3 manieren waarop AI het energiebeheer kan ondersteunen

Er zijn verschillende manieren waarop AI kan worden gebruikt ter ondersteuning van energiebeheer. Hier volgen 3 voorbeelden:

Voorspellend onderhoud

Voorspellend onderhoud (PdM) is een techniek die gegevens van sensoren en andere bronnen gebruikt om te voorspellen wanneer apparatuur waarschijnlijk zal falen, zodat onderhoud kan worden uitgevoerd voordat een storing optreedt. Dit kan helpen de stilstandtijd te verminderen, de levensduur van apparatuur te verlengen en de onderhouds- en energiekosten te verlagen.

Kunstmatige intelligentie (AI) kan op een aantal manieren worden gebruikt om voorspellend onderhoud te ondersteunen:

• Machine learning (ML) algoritmen kunnen worden gebruikt om sensorgegevens en andere informatie te analyseren om te voorspellen wanneer apparatuur waarschijnlijk zal falen. Dit kan worden gedaan door een model te trainen op historische gegevens en dit vervolgens te gebruiken om voorspellingen te doen over toekomstige storingen.
• Computer vision kan worden gebruikt om de toestand van apparatuur in real-time te controleren en onderhoudsteams te waarschuwen wanneer er iets mis is. Dit kan inhouden dat scheuren, slijtage, trillingen of andere tekenen van apparatuurdegradatie worden gedetecteerd.
• Natural Language Processing (NLP) kan worden gebruikt om waardevolle inzichten te halen uit ongestructureerde gegevens zoals onderhoudsrapporten, logboeken van operators en onderhoudstickets om storingspatronen te identificeren en aanbevelingen te doen voor corrigerende maatregelen.
• Optimalisatie-algoritmen kunnen worden gebruikt om onderhoudstaken te plannen op basis van het gebruik van de apparatuur, de conditie en de beschikbaarheid van middelen, zoals technici, onderdelen en gereedschap.
• Anomaliedetectiealgoritmen kunnen worden gebruikt om ongebruikelijke gegevenspatronen van sensoren op te sporen die kunnen wijzen op een storing van de apparatuur voordat deze zich voordoet.

Het is echter belangrijk op te merken dat het gebruik van AI voor PdM vereist dat een aanzienlijke hoeveelheid gegevens wordt verzameld en opgeschoond, alsmede gelabelde gegevens van hoge kwaliteit voor het trainen van modellen. Ook is een goed begrip nodig van het specifieke systeem dat wordt bewaakt, evenals een geschikte infrastructuur voor de opslag, verwerking en analyse van gegevens.

Optimalisering van de energie-efficiëntie

Er zijn vele manieren waarop AI kan worden gebruikt om de energie-efficiëntie te optimaliseren. Enkele voorbeelden

• Smart building control: AI-gestuurde slimme gebouwbeheersystemen kunnen het energieverbruik van verwarmings-, koelings- en verlichtingssystemen optimaliseren. Ze kunnen ook de bezetting van een gebouw monitoren en de systemen dienovereenkomstig aanpassen.
• Industriële procesoptimalisatie: AI-gestuurde industriële procesoptimalisatie kan helpen om de efficiëntie van industriële processen te verbeteren. Door sensorgegevens van apparatuur te analyseren kan een AI-systeem bijvoorbeeld productieschema's optimaliseren, verspilling tegengaan en de algehele energie-efficiëntie van het proces verbeteren. Het EEIP is betrokken bij een project genaamd Retrofeed dat deze aanpak gebruikt om variabele, biogebaseerde en circulaire grondstoffen mogelijk te maken of zie artikel "State of the art of the industrial digital landscape".
• Beheer aan de vraagzijde: AI-gestuurde systemen voor vraagsturing kunnen worden gebruikt om consumenten te helpen hun energieverbruik te beheren. Door gegevens over energieverbruik te analyseren, kan een AI-systeem consumenten gepersonaliseerde aanbevelingen doen om hun energieverbruik te verminderen.
• Foutdetectie en -diagnose: AI kan worden gebruikt om storingen in energiesystemen op te sporen en te diagnosticeren. Dit kan helpen om de uitvaltijd te verminderen en de algehele efficiëntie van de systemen te verbeteren.

Dit zijn slechts enkele voorbeelden van hoe AI kan worden gebruikt ter ondersteuning van de optimalisering van de energie-efficiëntie. AI voor energie-efficiëntie is een actief onderzoeks- en ontwikkelingsgebied en er worden voortdurend nieuwe toepassingen ontdekt.

Slim netwerk

Het gebruik van AI voor de werking van slimme netwerken wordt steeds populairder en er zijn verschillende manieren waarop AI kan worden gebruikt om een slim netwerk te ondersteunen:

• Vraagrespons: AI-algoritmen kunnen worden gebruikt om de vraag naar energie te voorspellen en het aanbod dienovereenkomstig aan te passen. Als bijvoorbeeld wordt voorspeld dat de vraag op een bepaald moment van de dag hoog zal zijn, kan het netwerk het aanbod aanpassen door de productie uit hernieuwbare energiebronnen te verhogen of het verbruik te verlagen door niet-essentiële systemen tijdelijk uit te schakelen. In "grid-wording" wordt dit ook wel flexibiliteitsdiensten genoemd en het maakt deel uit van een ander project waarbij het EEIP betrokken is, genaamd OneNet.
• Energieprognoses: AI kan worden gebruikt om de hoeveelheid energie te voorspellen die zal worden opgewekt door hernieuwbare bronnen, zoals zonne- en windenergie. Dit kan netbeheerders helpen om de integratie van hernieuwbare energiebronnen in het net beter te plannen.
• Netoptimalisatie: AI kan worden gebruikt om de werking van het net te optimaliseren door gegevens over stroom, spanningsniveaus en andere factoren te analyseren. Dit kan de algemene efficiëntie en stabiliteit van het net helpen verbeteren.
• Controle van slimme apparaten: AI kan worden gebruikt om slimme apparaten in huishoudens zoals HVAC, koeling en verlichting te controleren en te bewaken om ze beter af te stemmen op de energievraagpatronen, dit kan helpen om de piekvraag naar energie te verminderen en de algehele energie-efficiëntie te verbeteren.
• Detectie van anomalieën: AI kan worden gebruikt om anomalieën in het net te detecteren, zoals apparatuurstoringen of stroomuitval. Dit kan helpen om problemen snel te identificeren en aan te pakken voordat ze grootschalige verstoringen van de stroomvoorziening veroorzaken.
• Fraudedetectie: AI kan energiediefstal en geknoei met meters helpen opsporen, waardoor het verlies voor energieleveranciers wordt beperkt.
• Mens in de lus: Een AI-systeem dat is getraind op historische gegevens kan aanbevelingen doen aan de netbeheerders en de mens in staat stellen de beslissing te herzien en zo nodig te herroepen.

Afhankelijk van de specifieke behoeften en kenmerken van het netwerk in kwestie zullen verschillende benaderingen waarschijnlijk meer of minder effectief zijn.