پیش بینی مصرف انرژی با هوش مصنوعی

پیش بینی مصرف انرژی با  هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

امروزه مصرف انرژی و یادگیری ماشین دو مقوله مهم به شمار می روند. مقاله پیش بینی مصرف انرژی با هوش مصنوعی به بررسی دلیل ارتباط این دو مفهوم و نحوه بهبود پایداری و کاهش مصرف انرژی توسط تکنولوژی های نوین میپردازد. 

میزان مصرف انرژی رو به افزایش است. این امر، موجب افزایش انتشار گازهای گلخانه ای میگردد. از طرفی، یادگیری ماشین با بهره گیری از تکنیک ها و الگوریتم های بهتر در حال بهبود مستمر میباشد. بکارگیری یادگیری ماشین در صنعت انرژی، بهبود قابل توجه کارایی را رقم خواهد زد. 

به همین دلیل است که شرکت ها، افراد و سازمان ها در تلاش برای دستیابی به راهکارهای خلاقانه ای جهت بکارگیری یادگیری ماشین و هوش مصنوعی در صنعت انرژی، بویژه پیش بینی دقیق مصرف انرژی و عملکرد منابع تجدید پذیر هستند.

یادگیری ماشین چیست؟

جهت دستیابی به یک تعریف مشترک در سراسر مقاله پیش بینی مصرف انرژی با هوش مصنوعی، ذکر مقدمه ای در رابطه با یادگیری ماشین برای آن دسته از مخاطبان که شناخت کافی و مناسبی ندارند میتواند مفید واقع گردد. 

همانطور که از نام آن مشخص است، یادگیری ماشین شیوه ای است که به یک نرم افزار آموزش داده می شود چگونه عملکرد خود را جهت انجام امور مشخص بهبود ببخشد و از تجربیات خود یاد بگیرد. این نرم افزارها بر اساس الگوریتم ها و مدل های آماری ایجاد شده و برای عملکرد خود به داده های مناسب نیاز دارند تا پردازش نموده و از آن ها یاد بگیرند. 

داده ها دارای اهمیت بالایی هستند. زیرا همانطور که یادگیری انسان ها بر اساس داده ها میباشد(چیزهایی که می شنویم، میخوانیم و تجربه میکنیم)، برنامه های مبتنی بر الگوریتم های یادگیری ماشین نیز از داده های فراهم شده توسط توسعه دهندگان و مهندسان برای آموزش الگوریتم ها استفاده میکنند. 

الگوریتم های هوش مصنوعی به چه نوع داده هایی نیاز دارند؟

اساسا میتوان هر نوع داده مرتبط را مورد استفاده قرار داد. هرچه داده های بیشتری به کار گرفته شود، نتایج بهتری حاصل میشود. در صنعت انرژی، دیتاست به الگوریتم یادگیری ماشین داده میشود که اصطلاحا به آن train کردن گفته میشود. بدین ترتیب،‌ پیش بینی مصرف انرژی تجهیزات یا بارها یا تخمین دقیق آنها امکان پذیر می گردد. 

نرم افزار مدیریت انرژی توسط شرکت دانش بنیان فن آوران گیتی افروز، نمونه ای از پلتفرم به شمار می رود که پیش بینی مصرف انرژی با هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را بر مبنای تحلیل های پیشرفته در صنایع مختلف اجرا می نماید. 

پیش بینی هوشمند مصرف انرژی چگونه صورت میگیرد؟

هنگامی که صحبت از انرژی مصرفی میگردد، غالبا عادات و رفتارهای همیشگی تداوم دارد تا زمانیکه موضوعی غیرمعمول همچون هزینه های سرسام آور برق یا عملکرد پایین تر از حد انتظار منابع انرژی تجدیدپذیر، توجه ما را به خود جلب نماید. 

در این مرحله است که هوش مصنوعی و یادگیری ماشین وارد عمل می شوند. یکی از کاربردهای اصلی آنها، ایجاد روش هایی جهت پیش بینی مصرف انرژی است. به عنوان مثال، توسط پردازش داده های تاریخی مصرف انرژی در یک ساختمان در یک بازه زمانی مشخص، میتوان روندها و الگوها را شناسایی نمود. همچنین، میتوان الگوهای مصرف انرژی در آینده را نیز پیش بینی کرد. 

۳ مزیت مهم پیش بینی مصرف انرژی با هوش مصنوعی

اقتصادی: شرکت ها و اشخاص میتوانند انرژی را به عنوان هزینه در نظر بگیرند، بدین ترتیب، هزینه قبض انرژی را تخمین زده و تصمیمات خود را بر این اساس اتخاذ نمایند. 

کاربردی: با آگاهی از نحوه و دلیل مصرف انرژی، میتوان تغییر عادات را بدون ایجاد تاثیر منفی بر بهره وری و کیفیت زندگی انجام داد. 

فنی: مدیریت موثرتر داده های انرژی میتواند فرصت های جدیدی را به واسطه گردآوری و تحلیل این داده و ارائه پیش بینی های دقیق تر فراهم نماید. 

روش های مورد استفاده جهت پیش بینی مصرف انرژی

سری های زمانی

سری های زمانی (Time series) جهت پیش بینی مصرف و تولید انرژی بسیار پرکاربرد هستند. برای مثال،‌ زمانی که نیاز به پیش بینی رفتار باد همچون سرعت و جهت آن وجود داشته باشد، بکارگیری داده ها بر مبنای بازه های زمانی منظم اهمیت دارد. این امر، یادگیری روند داده ها در طی زمان توسط مدل را امکان پذیر میکند. سری های زمانی از تکنیک های مختلفی جهت پیش بینی خروجی منابع انرژی بر اساس مشاهدات گذشته بهره میگیرد.

شبکه های عصبی مصنوعی (ANNs)

شبکه های عصبی مصنوعی، یادگیری عمیق را که نوع پیشرفته ای از یادگیری ماشین است تشکیل میدهند. عملکرد یادگیری عمیق،‌ برگرفته از شیوه عملکرد مغز حیوانات است. 

یادگیری عمیق در صنعت انرژی بسیار ارزشمند است‎‎؛ چراکه الگوریتم ها برای داده های انبوه مناسب هستند. در حوزه تولید و مصرف انرژی نیز داده های تاریخی به دلیل حجم بالا به تکنیک های مناسب جهت پردازش و آنالیز موثر نیاز دارند. 

روش های گروهی جهت بهبود دقت

روش های گروهی یا جمعی (Ensemble)، مجموعه ای از تکنیک های یادگیری ماشین هستند که پیش بینی های چندین مدل را جهت بهبود دقت و اعتبار تلفیق کرده و رویکرد قدرتمندی جهت پیش بینی مصرف انرژی با هوش مصنوعی محسوب می شوند. 

تلفیق خروجی چندین الگوریتم موجب کاهش bias ها و error ها میگردد. نتیجه آن، پیش بینی های معتبرتر و دقیق تری خواهد بود بویژه زمانی که موضوع بحث، الگوهای پیچیده و پویا در زمینه مصرف انرژی باشد. همچنین، بکارگیری متدهای جمعی این امکان را فراهم میکند که بتوان چندین نوع از منابع داده ای همچون داده های تاریخی مصرف انرژی،‌ وضعیت آب و هوایی، شاخص های اقتصادی و عوامل اجتماعی را در نظر گرفت که منجر به پیش بینی های جامع تر می گردد. 

در نظر گرفتن عوامل خارجی

اگرچه هسته اصلی مدل های پیش بینی را داده های تاریخی مصرف انرژی تشکیل میدهند،‌ در نظر گرفتن عوامل خارجی میتواند قابلیت های پیش بینی را به صورت چشمگیری بهبود ببخشد. عوامل خارجی شامل طیف گسترده ای از متغیرها همچون تعطیلات عمومی، فعالیت های صنعتی، رویدادها و تغییرات سیاسی را شامل می شود که بر روی الگوهای مصرف انرژی موثر واقع می شوند. 

تلفیق عوامل خارجی مذکور با الگوریتم های یادگیری ماشین به مدل ها امکان شناسایی روابط بین مصرف انرژی و متغیرهای خارجی را با جزئیات کامل فراهم میکند. بدین ترتیب، میتوان به پیش بینی های دقیق تر و با تطبیق پذیری بالاتر دسترسی داشت. این رویکرد پویا برای حوزه هایی با رفتارهای مصرفی متغیر و اثرات بیرونی دارای ضرورت است. 

یادگیری انتقالی جهت انطباق پذیری

یادگیری انتقالی، مفهومی در یادگیری ماشین است که دانش بدست آمده از یک حوزه به سایر حوزه های مرتبط تعمیم داده می شود، رویکردی نوآورانه جهت پیش بینی مصرف انرژی با هوش مصنوعی میباشد. یادگیری انتقالی با استفاده از مدل های از پیش آموزش داده شده برای دیتاست های مصرف انرژی مشابه میتواند زمان و منابع مورد نیاز برای آموزش (train) مدل های پیش بینی جدید از صفر را به میزان قابل توجهی کاهش دهد. 

این موضوع بویژه در سناریوهایی که داده های محدودی در دسترس است یا هنگام انتقال از یک منطقه جغرافیایی به منطقه ای دیگر با الگوهای مصرفی متفاوت می تواند ارزشمند باشد. توانایی تنظیم(fine-tune) مدل ها برای زمینه های مشخص موجب افزایش تطبیق پذیری الگوریتم های پیش بینی مصرف انرژی و اطمینان از پیش بینی های دقیق در محیط ها و شرایط متفاوت میگردد. 

یادگیری آنلاین جهت تطبیق های Real-time

ماهیت پویای مصرف انرژی، تطبیق های لحظه ای (Real-time) را در مدل های پیش بینی ضروری می نماید. یادگیری آنلاین، تکنیکی که مدل ها به محض دسترسی به داده جدید به صورت پیوسته به روز رسانی می شوند، این امر را از طریق تطبیق آنی مدل ها با الگوهای متغیر مصرفی امکان پذیر میکند. این رویکرد زمانی مفید است که با موقعیت های به سرعت در حال تغییر همچون تغییر ناگهانی تقاضا  یا تلفیق منابع جدید انرژی تجدیدپذیر سروکار داشته باشیم.  یادگیری آنلاین با در نظر گرفتن جدیدترین داده ها، اطمینان میدهد که مدل های پیش بینی به روز بوده و پیش بینی های دقیقی را در محیط های به سرعت در حال تغییر ارائه میدهند. 

هوش مصنوعی توضیح پذیر به منظور جلب اعتماد ذینفعان

شفافیت و تفسیرپذیری دو مقوله مهم جهت جلب اعتماد ذینفعان هنگام تصمیم گیری در رابطه با پیاده سازی سیستم پیش بینی مصرف انرژی با هوش مصنوعی میباشد. روش های هوش مصنوعی توضیح پذیر(Explainable AI)، مشخص میکنند که نحوه دستیابی مدل ها به پیش بینی های مشخص به چه صورت است. این امر، موجب افزایش اطمینان و اعتماد سهامداران به فرآیند پیش بینی میگردد. 

مدل های قابل توضیح به مدیران انرژی، سیاست گذاران و سایر ذینفعان این امکان را میدهند که عوامل پایه ای در پیش بینی ها را درک نموده و تصمیمات آگاهانه تری بر مبنای بینش های کسب شده اتخاذ نمایند. شفافیت جهت تسهیل استقرار سامانه های پیش بینی مصرف انرژی هوشمند در صنایع و حوزه های مختلف ضروری است. 

بکارگیری این روش ها و استراتژی های پیشرفته جهت پیش بینی مصرف انرژی، نه تنها دقت پیش بینی ها را افزایش میدهد، بلکه موجب توسعه بکارگیری یادگیری ماشین و هوش مصنوعی در صنعت انرژی میگردد. فناوری های پیشرفته با بهبود مستمر کیفیت پیش بینی ها و تطبیق پذیری مدل، قابلیت تحول رویکردهای مدیریت انرژی و کمک به بهبود پایداری و کارایی انرژی را دارند. 

پیش بینی مصرف انرژی های تجدیدپذیر چگونه امکان پذیر است؟

فارغ از جنبه های کاربردی و اقتصادی مصرف انرژی و تاثیر مثبت پیش بینی مصرف انرژی برای مصرف کنندگان، کاهش تاثیر منفی تولید و مصرف انرژی بر محیط زیست نیز یک فرصت بزرگ دیگر است که توسط یادگیری ماشین محقق میگردد. 

منابع انرژی تجدیدپذیر همچون خورشید، باد، باران، گرمایش زمین گرمایی و غیره به منظور تولید انرژی تجدیدپذیر مورد استفاده قرار میگیرند و حداقل تاثیر منفی را بر محیط زیست دارند. این منابع پاک، تجدیدپذیر و سازگار با محیط زیست برای بسیاری از کشورها، مناطق، افراد و سازمان ها بسیار ارزشمند هستند. با این حال، دشواری های فراوانی در دستیابی به اهداف آرمان گرایانه وجود دارد. 

یکی از عوامل مهم که باید در نظر گرفت، ماهیت غیرقابل پیش بینی طبیعت است. این امر از آن جهت اهمیت دارد که میتواند تولید میزان مورد نیاز انرژی را در هر زمانی به دلیل شرایط طبیعی با مشکل مواجه نماید. 

عدم امکان پیش بینی میزان تولید انرژی به عنوان مثال توسط یک پنل خورشیدی یا توربین بادی میتواند هزینه های چشمگیری را بر اپراتورهای شبکه برق تحمیل نماید. البته این صرفا محدود به هزینه های مادی نمی باشد، بلکه عملیات را نیز با بی ثباتی مواجه میکند. هوش مصنوعی از طریق گردآوری داده های مربوط به آب و هوا، دما و غیره و ارائه آن به یک مدل، امکان تصمیم گیری های دقیق را پیش از وقوع مسائل احتمالی فراهم مینماید.