AI for energy sector
1.0.0
يكرس هذا الريبو لتطوير نماذج التعلم العميقة/العميقة التي يمكن دمجها بسلاسة في قطاع الطاقة. كما نعلم جميعًا ، يلعب قطاع الطاقة دورًا رئيسيًا في حياتنا اليومية ، وأصبحت تحدياته معقدة بشكل متزايد ، لا سيما في ضوء تغير المناخ والتسعير المتقلبة لمصادر الطاقة الأحفورية. الهدف من ذلك هو مواجهة هذه التحديات من خلال تسخير قوة النماذج التي تحركها الذكاء الاصطناعى ، والتي تعد بتقليل التكلفة والاستدامة والاستخدام الأكثر كفاءة وإدارة موارد الطاقة.
يعد التنبؤ الدقيق للطلب على الطاقة أمرًا ضروريًا لمقدمي الطاقة لتحسين الموارد وخفض التكاليف وضمان العرض دون انقطاع. تحلل نماذج الذكاء الاصطناعى البيانات التاريخية وأنماط الطقس وعوامل أخرى لإجراء توقعات دقيقة للطلب ، مما يؤدي إلى توزيع الطاقة أكثر كفاءة.
الحفاظ على شبكات الطاقة باهظة الثمن ويستغرق وقتًا طويلاً. مراقبة نماذج الذكاء الاصطناعى لدينا مكونات الشبكة ، والتوقع عند الحاجة إلى الصيانة. هذا النهج الاستباقي يقلل من التوقف ، ويحسن الموثوقية ، ويوفر التكاليف.
مع تحول قطاع الطاقة نحو المصادر المتجددة ، فإن التنبؤات الدقيقة لتوليد الطاقة من بيانات الطقس ضرورية. تعمل نماذج الذكاء الاصطناعى لدينا على تحسين استخدام الموارد المتجددة لإدارة الشبكة الأفضل.
يمتد استخدام الطاقة الفعال إلى ما وراء البنية التحتية على نطاق واسع. تعمل الذكاء الاصطناعي على تحسين استهلاك الطاقة داخل المباني والمنازل من خلال ضبط أنظمة التدفئة والتبريد والإضاءة وتقليل النفايات وخفض فواتير الطاقة.
تتطلب الشبكة الذكية المستقبلية المراقبة في الوقت الفعلي وصنع القرار للاستقرار. تتنبأ نماذج الذكاء الاصطناعى بقضايا استقرار الشبكة وتقترح حلول في الوقت الفعلي ، ومنع انقطاع التيار الكهربائي والاضطرابات.
