Использование технологий искусственного интеллекта в энергетике и климатической безопасности
https://doi.org/10.26794/2308-944X-2024-12-4-58-71
Аннотация
Настоящее исследование посвящено теоретическому анализу использования и прикладного применения искусственного интеллекта (ИИ) в энергетическом секторе в приложении к климатической безопасности.
Объектом исследования выступает энергетика и климатическая безопасность как виды экономической деятельности и общественной активности.
Предметом исследования является искусственный интеллект применительно к объектной области исследования.
Цель исследования — создание обоснованных научных оснований для использования искусственного интеллекта в энергетике, а также выявления возникающих проблем в формировании научно обоснованного подхода к разработке климатической политики.
Исследование авторов включает три взаимосвязанных методологии исследования: тематическое моделирование, интеллектуальный анализ текста в рамках качественного анализа и объектное моделирование в рамках систематизации результатов, адекватных предметной области исследования и соответствия их действительности. Кроме того, авторы дополнили количественные результаты теоретико-эвристическим анализом научных результатов других исследователей. Используется концепция параметрической оптимизации (ПО) в качестве эффективного метода для решения прикладной задачи проверки гипотезы управления энергозатратами и энергоэффективностью на основе ИИ с целью достижения оптимальных показателей работы технической системы и соответствия целям устойчивого развития (ЦУР) в области климатической безопасности.
Результаты исследования свидетельствуют о том, что ИИ становится основополагающим фактором для развития современного энергетического сектора, основанного на данных и сложных взаимосвязях и предоставляет инструменты для повышения производительности технических систем и эффективности в условиях санкционных ограничений.
Доказана истинность гипотезы, что использование ИИ в качестве управляющего контура обратной связи на техническом объекте очистки и генерации энергии является более экономически эффективной и технически оптимальной альтернативой «живому» оператору, что позволит исключить человеческий фактор ошибки. В связи с этим энергетическая отрасль, коммунальные предприятия, операторы энергосистем и независимые производители электроэнергии должны уделять особое внимание внедрению технологий ИИ в существующие технические системы.
Об авторах
А. И. ГулиевРоссия
Игбал А. Гулиев — кандидат экономических наук, заместитель директора, Международный институт энергетической политики и дипломатии
Москва
А. Мамедов
Россия
Агиль Мамедов — аспирант
Москва
К. Ибрагимли
Азербайджан
Кянан Ибрагимли — студент, научный отдел
Баку
Список литературы
1. Francisco M. Artificial intelligence for environmental security: national, international, human and environmental perspectives. Current Opinion in Environmental Sustainability. 2023;61:101250. URL: https://doi.org/10.1016/j.cosust.2022.101250
2. Shang Y. et al. Employing artificial intelligence and enhancing resource efficiency to achieve carbon neutrality. Resources Policy. 2024;88:104510. URL: https://doi.org/10.1016/j.resourpol.2023.104510
3. Wang B. et al. How does artificial intelligence affect high-quality energy development? Achieving a clean energy transition society. Energy Policy. 2024;186:114010. URL: https://doi.org/10.1016/j.enpol.2024.114010
4. Ajagekar A., You F. Quantum computing and quantum artificial intelligence for renewable and sustainable energy: A emerging prospect towards climate neutrality. Renewable and Sustainable Energy Reviews. 2022;165:112493. URL: https://doi.org/10.1016/j.rser.2022.112493
5. Chen C. et al. Artificial intelligence on economic evaluation of energy efficiency and renewable energy technologies. Sustainable Energy Technologies and Assessments. 2021;47:101358. URL: https://doi.org/10.1016/j.seta.2021.101358
6. Fan Z., Yan Z., Wen S. Deep learning and artificial intelligence in sustainability: a review of SDGs, renewable energy, and environmental health. Sustainability. 2023;15(18):13493. URL: https://doi.org/10.3390/su151813493
7. Hramov A. E., Maksimenko V. A., Pisarchik A. N. Physical principles of brain-computer interfaces and their applications for rehabilitation, robotics and control of human brain states. Physics Reports. 2021;918:1–133. URL: https://doi.org/10.1016/j.physrep.2021.03.002
8. Li X. et al. Interpretable deep learning: Interpretation, interpretability, trustworthiness, and beyond. Knowledge and Information Systems. 2022;64(12):3197–3234. URL: https://doi.org/10.1007/s10115–022–01756–8
9. Leonelli S., Williamson H. F. Artificial Intelligence in Plant and Agricultural Research. Artificial Intelligence for Science: A Deep Learning Revolution. 2023;319–333. URL: https://doi.org/10.1142/9789811265679_0018
10. Ahmad T. et al. Artificial intelligence in sustainable energy industry: Status Quo, challenges and opportunities. Journal of Cleaner Production. 2021;289:125834. URL: https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2021.125834
11. Ohalete N. C. et al. AI-driven solutions in renewable energy: A review of data science applications in solar and wind energy optimization. World Journal of Advanced Research and Reviews. 2023;20(3):401–417. URL: https://doi.org/10.30574/wjarr.2023.20.3.2433
12. Raihan A.A comprehensive review of artificial intelligence and machine learning applications in the energy sector. Journal of Technology Innovations and Energy. 2023;2(4):1–26. URL: https://doi.org/10.56556/jtie.v2i4.608
13. Raihan A.A concise review of technologies for converting forest biomass to bioenergy. Journal of Technology Innovations and Energy. 2023;2(3):10–36. URL: https://doi.org/10.56556/jtie.v2i3.592
14. Mashio K., Kasamatsu M., Noda E. Development of Emergency Information System to Support Nuclear Power Plant Management in Severe Accident. Nuclear Technology. 2023;209(3):346–353. URL: https://doi.org/10.1080/00295450.2022.2087837
15. Han B. A. et al. A synergistic future for AI and ecology. Proceedings of the National Academy of Sciences. 2023;120(38): e2220283120. URL: https://doi.org/10.1073/pnas.2220283120
16. Mayer M. J., Szilágyi A., Gróf G. Environmental and economic multi-objective optimization of a household level hybrid renewable energy system by genetic algorithm. Applied Energy. 2020;269:115058. URL: https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2020.115058
17. Machlev R. et al. Explainable Artificial Intelligence (XAI) techniques for energy and power systems: Review, challenges and opportunities. Energy and AI. 2022;9:100169. URL: https://doi.org/10.1016/j.egyai.2022.100169
18. Li J., Liu P., Li Z. Optimal design and techno-economic analysis of a solar-wind-biomass off-grid hybrid power system for remote rural electrification: A case study of west China. Energy. 2020;208:118387. URL: https://doi.org/10.1016/j.energy.2020.118387
19. Abdalla A. N. et al. Integration of energy storage system and renewable energy sources based on artificial intelligence: An overview. Journal of Energy Storage. 2021;40:102811. URL: https://doi.org/10.1016/j.est.2021.102811
20. Sweeney C. et al. The future of forecasting for renewable energy. Wiley Interdisciplinary Reviews: Energy and Environment. 2020;9(2): e365. URL: https://doi.org/10.1002/wene.365
21. Ahmad T., Zhang H., Yan B. A review on renewable energy and electricity requirement forecasting models for smart grid and buildings. Sustainable Cities and Society. 2020;55:102052. URL: https://doi.org/10.1016/j.scs.2020.102052
22. Han Z. et al. Stakeholder engagement in natural resources for energy transitions governance. Environmental Impact Assessment Review. 2023;102:107206. URL: https://doi.org/10.1016/j.eiar.2023.107206
23. Yang C. et al. Optimal power flow in distribution network: A review on problem formulation and optimization methods. Energies. 2023;16(16):5974. URL: https://doi.org/10.3390/en16165974
24. Balachandran G. B. et al. Comparative investigation of imaging techniques, pre-processing and visual fault diagnosis using artificial intelligence models for solar photovoltaic system — A comprehensive review. Measurement. 2024;232:114683. URL: https://doi.org/10.1016/j.measurement.2024.114683
25. Slama S. B., Mahmoud M. A deep learning model for intelligent home energy management system using renewable energy. Engineering Applications of Artificial Intelligence. 2023;123:106388. URL: https://doi.org/10.1016/j.engappai.2023.106388
26. Nagy Z. et al. Ten questions concerning reinforcement learning for building energy management. Building and Environment. 2023;241:110435. URL: https://doi.org/10.1016/j.buildenv.2023.110435
27. Franki V., Majnarić D., Višković A. A comprehensive review of artificial intelligence (AI) companies in the power sector. Energies. 2023;16(3):1077. URL: https://doi.org/10.3390/en16031077
28. Massel L. V. The current stage of development of artificial intelligence (AI) and the application of AI methods and systems in the energy sector. Information and mathematical technologies in science and management. 2021;4(24):5–20. DOI 10.38028/ESI.2021.24.4.001
29. Grabchak E. P. Introduction of digital platforms with elements of artificial intelligence to support decisionmaking in complex technological situations in the Russian energy sector. Mechatronics, automation and robotics. 2022;9:93–96. DOI: 10.26160/2541–8637–2022–9–93–96
30. Zoidov K. Kh. Digital authenticity of reality: expanding the boundaries of reliability in management in the Russian energy sector based on the use of elements of artificial intelligence. Education. The science. Scientific personnel. 2019;(4):127–130. DOI: 10.24411/2073–3305–2019–10201
31. Ali A., Majhi S. Integral criteria for optimal tuning of PI/PID controllers for integrating processes. Asian Journal of Control. 2011;13(2):328–337. URL: https://doi.org/10.1002/asjc.278
32. Lin G. et al. Implementation and test of an automated control hunting fault correction algorithm in a fault detection and diagnostics tool. Energy and Buildings. 2023;283:112796. URL: https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2023.112796
33. Shaikhislamov A. V., Zentsov V. N., Shaikhislamov V. F., Khairullin V. A. Device for generating electricity from wastewater. Utility model patent No. 158767 U 1 Russian Federation. No. 2015106532/06: application. 02.25.2015: publ. 01.20.2016.
34. Kolpakhchyan P. G. et al. Device for receiving and converting mechanical energy of a fluid flow into electricity. Utility model patent No. 120525 U 1 Russian Federation. No. 2012113352/07: application. 04.06.2012: publ. 09.20.2012.
35. Zentsov V. N., Astashina M. V., Kuznetsova E. V., Khairullin V. A. Solutions for energy saving when changing the design solutions of water supply and sanitation facilities. Internet Journal of Science. 2016;3(34):28.
36. Shu J. et al. Impacts of climate change on hydropower development and sustainability: a review. IOP conference series: earth and environmental science. IOP Publishing, 2018;163:012126. URL: https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2020.121661
37. Zhang Y., Ma H., Zhao S. Sustainability assessment of hydropower: Review and modeling. Journal of Cleaner Production. 2021;321:128898. URL: https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2021.128898
38. Charny I. A. Underground hydrogasdynamics; Ross. state University of Oil and Gas named after. I. M. Gubkina. Moscow; Izhevsk: Institute of Computer Research, 2006; 414: ill. (Modern oil and gas technologies). 1973. Bibliography: p. 392.
39. Evtushenko G. I. et al Program for parametric generation of a model of a high-performance computing complex and optimization of the model according to a given criterion. Certificate of state registration of a computer program No. 2017614254 Russian Federation. No. 2017611315: application. 02.16.2017: publ. 04.10.2017
40. Koveshnikov V. A. Program for implementing a universal algorithm for solving parametric optimization problems. Certificate of state registration of a computer program No. 2018663352 Russian Federation. No. 2018617155: application. 07.06.2018: publ. 10.25.2018.
Рецензия
Для цитирования:
Гулиев А.И., Мамедов А., Ибрагимли К. Использование технологий искусственного интеллекта в энергетике и климатической безопасности. Review of Business and Economics Studies. 2024;12(4):58-71. https://doi.org/10.26794/2308-944X-2024-12-4-58-71
For citation:
Guliev I.A., Mammadov A., Ibrahimli K. The Use of Artificial Intelligence Technologies in Energy and Climate Security. Review of Business and Economics Studies. 2024;12(4):58-71. https://doi.org/10.26794/2308-944X-2024-12-4-58-71