ИИ на энергетическом рынке Тенденции

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.