10 способів, як застосовувати штучний інтелект і машинне навчання в енергетичних компаніях

Штучний інтелект і машинне навчання готові розпочати наступну хвилю цифрових змін. Об’єднавшись, ці дві технології масштабно трансформують усі сфери бізнесу, як це не відбувалося з часів промислової революції. Фундаментально зміниться те, як бізнес працює, конкурує і розвивається.

Енергетична галузь виявилася чи не найбільш підготовленою до цифрової трансформації. Підвищення попиту на комунальні послуги із збільшенням кількості гаджетів та електромобілів, розвиток альтернативних джерел енергії, переосмислення моделі спілкування з користувачами – усе це відкриває чудові перспективи для революційного цифрового стрибка.

А якщо конкретніше, пропонуємо дізнатись про 10 варіантів практичного застосування штучного інтелекту та машинного навчання у галузі енергопостачання та споживання.

Прогноз навантаження

Короткострокові прогнози навантаження мережі мають важливе значення для сфери комунальних послуг. Машинне навчання може використовуватися для передбачення попиту та пропозиції в режимі реального часу, щоб оптимізувати розподіл теплового та електричного навантаження.

У Великій Британії Державний енергетичний департамент співпрацює з компанією Google DeepMind, яка займається розвитком штучного інтелекту. Нейронна мережа прогнозує пікові показники попиту та пропозиції на комунальні послуги з метою зменшення споживання енергії на 10% на національному рівні.

Оптимізація ефективності

За допомогою штучного інтелекту виробники і постачальники електроенергії можуть оптимізувати ефективність, коригуючи активи в реальному часі.

Для прикладу, концепція «Цифрова вітрова ферма» компанії GE Renewable Energy включає програмне забезпечення, яке контролює та оптимізує роботу турбін, збільшуючи виробництво енергії на 20%.

Технічне обслуговування

Прогнозне технічне обслуговування може бути підсилене датчиками для контролю активів. Це значно продуктивніше, ніж довгочасні та ризиковані ручні перевірки. Датчики навчаються за допомогою складних алгоритмів, щоб автоматично виявляти дефекти і прогнозувати збої, не перериваючи роботу підприємства.

Керування попитом

Керування попитом може стати автоматизованим та інтелектуальним за допомогою машинного навчання.

Так, у Великій Британії компанія Upside Energy використовує машинне навчання для керування нагромадженими активами з метою підтримки мережі. Інша компанія, Open Energi, контролює пристрої та енергію, яку вони споживають, для підрахунку попиту в реальному часі. Експерти очікують, що машинне навчання допоможе отримати додаткову потужність до 6 ГВт, яка слугуватиме запасом під час вечірнього максимуму використання енергії, не впливаючи на комфорт кінцевих користувачів.

Боротьба з крадіжками енергії

Крадіжка енергії – це величезна проблема в деяких країнах, що розвиваються. Наприклад, у Бразилії розкрадається до 40% розподіленої електроенергії. Штучний інтелект слідкуватиме за історіями платежів та іншими даними клієнтів, аби виявляти підозрілу поведінку і попереджати крадіжки.

Штучний інтелект здатний розкрити нові можливості комунального ринку, а також повністю змінити клієнтський досвід

Інформація про клієнта

Додатки з технологією машинного навчання можуть допомогти комунальним підприємствам встановлювати ціни на електроенергію, щоб збільшити прибутки, а також зменшити відтік клієнтів.

Штучний інтелект можна використовувати для створення персональних пропозицій і послуг, які допомагатимуть комунальним підприємствам зберігати найбільш прибуткових клієнтів.

Торгівля енергією

В епоху, коли просюмери виробляють власну енергію та надсилають її надлишок назад у мережу, з’являються платформи, які надають можливість рівноправної торгівлі між виробниками та споживачами. Оскільки пропозиція та попит постійно коливаються, штучний інтелект може бути використаний для швидших комунікацій виробників із споживачами.

У Нідерландах компанія Vandenbron миттєво з’єднує зацікавлених споживачів з постачальниками відновлюваної енергії.

Обслуговування споживачів

Колл-центри застаріли. Тепер обслуговуванням займаються віртуальні помічники, які здатні швидко опрацьовувати запити споживачів і надавати миттєву допомогу. Вони також автоматично сегментують споживачів за історією наданих послуг і нагадують про заборгованість.

Удосконалення машинного навчання та природної мови зрештою розкриють можливості для повної автоматизації обслуговування клієнтів.

Споживачі також зможуть скористатися перевагами штучного інтелекту

Вибір постачальника

Машинне навчання допомагатиме споживачам обрати постачальника енергії згідно з їхніми вимогами. Наприклад, якщо враховуватиме тип виробництва енергії, споживчі моделі та суму грошей, яку клієнти готові платити. Додатки скануватимуть ринок у пошуках відповідної пропозиції.

Інформація про споживання

Штучний інтелект може проаналізувати дані з лічильників для визначення найактивніших приладів у домогосподарстві та виявлення їх частки в рахунку за електроенергію.

Компанія Bidgely робить ще один крок уперед. Її універсальний алгоритм дезагрегації використовує машинне навчання та базу даних з понад 50 мільярдами показників з інтелектуальних лічильників, щоб визначити найбільш енергозатратні пристрої в будинках без інтелектуальних лічильників.

Системи штучного інтелекту, які вміють навчатись і думати, можуть модернізувати спроби щодо збереження ресурсів, допомогти людям боротися зі зміною клімату і раціональніше використовувати енергію.

 

В Україні енергетичні компанії теж рухаються шляхом цифрової трансформації. Так Сумиобленерго та Вінницяобленерго запровадили рішення SAP та модернізували бізнес-процеси за європейськими стандартами енергоринку та оптимізували ланцюжки доданої вартості послуг.

Якщо ви маєте питання стосовно того, як рішення SAP здатні трансформувати ваш бізнес, звертайтеся – будемо раді допомогти.