هوش مصنوعی و مدیریت بحران انرژی در زمستان/ چگونه فناوری به کمک شبکه گاز میآید؟
هر سال با شروع سرمای پاییز، مصرف گاز خانگی در ایران به شکل چشمگیری افزایش مییابد. در نتیجه، توازن میان عرضه و تقاضا برهم میخورد و در برخی مناطق شاهد افت فشار یا قطعی موقت گاز هستیم. اما تحولات فناورانه اخیر در حوزه انرژی، بهویژه در زمینه هوش مصنوعی و تحلیل دادههای کلان (Big Data)، امکان پیشبینی و کنترل هوشمند مصرف را فراهم کرده است.
امروز دیگر مدیریت بحران انرژی تنها با افزایش تولید ممکن نیست؛ بلکه باید مصرف را با دقت، پیشبینیپذیر و هوشمند کنترل کرد.
پیشبینی هوشمند الگوهای مصرف
سیستمهای مبتنی بر هوش مصنوعی قادرند حجم عظیمی از دادههای مصرفی مشترکان را پردازش کنند و الگوهای مصرف را در بازههای زمانی مختلف شناسایی کنند. این دادهها از کنتورهای هوشمند، ایستگاههای تقلیل فشار و سامانههای پایش شبکه جمعآوری میشود و سپس با مدلهای یادگیری عمیق تحلیل میگردد.
برای مثال، اگر در یک منطقه مصرف گاز در ساعات خاصی بهصورت غیرعادی افزایش یابد، سیستم میتواند بهطور خودکار هشدار صادر کرده و اقدامات لازم برای جلوگیری از افت فشار را انجام دهد. در واقع، هوش مصنوعی پیش از وقوع بحران، آن را پیشبینی میکند.
هوش مصنوعی در خدمت پایداری شبکه انتقال
یکی از چالشهای مهم در فصل سرما، پایداری خطوط انتقال گاز است. فشار گاز در مسیرهای طولانی ممکن است دچار نوسان شود که این مسئله میتواند کل شبکه را دچار مشکل کند.
فناوریهای هوشمند با استفاده از دادههای لحظهای دما، رطوبت و فشار، میتوانند بهصورت خودکار فشار بهینه در هر ایستگاه تقلیل فشار را تنظیم کنند. این سیستمها با بهرهگیری از الگوریتمهای هوش مصنوعی، تصمیماتی سریعتر و دقیقتر از انسان میگیرند و از بروز افت فشار ناگهانی در مناطق سرد جلوگیری میکنند.
نقش کلیدی دادههای اقلیمی در پیشبینی بحران
هوش مصنوعی تنها بر دادههای مصرفی تکیه نمیکند، بلکه از دادههای هواشناسی و اقلیمی نیز بهره میگیرد. الگوریتمها میتوانند با ترکیب دادههای دمایی، سرعت باد، میزان بارش و پیشبینی سرمای آینده، الگوی مصرف گاز را تا چند روز آینده تخمین بزنند.
در کشورهایی مانند ژاپن و کرهجنوبی، این فناوری توانسته مصرف انرژی را تا ۸ درصد کاهش دهد. در ایران نیز شرکت ملی گاز با همکاری مراکز تحقیقاتی در حال توسعه مدلهای مشابه است تا پیش از وقوع موج سرما، برنامهریزی دقیقتری برای توزیع گاز انجام دهد.
مدیریت مصرف خانگی با فناوری هوش مصنوعی
در کنار مدیریت شبکههای انتقال، یکی از مهمترین عوامل در کنترل بحران انرژی، رفتار مصرفکنندگان خانگی است. سیستمهای هوش مصنوعی میتوانند با تحلیل الگوهای مصرف هر خانوار، پیشنهادهایی برای صرفهجویی ارائه دهند.
بهعنوان مثال، اپلیکیشنهای مبتنی بر هوش مصنوعی قادرند دمای مناسب خانه را با توجه به شرایط جوی پیشنهاد کنند یا در صورت باز ماندن شیر بخاری هشدار دهند. این فناوری در کشورهای اروپایی توانسته تا ۱۵ درصد از مصرف خانگی انرژی را کاهش دهد.
صنایع بزرگ و هوش مصنوعی در کنترل مصرف گاز
صنایع فولاد، پتروشیمی و سیمان از بزرگترین مصرفکنندگان گاز در کشور هستند. با استفاده از سامانههای هوشمند مدیریت انرژی (EMS)، این صنایع میتوانند الگوهای مصرف خود را بهینه کنند.
هوش مصنوعی با تحلیل لحظهای عملکرد تجهیزات، مصرف غیرضروری را شناسایی کرده و راهکارهایی برای کاهش مصرف ارائه میدهد. در برخی مجتمعهای پتروشیمی، اجرای آزمایشی این سامانهها باعث صرفهجویی سالانه معادل مصرف گاز یک شهر ۵۰ هزار نفری شده است.
هوش مصنوعی در مدیریت بحرانهای لحظهای
در زمان بروز بحرانهایی مانند افت ناگهانی فشار یا نشت در خطوط انتقال، سیستمهای هوش مصنوعی میتوانند با تشخیص سریع محل حادثه، مسیر گاز را تغییر داده و از گسترش بحران جلوگیری کنند.
این واکنش سریع که در چند ثانیه انجام میشود، میتواند خسارتها را تا ۷۰ درصد کاهش دهد.
در گذشته، شناسایی محل نشت و واکنش انسانی ممکن بود ساعتها زمان ببرد، اما اکنون با سیستمهای خودکار پایش نشت گاز، واکنشها در لحظه انجام میشود.
فرصتهای اقتصادی در عصر هوش مصنوعی انرژی
سرمایهگذاری در فناوریهای هوشمند، علاوه بر کاهش هزینههای عملیاتی، میتواند زمینهساز جذب سرمایهگذاری خارجی در بخش انرژی شود. کشورهایی که زیرساخت دیجیتال قویتری دارند، از شفافیت و پایداری بیشتری در زنجیره تأمین انرژی برخوردارند.
هوش مصنوعی دیگر یک انتخاب تجملاتی برای صنعت گاز نیست، بلکه ضرورتی حیاتی برای مدیریت بحرانهای زمستانی است. اگر این فناوریها بهصورت گسترده در شبکه گاز کشور پیادهسازی شود، میتوان از قطعیهای احتمالی جلوگیری کرده و پایداری انرژی را برای میلیونها خانوار ایرانی تضمین کرد.
انتهای پیام/