Hvordan kan energi-og for­sy­nings­sels­ka­ber drage store fordele af AI-drevet forebyggende vedligeholdelse og computer vision?

Traditionelt har energi- og forsyningssektoren hovedsageligt været afhængig af personlig knowhow, intuition og erfaring til procesoptimering, omkostningsstyring, vedligeholdelse og andre beslutningsområder. Nu kæmper mennesker og virksomheder med, at deres systemer er blevet for komplicerede til, at mennesker kan forstå dem. For kunstig intelligens-teknologier er den stigende kompleksitet ikke noget problem.

Kunstig intelligens kan reducere produktionsomkostningerne betydeligt, fremskynde processer, øge effektiviteten, reducere arbejdsomkostningerne og understøtte beslutningstagningen. Begge sektorer opfattes imidlertid som konservative, og deres evne til at transformere sig har været relativ lav. Der er også en vis modstand på gulvet mod at indføre nye digitale teknologier,« siger Artur Mroczkowski, direktør for CEE Software Services, Etteplan.

Han påpeger, at energiproduktionen tidligere var meget centraliseret. I dag har dette ændret sig, da produktionsanlæggene er spredt. Reguleringer gør det nødvendigt at prioritere vedvarende energikilder. Samtidigt skal virksomhederne være i stand til at forudsige energiforsyning og -efterspørgsel med stor nøjagtighed.

"Vind- og solparker er stærkt afhængige af miljøforholdene. Hvis der pludselig ikke blæser eller er overskyet, er der stor risiko for massive netværksudfald uden prognoser. Energiselskaber skal også undgå overproduktion og være opmærksomme på spidsbelastninger. Derfor skal de være i stand til at forudsige udbud og efterspørgsel og være klar til at sætte andre energiforsyninger i gang i tide, når behovet opstår", forklarer Mroczkowski.

Han forklarer, at AI-drevet prædiktiv analyse kan levere dyb indsigt i netværkets ydeevne, balancering af belastningen, pristendenser og vejrmønstre. Denne indsigt hjælper med at optimere strategier for handel med elektricitet og understøtter overholdelse af miljøregler.

Med hensyn til regulering kan AI-systemer sikre, at fossilbaseret produktion minimeres for at undgå at betale høje bøder for CO2-udledning. De kan maksimere brugen af vedvarende energikilder, der er spredt geografisk.

Når AI forudsiger lave energipriser, kan den anbefale at lagre energi produceret af vedvarende kilder i store batteribanker. Salg af energi i spidsbelastningstimer giver den bedste pris.

Mulighederne med AI strækker sig til forsyningssektoren. Mens kommunale vandforsyningssystemer allerede bruger intelligente målere til fakturering, kan AI omdanne disse data til operationelle indsigter. Ved at analysere målerdata sammen med input fra andre sensorer hjælper AI med at opdage lækager, forbedre systemets effektivitet og øge pålideligheden af forsyningen.

»AI-drevet overvågning kan opdage uregelmæssige brugsmønstre i bygninger og industrielle anlæg og angive det sted i rørsystemet, der skal repareres. Systemet kan generere en alarm til et vedligeholdelsesteam, hvilket forhindrer større problemer i netværket og genererer betydelige omkostningsbesparelser«, siger Mroczkowski.

Lignende anvendelsesmuligheder gælder for andre brancher. Et stort kemisk industrianlæg kan have problemer med lækager i komplekse rørinstallationer, hvilket gør det værdifuldt at kunne lokalisere lækagen hurtigt og enkelt.

Computervision er en af de mest lovende anvendelser af AI i energibranchen, da det giver betydelige forbedringer i effektivitet, sikkerhed og omkostningseffektivitet. Et vigtigt område, hvor det har stor betydning, er inspektion af højspændingsledninger, som traditionelt har været tidskrævende og omkostningstungt.

"Da ca. 80 % af transmissionsledningerne er placeret over jorden, er de meget udsatte for miljømæssige trusler såsom faldende træer og korrosion. Det kan være ekstremt udfordrende at få adgang til og inspicere disse enorme infrastruktur installationer, der ofte strækker sig over millioner af kilometer."

Droner udstyret med AI-drevet computervision kan autonomt scanne store dele af lednigsnettet, hvilket i væsentlig grad fremskynder inspektioner og understøtter vedligeholdelsesteams i marken. Disse systemer analyserer den omgivende vegetation og opdager tidlige tegn på strukturelle problemer, hvilket gør det muligt for forsyningsselskaber at prioritere vedligeholdelsesaktiviteter og forhindre potentielle strømafbrydelser. Avancerede AI-algoritmer kan identificere subtile indikatorer på korrosion, strukturel træthed og nye svage punkter med høj præcision.

Integrationen af computervision med AI-drevet software transformerer overvågningen og styringen af vindmøllepar især i fjerntliggende offshore-miljøer.

»Denne avancerede tilgang ændrer måden, hvorpå branchen driver og vedligeholder offshore-installationer – hvilket ikke kun muliggør kontinuerlig tilstandsovervågning af turbiner, men også identifikation af fysisk forringelse, såsom overfladekorrosion, strukturelt slid eller skader på vinger, som muligvis ikke kan detekteres gennem standard sensorbaserede systemer«, siger Artur Mroczkowski.

Disse intelligente platforme optimerer turbinernes ydeevne i realtid baseret på miljødata, forudser komponentfejl, reducerer afhængigheden af manuelle inspektioner og sikrer pålidelig energiproduktion.

Vil du vide mere om, hvordan AI kan øge effektiviteten og pålideligheden inden for energi og forsyningsvirksomhed? Download vores gratis guide Create value with Industrial AI for praktiske eksempler og indsigt.