Внедрение алгоритмов анализа данных в энергетические проекты
Современная энергетическая отрасль переживает значительные изменения, особенно в секторе строительства, который является одним из крупнейших потребителей энергии в мире. Согласно Международному энергетическому агентству (IEA), здания в ЕС отвечают за около 21% общего конечного потребления энергии. На коммерческие здания приходится примерно треть мирового потребления энергии и выбросов парниковых газов. Несколько правительственных учреждений и политиков начали реализацию программ энергетического сравнительного анализа в качестве одного из подходов к повышению энергоэффективности зданий. Бенчмаркинг — это процесс измерения энергоэффективности здания с помощью установленной группы аналогов. Это помогает повысить осведомленность, определить возможности энергосбережения и расставить приоритеты в планах действий по управлению энергопотреблением. Осознав потенциал сравнительного анализа энергопотребления, города по всему миру начали проводить сравнительное тестирование своего фонда зданий и сообщили о сокращении потребления энергии на 3–8%
В этом контексте, анализ данных, который уже находит применение в различных областях энергетики, становится ещё более значимым. Прогресс в области машинного обучения и искусственного интеллекта открывает новые возможности для оптимизации энергетических систем и управления ими.
Каждое здание отличается по своим физическим и эксплуатационным характеристикам, таким как размер, возраст, геометрия, заполняемость, график работы и использование оборудования. На потребление энергии в здании влияет множество характеристик здания и их сложное взаимодействие. В дополнение к этому, метеорологические условия, такие как температура воздуха и относительная влажность, также существенно влияют на потребление энергии. Следовательно, важно нормализовать потребление энергии зданием для всех влиятельных факторов, чтобы провести справедливое сравнение между зданиями.
- Прогнозирование спроса и предложения: Использование к примеру, AI и машинного обучения в бенчмаркинге энергетической эффективности зданий позволяет точно оценивать и сравнивать энергетические показатели с базовыми уровнями, что способствует более эффективному управлению энергоресурсами.
- Оптимизация работы оборудования: В рамках бенчмаркинга, AI и машинное обучение используются для анализа энергетических сертификатов (EPCs) зданий (Сертификаты энергетической эффективности (EPCS) - это рейтинговая схема для обобщения энергетической эффективности зданий. Зданию присваивается рейтинг между A (Очень эффективный) - G (неэффективный), EPC также будет включать советы по наиболее экономически эффективным способам повышения энергетического рейтинга вашего дома.), что помогает в определении потенциальных улучшений и оптимизации работы систем отопления и охлаждения.
- Интеграция возобновляемых источников энергии: Анализ данных EPCs также способствует интеграции возобновляемых источников энергии, позволяя точно оценить потенциал улучшения энергетической эффективности зданий.
- Управление рисками: Применение eXplainable Artificial Intelligence (XAI) в анализе EPCs обеспечивает большую прозрачность и понимание результатов, что критически важно для управления рисками и принятия решений в энергетической отрасли.
*Примечание:
Объяснимый искусственный интеллект (XAI) — это набор процессов и методов, которые позволяют людям-пользователям понимать и доверять результатам и выводам, созданным алгоритмами машинного обучения.
Конечно же применение ИИ в сфере Энергетики не ограничивается оценкой потребления энрегии, приведет также несколько примеров,где уже сегодня успешно применяются современные технологии:
1. Например, компании, использующие алгоритмы машинного обучения для анализа исторических погодных данных и данных о потреблении, смогли значительно повысить точность своих прогнозов. Это позволяет более эффективно распределять ресурсы, снижая издержки и повышая надежность энергоснабжения.
2. Применение технологий анализа данных, таких как предиктивная аналитика, позволяет предсказывать потенциальные неисправности оборудования до их возникновения. Например, алгоритмы могут анализировать данные с датчиков на оборудовании, предсказывая необходимость технического обслуживания и предотвращая дорогостоящие поломки.
3. Исследования показывают, что использование анализа данных для управления потоками энергии от возобновляемых источников может повысить эффективность и надежность энергосистем. Например, интеллектуальные алгоритмы помогают компенсировать колебания в производстве энергии от ветра и солнца.Управление рисками:
4. Конкретные примеры включают использование анализа данных для прогнозирования рыночных колебаний цен на энергию и оценки влияния экстремальных погодных условий на инфраструктуру. Это позволяет компаниям своевременно принимать меры для снижения потенциальных убытков и повышения устойчивости своих операций.
Заключение:
Сочетание знаний в области энергетики и анализа данных критически важно для оптимизации использования энергии и улучшения эффективности. Аналитические инструменты позволяют более точно оценивать потребление энергии, прогнозировать нагрузки и выявлять потенциал для экономии и повышения эффективности. Это, в свою очередь, способствует более устойчивому и экономичному управлению энергетическими ресурсами, что является ключевым аспектом в достижении целей декарбонизации и снижения воздействия на окружающую среду.
Интеграция анализа данных в энергетическую отрасль, особенно в области оценки энергетической эффективности зданий, не только повышает текущую эффективность, но и является неотъемлемой частью долгосрочного устойчивого развития. Это подчёркивает важность понимания и применения анализа данных, AI и XAI для профессионалов и студентов, стремящихся быть в авангарде отрасли.
Если вас заинтересовало содержание этой статьи и вы хотите углубить свои знания в области внедрению алгоритмов анализа данных в энергетические проекты и основам управления проектами в этой области, то вы можете присоединиться к каналу по ссылке: https://t.me/Analyze_this_WITH_ME.