به گزارش سرویس ترجمه خبرگزاری ایمنا، شهرهای مختلف جهان در سال‌های اخیر با توجه به افزایش جمعیت شهری و رشد نیاز به انرژی، به دنبال راهکارهای نوین برای مدیریت منابع انرژی خود هستند. یکی از پیشرفته‌ترین و کارآمدترین روش‌ها، استفاده از فناوری هوش مصنوعی است که با تحلیل داده‌ها و پیش‌بینی دقیق مصرف، به بهبود بهره‌وری انرژی، کاهش خاموشی‌ها و تقویت پایداری شبکه‌های برق کمک می‌کند. استفاده از شبکه‌های هوشمند، تحلیل پیش‌بینی مصرف، نگهداری پیشگیرانه و تعمیر به‌موقع و بهینه‌سازی منابع انرژی تجدیدپذیر از جمله مهم‌ترین راهکارهایی است که به‌طور گسترده در این شهرها اجرا شده‌اند.
دبی: پیشتاز شبکه هوشمند و مدیریت هوشمند انرژی
دبی به‌عنوان یکی از پیشرفته‌ترین شهرهای جهان در حوزه مدیریت انرژی هوشمند شناخته می‌شود. سازمان برق و آب دبی (DEWA) در چهارچوب استراتژی بلندمدت «شبکه هوشمند دبی» از سال ۲۰۱۴ تاکنون، بیش از دو میلیون کنتور هوشمند و هزاران حسگر اینترنت اشیا در سراسر شبکه برق و آب نصب کرده است که حجم وسیعی از داده را برای تحلیل‌های مختلف فراهم می‌کند.
سیستم هوش مصنوعی دبی روزانه بیش از ۱۵ میلیون داده مختلف را از کنتورهای هوشمند و حسگرهای شهر دریافت می‌کند و آنها را بررسی می‌کند. سپس، الگوریتم‌های پیشرفته یادگیری ماشین این اطلاعات را تحلیل می‌کنند تا میزان مصرف برق را به‌صورت لحظه‌ای پیش‌بینی کنند، مشکلات احتمالی همچون نوسانات غیرعادی را شناسایی کنند و نحوه توزیع برق را به‌صورت هوشمند طوری تنظیم کنند که کمترین قطعی و هدررفت انرژی رخ دهد.
یکی از شاخص‌ترین نتایج این فناوری، کاهش چشمگیر خاموشی‌ها است؛ به‌طوری که میانگین زمان قطع برق برای هر مشترک در دبی تنها ۰.۹۴ دقیقه در سال ۲۰۲۴ بوده است که یکی از کمترین نرخ‌های جهانی محسوب می‌شود. علاوه‌بر آن، دبی با بهره‌گیری از سیستم‌های ذخیره‌سازی باتری (BESS) توانسته است انرژی اضافی تولید شده از منابع خورشیدی را ذخیره و در زمان اوج مصرف به شبکه تزریق کند که این امر به حفظ پایداری شبکه کمک می‌کند. دبی برنامه دارد تا سال ۲۰۵۰ به‌طور کامل از انرژی‌های پاک استفاده کند و هوش مصنوعی نقش کلیدی در تحقق این هدف ایفا خواهد کرد.
علاوه‌بر مدیریت شبکه برق، هوش مصنوعی در بهینه‌سازی مصرف انرژی در زیرساخت‌های شهری همچون سیستم‌های روشنایی، تهویه مطبوع و حتی فرایندهای تصفیه آب و بازیافت این شهر نیز به کار گرفته شده است. این جامع‌نگری در استفاده از هوش مصنوعی موجب شده است دبی به‌عنوان الگویی موفق در حوزه شهرهای هوشمند و انرژی پایدار مطرح شود.
بنگلور: توسعه شبکه هوشمند و بهینه‌سازی مصرف انرژی
بنگلور، پایتخت فناوری هند، با تمرکز بر شبکه‌های هوشمند، از فناوری هوش مصنوعی برای بهبود مدیریت انرژی استفاده می‌کند. در این شهر، با استقرار گسترده کنتورهای هوشمند و حسگرهای توزیع‌شده در نقاط مختلف شبکه، داده‌های مصرف انرژی به‌صورت لحظه‌ای جمع‌آوری می‌شود. این داده‌ها توسط الگوریتم‌های پیشرفته هوش مصنوعی پردازش و تحلیل می‌شوند تا الگوهای پیچیده مصرف انرژی پیش‌بینی و از بروز بارگذاری‌های بیش از ظرفیت و فشارهای نامطلوب بر شبکه جلوگیری شود که نتیجه نهایی آن افزایش پایداری شبکه انرژی و بهبود کارایی سیستم است.
یکی از ویژگی‌های مهم شبکه انرژی بنگلور، استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای تشخیص تجهیزات آسیب‌پذیر و اجرای برنامه‌های نگهداری پیشگیرانه است. این روش به کاهش خاموشی‌های ناشی از خرابی تجهیزات کمک بسیاری کرده است. از سوی دیگر، بنگلور توانسته است سیستم‌های انرژی خورشیدی سقفی و باتری‌های ذخیره‌سازی را با شبکه هوشمند خود هماهنگ کند تا بهره‌وری انرژی تجدیدپذیر را به حداکثر برساند.
نتایج این اقدامات شامل کاهش ۳۰ درصدی خاموشی‌ها و افزایش ۲۰ درصدی بهره‌وری انرژی در ساختمان‌های شهری است. بنگلور همچنین در حال توسعه سیستم‌های مدیریت انرژی توزیع‌شده (DERMS) است که امکان کنترل بهینه و هماهنگ منابع انرژی مختلف را فراهم می‌کند و به پایداری بیشتر شبکه کمک می‌کند.
فیلادلفیا: استفاده از پردازش لبه برای بهبود پایداری شبکه
فیلادلفیا یکی از شهرهای پیشرو در ایالات متحده است که به واسطه ترکیب هوش مصنوعی و فناوری پردازش لبه، داده‌های شبکه انرژی خود را به‌صورت لحظه‌ای تحلیل می‌کند. این پردازش محلی داده‌ها موجب می‌شود تصمیم‌گیری‌ها سریع‌تر انجام شود و امکان واکنش فوری به مشکلات احتمالی در شبکه فراهم آید.
فیلادلفیا می‌تواند با بهره‌گیری از الگوریتم‌های تحلیل پیشرفته سیستم انرژی، ناهنجاری‌های احتمالی و نقاط ضعف شبکه را شناسایی و از بروز خاموشی جلوگیری کند. علاوه‌بر این، سیستم مدیریت انرژی فیلادلفیا امکان ارتباط بلادرنگ و دوطرفه بین مشترکین و مراکز کنترل اضطراری را فراهم می‌کندکه این ارتباط سریع و مؤثر به شناسایی سریع‌تر نقاط اختلال، ارسال به‌موقع تیم‌های تعمیراتی و هماهنگی بهتر در فرایند بازیابی شبکه منجر می‌شود. این قابلیت، کاهش زمان خاموشی و بهبود قابل‌توجه در پایداری و قابلیت اطمینان شبکه برق را تضمین می‌کند.
از سوی دیگر، هوش مصنوعی در بهینه‌سازی مصرف انرژی در زیرساخت‌هایی همچون سیستم‌های روشنایی عمومی و مدیریت ساختمان‌ها نقش مهمی ایفا می‌کند. نتایج به‌کارگیری این فناوری‌ها در فیلادلفیا شامل افزایش سرعت واکنش شبکه به مشکلات تا ۵۰ درصد و صرفه‌جویی انرژی در ساختمان‌های عمومی به میزان ۱۵ درصد است. این اقدامات موجب شده است فیلادلفیا بتواند بار شبکه را به شکل مؤثرتری مدیریت کند و خاموشی‌های ناگهانی را به حداقل برساند.
سئول: هوشمندسازی گسترده شبکه انرژی
سئول از شبکه گسترده‌ای شامل بیش از ۵۰۰ هزار حسگر اینترنت اشیا بهره می‌برد که به‌صورت لحظه‌ای داده‌های مصرف انرژی در سطح شهر را جمع‌آوری می‌کنند. این داده‌ها توسط پلتفرم‌های هوش مصنوعی پردازش می‌شوند و امکان تنظیم دینامیک بار انرژی در محله‌ها و زیرساخت‌های مختلف شهری را فراهم می‌آورند.
هوش مصنوعی در شهر سئول به‌منظور پیش‌بینی دقیق تقاضای انرژی، بهینه‌سازی مصرف انرژی در ساختمان‌های هوشمند و سامانه‌های حمل‌ونقل عمومی به کار گرفته می‌شود. این فناوری‌ها با تحلیل داده‌های لحظه‌ای و مدل‌سازی پیش‌بینی بار، موجب کاهش چشمگیر بار اوج مصرف شبکه و به حداقل رساندن خاموشی‌های اضطراری شده‌اند. این اقدامات در قالب پروژه «مدیریت هوشمند انرژی سئول ۲۰۲۵»، منجر به کاهش ۲۰ درصدی اوج بار و بهینه‌سازی مصرف انرژی سیستم‌های روشنایی و تهویه مطبوع تا ۲۵ درصد شده است که افزایش بهره‌وری انرژی و کاهش هزینه‌های عملیاتی را به همراه داشته است.
علاوه‌بر این، سئول از الگوریتم‌های پیشرفته تشخیص ناهنجاری و سامانه‌های نگهداری پیش‌بین استفاده می‌کند تا خرابی‌های احتمالی تجهیزات حیاتی شبکه انرژی را شناسایی و پیشگیری کند. این سیستم‌ها با پایش مستمر شاخص‌های عملکرد تجهیزات و تحلیل داده‌های حسگرها، موجب افزایش قابل‌توجه پایداری و قابلیت اطمینان شبکه برق شده و اختلالات ناشی از خرابی‌های ناگهانی را به حداقل رسانده است.
کپنهاگ: مدیریت انرژی هوشمند
شهر کپنهاگ با تمرکز ویژه بر هوشمندسازی مدیریت انرژی، از مدل‌های پیشرفته هوش مصنوعی برای تحلیل و پیش‌بینی دقیق مصرف انرژی در مقیاس کلان استفاده می‌کند. این سیستم‌های هوشمند با جمع‌آوری و پردازش داده‌های لحظه‌ای از منابع متنوع شامل ساختمان‌های مسکونی و تجاری، شبکه برق و منابع انرژی تجدیدپذیر، می‌توانند الگوهای پیچیده مصرف و تولید انرژی را شناسایی کنند. بر اساس این تحلیل‌ها، سامانه مدیریت انرژی به‌صورت پویا و خودکار بار شبکه را تنظیم می‌کند و مصرف انرژی را بهینه می‌سازد. کپنهاگ موفق شده است به واسطه این هوشمندسازی، بار اوج مصرف شبکه را تا ۱۵ درصد کاهش دهد و در نتیجه فشار وارد بر زیرساخت‌های انرژی و خطر خاموشی‌های گسترده را به میزان قابل‌توجهی کاهش دهد.
یکی از مؤلفه‌های کلیدی این هوشمندسازی، استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای پیش‌بینی تقاضای انرژی در بازه‌های زمانی کوتاه و بلندمدت است. این پیش‌بینی‌ها به مدیران انرژی اجازه می‌دهد تا منابع انرژی تجدیدپذیر همچون انرژی باد و خورشید را به بهترین شکل هماهنگ کنند و از ذخیره‌سازی انرژی بهره‌مند شوند. سیستم هوشمند مدیریت انرژی کپنهاگ می‌تواند بار شبکه را به نحوی تنظیم کند که بیشترین سهم ممکن از انرژی مصرفی از منابع پاک تأمین شود، بدون آنکه عملکرد شبکه دچار اختلال شود.
پروژه «کپنهاگ هوشمند ۲۰۳۰» نمونه‌ای بارز از به‌کارگیری فناوری‌های هوش مصنوعی در مدیریت انرژی شهری است. این پروژه ضمن کاهش ۲۲ درصدی مصرف انرژی در ساختمان‌ها، موجب افزایش سهم انرژی‌های تجدیدپذیر به بیش از ۷۵ درصد در کل شبکه شده است. هوشمندسازی مدیریت انرژی، امکان واکنش سریع و بهینه به تغییرات بار و شرایط آب‌و هوایی را فراهم می‌آورد و ضمن کاهش هزینه‌های عملیاتی، به کاهش انتشار گازهای گلخانه‌ای و تحقق اهداف توسعه پایدار کمک می‌کند.
پیشگیری از ریسک‌ها و جلوگیری از خاموشی‌های گسترده در شبکه‌های برق
سیستم‌های هوش مصنوعی با بهره‌گیری از الگوریتم‌های پیشرفته تحلیل داده‌های لحظه‌ای، قادرند الگوهای پیچیده بار و عملکرد تجهیزات شبکه برق را به‌صورت دقیق تحلیل و علائم اولیه اضافه‌بار، ناهنجاری‌ها یا خرابی‌های احتمالی را شناسایی کنند. این قابلیت، امکان واکنش سریع در کسری از ثانیه را فراهم می‌آورد تا از وقوع خاموشی‌های گسترده و ناگهانی جلوگیری شود. ابزارهای تخصصی تشخیص خرابی ترانسفورماتورها و شناسایی انحرافات عملکردی، نقش کلیدی در افزایش مقاومت و تاب‌آوری زیرساخت‌های حیاتی شبکه ایفا می‌کنند.
ترانسفورماتورها به‌عنوان اجزای کلیدی شبکه‌های توزیع و انتقال انرژی، وظیفه تبدیل و انتقال ولتاژ در سطوح مختلف را بر عهده دارند و هرگونه نقص یا خرابی در این تجهیزات می‌تواند منجر به قطع برق گسترده و پیامدهای جدی اقتصادی و اجتماعی شود. به همین دلیل، پیاده‌سازی فناوری‌های مبتنی‌بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای پایش مداوم و شناسایی کوچک‌ترین انحرافات عملکردی، از اهمیت ویژه‌ای برخوردار است. این سیستم‌ها با تحلیل داده‌های حسگرها و مدل‌سازی رفتار تجهیزات، هشدارهای پیشگیرانه را به اپراتورها ارسال و امکان مداخله به موقع را فراهم می‌کنند تا از توسعه خرابی‌ها جلوگیری شود.
در سال جاری، خاموشی‌های گسترده‌ای در بعضی مناطق چین و کشورهای اروپایی همچون اسپانیا و پرتغال رخ داد که بخشی از آن ناشی از خرابی‌های غیرمنتظره در تجهیزات کلیدی همچون ترانسفورماتورها بود. اگر سیستم‌های هوش مصنوعی پیشرفته برای نظارت و پیش‌بینی این خرابی‌ها به‌طور جامع و مؤثر به کار گرفته شده بودند، امکان شناسایی علائم اولیه و انجام اقدامات اصلاحی پیش از وقوع خاموشی‌های گسترده فراهم می‌شد.
سیستم‌های هوشمند با نظارت ۲۴ ساعته و دقت بالا، هشدارها را در کمتر از چند ثانیه ارسال می‌کنند که این امر موجب تسریع ورود تیم‌های تعمیر و نگهداری به عمل می‌شود. پیشگیری از خرابی ناگهانی ترانسفورماتورها نیز هزینه‌های سنگین ناشی از جبران خسارت‌ها و نارضایتی مصرف‌کنندگان را به شدت کاهش می‌دهد. با شناسایی و رفع زودهنگام مشکلات، شبکه برق با حداقل اختلال و حداکثر پایداری فعالیت می‌کند که برای اقتصاد، امنیت انرژی و رفاه عمومی کشورها حیاتی است.