– Sztuczne Inteligencje są stosowane w sektorze energetycznym do zredukowania emisji szkodliwych substancji i również do optymalizacji procesów technologicznych. Metody SI mogą przyczynić się także do prognozowania zapotrzebowania na energię w perspektywie krótko i długo okresowej. Ma to znaczenie dla produkcji energii jak i jej sprzedaży. Możemy również wykorzystywać SI w prognozowaniu pogody np. siłę wiatru czy natężenie słoneczne – mówi Marcin Krzyszczak, Transition Technologies.

Zastosowanie algorytmów SI pozwala na ograniczenie kosztów dzięki optymalizacji procesów zachodzących w  elektrowni węglowej, takich jak: utrzymywanie temperatury pary na określonym poziomie, utrzymanie emisji tlenku azotu (NOX) na zadanym poziomie, czy minimalizacja emisji CO2. Z takiego rozwiązania korzysta jedna ze śląskich elektrowni, w której  wdrożono system informatyczny SILO, wykorzystujący metody sztucznej inteligencji.

– Zastosowanie systemu opierającego się na metodzie algorytmów sztucznej inteligencji pozwoliło na redukcję emisji CO2 o 8120 ton rocznie oraz na ograniczenie wydzielania szkodliwego amoniaku – o 665 ton w skali roku. Poprawiła się także efektywność oraz sprawność kotła energetycznego, a zużycie węgla spadło o 2900 ton rocznie. W rezultacie, w skali roku elektrownia zaoszczędziła 1 380 000 złotych, a to zaledwie namiastka możliwości, jakie daje wykorzystanie sztucznej inteligencji w energetyce – mówi Marcin Krzyszczak.

Zgodnie z regulacjami unijnej polityki klimatycznej Polska do 2030 roku musi ograniczyć emisję CO2 o 40 proc., przejść na niskoemisyjne źródła energii i dokonać zmiany struktury krajowego miksu energetycznego. Według danych zawartych w opracowaniu Forum Analiz Energetycznych „Polska energetyka na fali megatrendów”, obecnie udział węgla w krajowym miksie energetycznym wynosi 87 proc..

Źródło: newsrm.tv

fot.: 123rf.com