끊임없이 진화하는 세계 에너지 산업의 환경에서 한 기술력이 게임 체인저로 두드러집니다: 인공 지능 (AI). 포브스(Forbes)는 에너지 분야에서 AI의 성장이 2024년까지 50%에 이를 것으로 예상합니다. 또한 글로벌 AI 에너지 시장은 2024년까지 77억 8천만 달러에 이를 것으로 예측되어 에너지 회사들의 이 혁신에 대한 관심이 커지고 있습니다.
전력망 운영 최적화부터 재생 가능한 에너지원 통합 및 에너지 효율성 향상까지 AI의 혁신적인 잠재력은 에너지 부문을 더 지속 가능하고 효율적이며 혁신적인 영역으로 재편할 것을 약속합니다. 이 기사에서는 AI 기술이 이 분야와 에너지 분야의 AI 응용에 정확히 어떻게 도움이 될 수 있는지 알아보겠습니다.
1. 에너지 산업의 주요 도전
탄소 배출량: 국제 에너지 기구의 보고에 따르면 전 세계의 이산화탄소 배출량이 기록적인 수준으로 급증하여 연간 6%의 놀라운 성장을 경험하고 있습니다. 이 전례 없는 증가는 주로 세계적인 에너지 수요 증가에 기인합니다.
높은 중앙 집중화: 전 세계 에너지 네트워크는 점점 더 주요 그리드와 고도로 중앙 집중화된 공급자에 의존하고 있으며, 이는 지속 가능한 발전을 위한 도전 과제를 제시합니다. 이를 해결하기 위해 AI에 의해 구동되는 에너지 그리드의 소규모 상호 연결 네트워크를 만드는 것이 중앙 유틸리티에 대한 의존도를 줄이는 실행 가능한 해결책입니다.
재생 가능 에너지로의 원활한 전환: 2050년까지 발전에서 재생 가능 에너지가 차지하는 비중은 44%에서 매우 낙관적인 80%로 증가할 것으로 예상됩니다. 태양광 및 육상 풍력 기술의 광범위한 채택과 함께, 원활한 전환이 필수적입니다.
에너지 산업의 주요 도전?
2.에너지 분야에서 AI의 이점
에너지 분야에서 AI의 주요 이점 중 일부는 다음과 같습니다:
- 효율적인 에너지 생산: 과거 에너지 소비 기록, 정전 보고서 및 시스템 과부하 데이터를 포함한 에너지 관련 데이터의 처리를 AI가 간소화합니다. 이 기술을 활용하면 수요가 많고 수요가 적은 시간과 장소에서 에너지 생산 및 분배를 최적화하기 위한 패턴, 종속성 및 실행 가능한 전략에 대한 귀중한 통찰력을 쉽게 도출할 수 있습니다.
- 탄소 배출 감소: 에너지 분야의 인공지능 응용 프로그램 중 하나는 특정 시간과 장소에 필요한 에너지 양을 정확하게 결정할 수 있게 하여 공급자가 고객의 정확한 요구에 맞게 에너지 생산을 조정할 수 있도록 지원합니다. 이것은 초과 에너지가 발생하지 않도록 보장하여 탄소 배출을 줄입니다. 또한 인공지능은 맑은 날이나 바람이 부는 날과 같은 재생 가능한 에너지원의 가용 기간을 예측하여 공급자가 생산을 전략화하고 가능한 한 지속 가능한 에너지원의 우선 순위를 지정하는 데 도움이 됩니다.
- 장애 예방: AI 기반 장애 예측은 에너지 분야에 AI를 적용할 때 뛰어난 이점입니다. 이 기술은 문제가 발생하기 전에 예측할 수 있으므로 기름 유출이나 위험한 석탄 추출 시설과 같은 평판이 좋지 않은 에너지 관련 사례를 줄일 수 있습니다. 문제를 식별하는 것 외에도 인공 지능은 중단을 피하기 위한 수정 조치를 제공할 수도 있습니다. 이 모든 것은 궁극적으로 비용을 절감하고 에너지 사업에 대한 피해를 피할 수 있습니다.
3. 인공지능은 에너지에서 어떻게 사용될 수 있습니까?
a. 스마트 그리드
스마트 그리드는 전기와 데이터의 양방향 흐름을 활용하여 에너지 효율적인 네트워크에 대한 새로운 접근 방식을 나타냅니다. 그것의 독특한 특징은 강화된 제어와 자율 규제를 지원하는 인공지능, 클라우드 및 디지털 기술의 통합에 있습니다. 스마트 그리드의 한 예는 런던의 내셔널 그리드와 IBM의 클라우드 기반 분석 간의 협력입니다. 이 지능형 그리드는 최적의 성능에 중요한 예방 및 예측 유지 관리를 용이하게 합니다. 인공지능을 활용함으로써 스마트 그리드는 전체 그리드 시스템에 대해 더 정확한 예측, 향상된 복원력 및 향상된 보안을 달성합니다.
스마트 그리드
b. 물 저장 및 처리
에너지 산업은 많은 폐기물이 발생하는 것이 사실이고, 그것을 제대로 처리하지 않으면 환경에 부정적인 영향을 미칠 것입니다. 다행히 에너지 분야에서 AI를 적용하는 것이 도움이 될 수 있습니다.
예를 들어, 인공지능 기반 시스템은 다양한 방사성 물질의 장단기 영향과 다양한 조건과 물질에 대한 취약성을 분석하고 평가할 수 있습니다. 이것은 연구자들이 기존 방사성 물질 저장 시설의 안전 수준을 이해하고 지속 가능성과 향상을 위한 방법을 탐구할 수 있게 해줍니다. 결과적으로, 더 안전한 핵폐기물 저장 시설을 건설하거나 완전한 폐기물 처리 방법을 발견할 수 있습니다.
게다가, 인공지능은 태양 전지판이나 풍력 터빈과 같은 고장 난 장비의 폐기를 해결하기 때문에 재생 에너지 추출에 참여하는 회사들에게 유리한 것으로 입증되었습니다. 인공지능은 이러한 구성 요소에서 가장 가치 있는 재료를 식별하고 재사용 또는 재활용 전략을 제안할 수 있습니다.
c. 신재생에너지 통합
에너지 분야의 인공 지능과 머신 러닝 덕분에 재생 에너지의 정확한 통합을 예측할 수 있습니다. 전통적인 전력망에 재생 에너지원을 통합하는 관리에 도움이 됩니다. 여기에는 풍력 및 태양광 발전소의 출력을 예측하고 균형 잡힌 시스템을 유지하기 위한 에너지 파견이 포함됩니다.
d. 디지털 트윈즈
디지털 트윈은 산업 에너지 단지의 생명을 구하는 프레임워크로 간주됩니다. 그것들은 프로세스, 시설 또는 물리적 물체의 다차원 시각적 표현입니다. 실시간 가상 모델 역할을 하는 디지털 트윈은 시뮬레이션에 비해 더 많은 연구 기회를 제공합니다. 에너지 및 인공 지능 부문에서, 그것들은 풍력 터빈과 발전 시설에 대한 연구를 용이하게 합니다. 인공 지능을 활용하여, 디지털 트윈은 전통적인 에너지 네트워크와 재생 가능한 에너지 네트워크 모두의 서비스, 실험, 유지 및 최적화를 개선하는 데 상당한 발전을 이룹니다.
4. 에너지 분야에 AI의 미래
기술이 계속 발전함에 따라 AI는 에너지 생산, 분배 및 소비를 최적화하는 데 중요한 역할을 할 것으로 예상됩니다. 이는 보다 효율적인 그리드 관리, 재생 가능한 에너지원의 원활한 통합 및 최적화된 유지 관리 관행을 가능하게 할 것입니다. AI의 잠재력을 활용함으로써 에너지 산업은 더 친환경적이고 지속 가능하며 기술적으로 발전된 에너지 생태계를 위한 길을 열어 세대에게 더 밝고 유망한 미래를 보장할 수 있습니다.
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