секторе.

Возможности ИИ в области прогнозного обслуживания и прогнозирования особенно перспективны для оптимизации производительности активов, а также планирования спроса / предложения. Передовые модели глубокого обучения, обученные на данных датчиков IoT с нефтяных вышек, трубопроводов, электростанций и т. Д. Теперь можно определить тонкие закономерности для прогнозирования сбоев оборудования еще до появления каких-либо симптомов. Это помогает планировать обслуживание заранее, избегая неожиданных поломок и сбоев. ИИ также революционизирует прогнозную аналитику для зависящих от погоды возобновляемых активов.

Возможности обработки естественного языка ИИ также находят приложения. Чат-боты и голосовые помощники используются для автоматической поддержки клиентов, снимая обычные запросы. Это позволяет живым агентам сосредоточиться на более сложных вопросах, что является важным драйвером для ИИ на энергетическом рынке.

Рыночный вызов - высокая реализация Стоимость решений AI

Одной из основных проблем, с которыми сталкивается ИИ на энергетическом рынке, является высокая стоимость внедрения. Развертывание передовых технологий ИИ требует значительных инвестиций в инфраструктуру данных для сбора, хранения, управления и обработки больших объемов данных на постоянной основе. Он также нуждается в высококвалифицированном кадровом пуле инженеров ИИ, ученых данных и экспертов в области разработки индивидуальных решений ИИ для различных цепочек создания стоимости энергии.

Сохранение и модернизация этих сложных систем ИИ с течением времени требует выделенных бюджетов и ресурсов. Для многих энергетических компаний, особенно коммунальных предприятий, работающих с низкой маржей, сделать такие крупные авансовые инвестиции без четкой среднесрочной окупаемости инвестиций может быть трудно.

Кроме того, интеграция технологий искусственного интеллекта с существующими ИТ-системами большинства энергетических компаний требует обновления устаревшей инфраструктуры, а также увеличения расходов на внедрение. Таким образом, высокие затраты остаются основным препятствием для широкого внедрения ИИ на энергетическом рынке.

Рыночная возможность: растущее использование возобновляемых источников энергии

Рост использования возобновляемых источников энергии, таких как солнечная и ветровая энергия, предоставляет огромную возможность для ИИ играть преобразующую роль. По мере увеличения доли прерывистой возобновляемой энергии в общей энергосистеме поддержание стабильности и надежности сети становится все более сложным для операторов.

Продвинутые алгоритмы ИИ и машинного обучения могут помочь оптимизировать производство возобновляемой энергии и интеграцию в сеть в режиме реального времени. Это помогает операторам лучше планировать и балансировать сеть.

ИИ в энергетических приложениях также используется для прогнозного обслуживания возобновляемых активов, повышения их операционной эффективности. Поскольку все больше стран и регионов берут на себя обязательства по достижению более высоких целей в области возобновляемых источников энергии для сокращения выбросов углерода, ожидается, что энергетический ландшафт будет все больше переходить к возобновляемым источникам энергии. Этот растущий сдвиг открывает огромный потенциал для поставщиков ИИ на энергетическом рынке для разработки и поставки решений, которые помогают максимизировать ценность возобновляемых ресурсов.

Партнерства и сотрудничество: В 2018 году IBM в партнерстве с компанией Minesto разработала помощника ИИ для мониторинга и оптимизации систем преобразования приливной энергии.

ПриобретенияВ 2020 году Shell приобрела стартап Savannah Simulation, основанный в Силиконовой долине, для ускорения использования ИИ / ML для оптимизации объектов СПГ. Приобретение укрепило цифровые возможности Shell по управлению эффективностью активов.

Разработка индивидуальных решений AIMicrosoft разработала такие решения, как распределенная система управления энергетическими ресурсами (DERMS), чтобы помочь коммунальным предприятиям лучше интегрировать возобновляемые источники энергии с использованием машинного обучения.

Партнерство с исследовательскими организациямиУспешные компании в области ИИ на энергетическом рынке сотрудничают с национальными исследовательскими лабораториями и научными кругами, чтобы использовать новые исследования. Например, в 2021 году Министерство энергетики США запустило три новые энергетические лаборатории будущего с ExxonMobil, NREL, LANL, уделяя особое внимание ИИ для оптимизации операций и стабильности сети.

Insights by Technology: машинное обучение лидирует благодаря адаптивности

С точки зрения технологий, машинное обучение обеспечивает 35,6% доли ИИ на энергетическом рынке в 2024 году. Это связано с его способностью непрерывно учиться и улучшать данные, не будучи явно запрограммированным.

Все модели машинного обучения требуют больших объемов данных для обучения. Энергетический сектор имеет обильные данные из различных источников, таких как интеллектуальные счетчики, метеорологические станции, датчики и т. Д., Что делает машинное обучение весьма применимым для таких задач, как прогнозирование будущего спроса и потребления энергии на основе исторических данных, классификация оборудования здоровья, оптимизация надежности энергосистемы и т. Д.

Его способность к самообучению позволяет моделям машинного обучения постоянно улучшаться с течением времени, поскольку они подвергаются воздействию новых данных. Это преимущество привело к тому, что машинное обучение доминировало над другими методами в захвате самой высокой доли ИИ на энергетическом рынке.

Insights, By Application: Безопасность стимулирует применение ИИ на энергетическом рынке

С точки зрения применения, безопасность обеспечивает 27,5% доли ИИ на энергетическом рынке из-за критических потребностей в смягчении рисков и защите критической энергетической инфраструктуры и рабочей силы. Приложения безопасности и безопасности на основе ИИ неоценимы в мониторинге энергетических объектов, обнаружении аномалий, прогнозировании сбоев и обеспечении безопасности персонала.

С ростом угроз кибербезопасности для энергетической инфраструктуры ИИ играет жизненно важную роль в укреплении киберзащиты посредством таких действий, как обнаружение вторжений на основе аномалий, анализ вредоносных программ и прогнозирование угроз. Его способность анализировать огромные объемы данных в масштабе делает ИИ особенно подходящим для этого приложения по сравнению с традиционными решениями.

Критичность приложений безопасности привела к тому, что на этот сегмент приходится наибольшая доля ИИ на энергетическом рынке.

Insights, by Deployment Mode: Cloud Adoption распространяет ИИ на энергетическом рынке

С точки зрения режима развертывания облачное развертывание обеспечивает наибольшую долю ИИ на энергетическом рынке благодаря таким преимуществам, как масштабируемость, доступность и снижение затрат на техническое обслуживание по сравнению с локальными решениями. Развертывание приложений ИИ в облаке устраняет необходимость в том, чтобы энергетические компании строили и поддерживали собственную локальную инфраструктуру. Это обеспечивает значительную экономию при одновременном высвобождении внутренних ресурсов.

Облачные платформы также упрощают работу исследователей данных, предлагая бессерверные вычисления и возможности автоматического масштабирования для эффективной обработки больших и разнообразных рабочих нагрузок. Такие функции, как выставление счетов Pay-as-you-go, глобально распределенные центры обработки данных и оптимизированные обновления, дополнительно поддерживают быструю итерацию и эксперименты, необходимые для разработки модели AI / ML.

Облачная архитектура преодолевает проблемы хранения, обработки данных и обучения модели, с которыми сталкиваются многие энергетические компании из-за ограниченных локальных вычислительных мощностей и центров обработки данных. Крупные облачные провайдеры, такие как AWS, GCP и Azure, сделали значительные инвестиции в услуги, инструменты и фреймворки, которые привлекают разработчиков и способствуют инновациям. Эти преимущества побудили энергетические компании в основном внедрять облачные системы ИИ.

• Высокий уровень внедрения ИИ на энергетическом рынке в Китае, Индии и Сингапуре, с более чем 50% развертыванием ИИ в энергетических приложениях.
• Прогнозируемый рост Азиатско-Тихоокеанского региона: Ожидается, что с 2024 по 2034 год CAGR на энергетическом рынке в регионе составит 17,4%, что обусловлено инициативами по энергоэффективности.
• Луми из SLB Платформа данных: Передовая платформа ИИ, направленная на улучшение принятия решений и управления данными в энергетических приложениях.
• Облачные решения Vultr: адаптированные решения для ИИ в области соблюдения энергетических правил, повышения гибкости и масштабируемости.

Основными игроками, работающими в области ИИ на энергетическом рынке, являются IBM, Siemens AG, Schneider Electric, General Electric (GE), Microsoft Corporation, ABB Group, AppOrchid Inc, Alpiq AG, ATOS SE, Zen Robotics Ltd, SmartCloud Inc. и Hazama Ando Corporation.