Dirbtinis intelektas (AI) yra ne tik keičiantis technologijomis; Tai taip pat žymiai keičia pasaulinį energetikos sektorių. Remiantis naujausia Tarptautinės energetikos agentūros (TEA) ataskaita, spartus AI augimas, ypač duomenų centruose, labai padidina elektros energijos poreikį. Tuo pat metu AI taip pat siūlo galimybes energetikos sektoriui tapti efektyvesniu, tvariu ir atspariu. Tikimasi, kad šis poslinkis žymiai pakeis mūsų generavimo, vartojimo ir valdymo būdą.
Auga AI elektros energijos poreikis
Vienas iš tiesioginio poveikio AI daro pasaulinę elektros energijos suvartojimą yra duomenų centrų augimas. Šios priemonės, teikiančios skaičiavimo galią, reikalingą AI modeliams paleisti, jau yra pagrindiniai elektros energijos vartotojai. Kadangi AI technologijos tampa galingesnės ir plačiai paplitusios, tikimasi, kad skaičiavimo galios paklausa ir energija, reikalinga ją palaikyti, žymiai padidės. Remiantis ataskaita, prognozuojama, kad duomenų centrų elektros energijos suvartojimas iki 2030 m. Viršija 945 TWH, tai daugiau nei dvigubai didesnis nei 2024 m.
Šiuo metu duomenų centrai sunaudoja apie 1,5% pasaulinės elektros. Tačiau tikimasi, kad per ateinantį dešimtmetį jų dalis pasaulinė elektros energijos paklausa žymiai išaugs. Visų pirma tai lemia AI priklausomybė nuo specializuotos aparatūros, tokios kaip GPU ir pagreitinta serveriai. AI daug energijos reikalaujantis pobūdis vaidins pagrindinį vaidmenį nustatant elektros energijos suvartojimo ateitį.
Regioniniai AI energijos poveikio pokyčiai
Elektros energijos suvartojimas iš duomenų centrų nėra tolygiai platinamas visame pasaulyje. Jungtinės Valstijos, Kinija ir Europa sudaro didžiausią pasaulinio duomenų centro elektros energijos poreikį. Tikimasi, kad JAV duomenų centrai prisidės prie beveik pusės šalies elektros energijos paklausos augimo iki 2030 m. Tuo tarpu kylančios ekonomikos, tokios kaip Pietryčių Azija ir Indija, kaupia greitą duomenų centrų plėtrą, nors jų paklausos augimas išlieka mažesnis, palyginti su išsivysčiusiomis šalimis.
Ši duomenų centrų koncentracija kelia unikalius elektros tinklų iššūkius, ypač tose regionuose, kuriuose infrastruktūra jau yra įtempta. Šių centrų dideli energijos poreikiai gali sukelti tinklelio spūstis ir vėluoti prisijungti prie tinklo. Pavyzdžiui, duomenų centro projektai JAV susidūrė su ilgu laukimo laiku dėl ribotos tinklo talpos – problema, kuri gali pablogėti be tinkamo planavimo.
Strategijos, kaip patenkinti didėjančius AI energijos poreikius
TEA ataskaitoje pateikiamos kelios strategijos, kaip patenkinti augančius AI elektros energijos poreikius, užtikrinant patikimumą tinkle. Viena pagrindinių strategijų yra energijos šaltinių įvairinimas. Nors atsinaujinanti energija vaidins pagrindinį vaidmenį patenkinant padidėjusį duomenų centrų paklausą, taip pat prisidės kiti šaltiniai, tokie kaip gamtinės dujos, branduolinė energija ir kylančios technologijos, tokios kaip maži moduliniai reaktoriai (SMR).
Tikimasi, kad atsinaujinantys energijos šaltiniai iki 2035 m. Suteiks beveik pusę viso duomenų centro paklausos augimo dėl jų ekonominio konkurencingumo ir greitesnių vystymosi terminų. Tačiau norint subalansuoti atsinaujinančios energijos su pertrauką su nuolatiniu duomenų centrų paklausa, reikės patikimų energijos kaupimo sprendimų ir lanksčių tinklų valdymo. Be to, pati PG gali atlikti svarbų vaidmenį didinant energijos vartojimo efektyvumą, padedant optimizuoti elektrinių operacijas ir pagerinti tinklų valdymą.
AI vaidmuo optimizuojant energetikos sektorių
PG taip pat yra galingas įrankis energijos sistemoms optimizuoti. Tai gali padidinti energijos gamybą, sumažinti eksploatavimo sąnaudas ir pagerinti atsinaujinančios energijos integraciją į esamus tinklus. Naudodamos AI realiojo laiko stebėjimui, numatomosios priežiūros ir tinklo optimizavimui, energetikos įmonės gali padidinti efektyvumą ir sumažinti išmetamųjų teršalų kiekį. TEA vertinimu, plačiai pritaikytas PG AI gali sutaupyti iki 110 milijardų JAV dolerių per metus iki 2035 m. Elektros energijos sektoriuje. TEA ataskaita taip pat pabrėžia keletą pagrindinių programų, kaip AI gali pagerinti paklausos ir pasiūlos efektyvumą energetikos sektoriuje:
- Prognozavimo pasiūlos ir paklausos prognozė: PG padidina galimybę numatyti atsinaujinančios energijos prieinamumą, o tai yra būtina norint integruoti kintamus šaltinius į tinklą. Pavyzdžiui, „Google“ nervų tinklo pagrindu sukurta AI padidino vėjo energijos finansinę vertę 20%, per tikslias 36 valandų prognozes. Tai leidžia komunalinėms paslaugoms geriau subalansuoti pasiūlą ir paklausą, sumažinant priklausomybę nuo iškastinio kuro atsarginių kopijų.
- Prognozuojama priežiūra: AI stebi energijos infrastruktūrą, tokią kaip elektros linijos ir turbinos, kad būtų galima numatyti gedimus, prieš tai, kai jie sukelia nutraukimą. E.ON sumažino nutraukimus iki 30%, naudojant mašininį mokymąsi vidutinės įtampos kabeliams, o „Enel“ sumažino 15% sumažinimą naudojant jutiklių pagrindu sukurtas AI sistemas.
- Tinklo valdymas: PG apdoroja duomenis iš jutiklių ir išmaniųjų matuoklių, kad būtų optimizuotas energijos srautas, ypač paskirstymo lygiu. Tai užtikrina stabilias ir efektyvias tinklelio operacijas, net kai ir toliau auga su tinkle sujungtų įtaisų skaičius.
- Paklausos atsakymas: PG leidžia geriau prognozuoti elektros energijos kainas ir dinamiškus kainų modelius, skatinant vartotojus perkelti naudojimą į ne piko laiką. Tai sumažina tinklo kamieną ir sumažina tiek komunalinių paslaugų, tiek vartotojų išlaidas.
- Vartotojų paslaugos: PG padidina klientų patirtį per programas ir pokalbių programas, gerinant sąskaitų išrašymą ir energijos valdymą. Pagrindiniai šios naujovės pavyzdžiai yra tokios įmonės kaip „Octopus Energy“ ir „Oracle Utilities“.
Be to, AI gali padėti sumažinti energijos suvartojimą, pagerindama energiją reikalaujančių procesų, tokių kaip energijos generavimas ir perdavimas, efektyvumą. Kai energetikos sektorius tampa labiau suskaitmenintas, AI vaidins lemiamą vaidmenį subalansuojant pasiūlą ir paklausą.
Iššūkiai ir kelias į priekį
Nors AI integracija į energetikos sektorių turi didelį pažadą, vis dar egzistuoja neaiškumai. AI priėmimo greitis, AI aparatinės įrangos efektyvumo pasiekimai ir energetikos sektorių galimybė patenkinti didėjančią paklausą yra visi veiksniai, galintys turėti įtakos būsimiems elektros energijos sunaudojimams. TEA ataskaitoje aprašomi keli scenarijai, o optimistiškiausia prognozė rodo, kad paklausos padidėjimas viršija 45%, viršijant dabartinius lūkesčius.
Siekdamos užtikrinti, kad AI augimas nepralenktų energetikos sektoriaus pajėgumų, šalys turės sutelkti dėmesį į tinklo infrastruktūros gerinimą, lanksčių duomenų centrų operacijų skatinimą ir užtikrinimą, kad energijos gamyba galėtų patenkinti besivystančius AI poreikius. Energijos ir technologijų sektorių bendradarbiavimas kartu su strategine politikos planavimu bus būtinas norint valdyti riziką ir panaudoti AI potencialą energetikos sektoriuje.
Esmė
PG žymiai keičia pasaulinį elektros sektorių. Nors didėjanti energijos poreikis duomenų centruose kelia iššūkius, jis taip pat suteikia energetikos sektoriaus galimybes vystytis ir pagerinti efektyvumą. Naudodami AI energijos vartojimui ir energijos šaltiniams sustiprinti, galime tvariai patenkinti augančius AI galios poreikius. Energetikos sektorius turi greitai prisitaikyti prie greito AI augimo, naudodamas AI, kad pagerintų energijos sistemas. Per ateinantį dešimtmetį galime tikėtis didelių pokyčių, kaip elektros energija sukuriama, paskirstoma ir sunaudojama, kurią lemia AI ir skaitmeninės ekonomikos sankirta.
Source link
