عبور از بحران انرژی با یک فناوری / راز پنهان کنتور‌های هوشمند چیست؟

کارشناسان در آخرین نشست علمی تخصصی انرژی تأکید کردند که صرف نصب و انباشت کنتور‌های هوشمند، بدون تحلیل داده‌ها، راهگشای بحران انرژی نیست و بهره‌گیری از هوش مصنوعی می‌تواند مسیر مدیریت هوشمند مصرف را هموار کند.

کد خبر: ۲۱۵۲۸۵۴

۰۳ مرداد ۱۴۰۵

به گزارش اقتصادآنلاین به نقل از ایسنا، دویست و چهل و نهیمن نشست علمی - تخصصی مرکز پژوهش‌های توسعه و آینده‌نگری با عنوان «هوشمندسازی انرژی در ایـران؛ وضعیت موجود، چالش‌ها و افق آینده» برگزار شد.

در ابتدای نشست، سعید شوال‌پـور - عضو هیئت‌علمی دانشگاه علم و صنعت ایـران - اظهار کرد: بر اساس آخرین گزارش آژانس بین‌المللی انرژی، پیش‌بینی می‌شود در سال ۲۰۲۶ حدود ۳.۳ تریلیون دلار در بخش انرژی جهان سرمایه‌گذاری شود. نکته قابل توجه این است که از این میزان، حدود ۲.۲ تریلیون دلار به حوزه‌هایی غیر از عرضه سنتی انرژی اختصاص خواهد یافت. این موضوع نشان می‌دهد روند‌های سرمایه‌گذاری در حوزه انرژی نسبت به گذشته تغییر کرده است؛ در حالی که تمرکز صرف بر زیرساخت‌ها، ذخایر و منابع انرژی جای خود را به موضوعاتی همچون مدیریت مصرف، بهره‌وری، دیجیتال‌سازی و هوشمندسازی داده است.

مدیرکل سابق دفتر خدمات پژوهشی و کاربست پژوهشی مرکز پژوهش‌های توسعه و آینده‌نگری با اشاره به روند سرمایه‌گذاری کشور‌ها در حوزه هوشمندسازی انرژی گفت: برآورد‌ها نشان می‌دهد چین در سال ۲۰۲۶ حدود ۲۰۰ میلیارد دلار، آمریکا حدود ۱۰۰ میلیارد دلار و اتحادیه اروپا حدود ۱۵۰ میلیارد دلار در حوزه‌هایی مرتبط با مدیریت هوشمند انرژی سرمایه‌گذاری خواهند کرد. در مجموع، بخش قابل توجهی از سرمایه‌گذاری‌های آینده انرژی جهان به حوزه‌هایی همچون شبکه‌های برق، انتقال انرژی، انرژی‌های تجدیدپذیر، ذخیره‌سازی انرژی، خودرو‌های برقی، دیجیتال‌سازی و بهره‌وری انرژی اختصاص خواهد یافت؛ بنابراین همان‌طور که باید به ظرفیت‌های عرضه انرژی توجه کنیم، مساله تقاضا و مدیریت مصرف با توجه به تحول گسترده هوش مصنوعی نیز باید مورد توجه جدی قرار گیرد.

این عضو هیئت‌علمی دانشگاه علم و صنعت ایـران در خصوص هوشمندسازی انرژی ادامه داد: در حوزه هوشمندسازی انرژی، اگر با نگاه اقتصادی به موضوع توجه کنیم، یکی از بخش‌های مهم، مدیریت تقاضاست. می‌توان با استفاده از روش‌های مبتنی بر هوش مصنوعی، رفتار مصرف‌کنندگان را از طریق راهکار‌های نرم‌افزاری و هم از طریق تجهیزات و سامانه‌های کنترل هوشمند در حوزه برق و گاز به سمت مصرف بهینه هدایت کرد.

وی خاطرنشان کرد: در بخش عرضه نیز، از مرحله تولید تا انتقال و توزیع، "مساله استفاده داده و استفاده از ظرفیت‌های هوشمندسازی" اهمیت زیادی دارد. تحلیل داده‌ها می‌تواند به شناسایی نقاط ضعف شبکه، جلوگیری از هدررفت انرژی، شناسایی تخلفات و سرقت انرژی، پیش‌بینی خرابی‌ها و افزایش بهره‌وری شبکه کمک کند. باید توجه کرد: بازار انرژی صرفاً از دو ضلع عرضه و تقاضا تشکیل نشده، بلکه ضلع مهم دیگر، حکمرانی بازار و تنظیم‌گری است که می‌تواند با استفاده از داده، فناوری‌های هوشمند و تحلیل‌های پیشرفته ارتقا پیدا کند.

شوال‌پور در پایان با توجه به نزدیک شدن به فرآیند تدوین بودجه سال ۱۴۰۶ ابراز امیدواری کرد که بتوان از ظرفیت این نشست برای استخراج پیشنهاد‌های قابل استفاده در بودجه سال آینده بهره گرفت و گامی مؤثر در جهت ارتقای سیاست‌گذاری انرژی کشور برداشت.

در ادامه نشست همچنین مجید نیلی احمدآبادی - عضو هیئت‌علمی دانشکده برق و کامپیوتر دانشگاه تهران - گفت: انسان در طول تاریخ ابتدا از انرژی برای گرمایش، سپس برای پخت‌وپز و روشنایی و پس از انقلاب صنعتی به‌عنوان محرک تولید و ابزار اصلی توسعه استفاده کرد، اما امروز کاربرد جدیدی برای انرژی به عنوان ابزاری برای «فکر کردن» و پردازش هوشمندانه از طریق هوش مصنوعی شکل گرفته است.

نیلی احمدآبادی افزود: هوش مصنوعی در آینده نزدیک یکی از مصرف‌کنندگان مهم انرژی خواهد بود، اما در عین حال می‌تواند با ضریب اثربخشی بسیار بالاتر به بهینه‌سازی تولید، انتقال، توزیع و مصرف انرژی کمک کند. به این ترتیب یک دوگانگی شکل گرفته است؛ ابزاری که خود مصرف‌کننده بزرگ انرژی است، اما می‌تواند چندین برابر میزان مصرف خود، کاهش مصرف و بهره‌وری ایجاد کند.

وی خاطرنشان کرد: ورود جمعیت‌های بزرگی از جهان به چرخه مصرف، از جمله چین، هند و در آینده کشور‌های آفریقایی، نیازبه انرژی را افزایش خواهد داد. همچنین تغییرات اقلیمی موجب شده مناطقی که پیش‌تر مصرف‌کننده بزرگ انرژی برای سرمایش نبودند، به سمت استفاده از سامانه‌های سرمایشی حرکت کنند. در ایران نیز تغییرات اقلیمی، تغییر مفهوم رفاه و آسایش، مشکلات موجود در ساخت‌وساز، نبود آمایش مناسب سرزمینی و ضعف در پایش، موجب افزایش شدید نرخ مصرف انرژی شده است؛ بنابراین بخش مهمی از مدیریت انرژی باید به سمت مدیریت مصرف هدایت شود.

این عضو هیئت‌علمی دانشکده برق و کامپیوتر دانشگاه تهران افزود: ظهور هوش مصنوعی، شبکه‌های عمیق و فناوری‌های مبتنی بر داده، ابزار جدیدی در اختیار بشر قرار داده است که می‌تواند مدیریت انرژی را متحول کند. با این حال، یکی از چالش‌های اصلی کشور، نبود داده‌های کافی و مشکلات مربوط به ارزش‌گذاری و مدیریت داده است. پیش از این، تعامل روزانه و شخصی‌سازی‌شده با میلیون‌ها مصرف‌کننده انرژی امکان‌پذیر نبود، اما امروز با استفاده از هوش مصنوعی می‌توان با مصرف‌کننده به زبان خودش گفت‌و‌گو کرد و توصیه‌های مدیریت مصرف ارائه داد؛ البته به شرط آنکه زیرساخت داده‌ای لازم فراهم باشد.

نیلی احمدآبادی با اشاره به مفهوم «نیروگاه مجازی» (Virtual Power Plant) [۱]گفت: در دنیا این مفهوم به‌عنوان یک رویکرد کلان در حال جایگزینی با نگاه سنتی به تامین انرژی است. در این مدل، پاسخ به تقاضا فقط توسط نیروگاه‌های بزرگ انجام نمی‌شود، بلکه کاهش مصرف، باتری‌های خانگی، پنل‌های خورشیدی و منابع پراکنده نیز در مدیریت شبکه نقش دارند. مواردی همچون اینترنت اشیا (IoT)، دسترسی به داده‌های لحظه‌ای، پردازش داده و استفاده از مدل‌های هوش مصنوعی از اصول اصلی این تحول هستند و بدون مشاهده‌پذیر کردن مصرف‌کنندگان و تولیدکنندگان، مدیریت هوشمند انرژی امکان‌پذیر نیست.

وی با بیان اینکه هوشمندسازی انرژی نیازمند توجه هم‌زمان به چند مولفه است، گفت: برای تحقق این هدف باید شش بعد شامل استراتژی، حکمرانی، نیروی انسانی خلاق، زیرساخت، داده و فرهنگ مورد توجه قرار گیرد. کشور در حوزه نیروی انسانی متخصص، حکمرانی و به‌ویژه داده با چالش‌هایی مواجه است. مساله داده تنها یک مساله فنی نیست، بلکه یک مساله فرهنگی است و هنوز نتوانسته‌ایم به شکل دقیق و عمیق درباره داده تصمیم‌گیری کنیم؛ بنابراین کشور باید برای مشاهده‌پذیر کردن مصرف‌کنندگان و تولیدکنندگان سرمایه‌گذاری کند؛ زیرا مدیریت مصرف، ایجاد نیروگاه‌های مجازی و بهینه‌سازی انرژی بدون این زیرساخت‌ها امکان‌پذیر نیست.

این عضو هیئت‌علمی دانشگاه تهران ضمن اشاره به اهمیت مدل اپراتوری و رگولاتوری در مدیریت انرژی گفت: یکی از مسیر‌های قابل اتکا این است که دولت نقش تنظیم‌گر داشته باشد و جمع‌آوری، مدیریت و اشتراک‌گذاری داده را با همکاری شرکت‌های دانش‌بنیان و بخش خصوصی پیش ببرد. در این مدل باید رقابت محدود میان چند اپراتور وجود داشته باشد تا از ایجاد انحصار جلوگیری شود و شرکت‌هایی که توانایی حل مسئله دارند بتوانند رشد کنند.

مجید نیلی احمدآبادی با طرح این پرسش که «انرژی حق مردم است یا کالا؟» اظهار کرد: این مساله باید تعیین تکلیف شود. اگر انرژی مانند سایر حمایت‌ها به‌صورت سرانه توزیع شود، افراد کم‌مصرف می‌توانند سهم مازاد خود را در یک بازار عرضه کنند؛ بازاری که در دنیا با عنوان «مگاوات منفی» یا انرژی مصرف‌نشده شناخته می‌شود.

این عضو هیئت‌علمی دانشکده برق و کامپیوتر دانشگاه تهران هشدار داد: کشور نباید فقط به دنبال حل بحران‌ها باشد؛ زیرا انرژی در حال تبدیل شدن به یک بحران جدی امنیتی و اجتماعی است و با توجه به تنوع اقلیمی و شرایط آب‌وهوایی کشور، حل آن نیازمند تصمیم‌گیری کلان و هماهنگ، نگاه کلان حاکمیتی، هماهنگی میان وزارتخانه‌ها و بهره‌گیری از ظرفیت فناوری، داده و بخش خصوصی است.

در ادامه این نشست سورنا ستاری - رئیس کمیسیون علم و فناوری شورای راهبردی روابط خارجی و دانشیار دانشگاه صنعتی شریف - گفت: فقط مجموعه‌هایی که در کشور به‌صورت جدی در حوزه هوش مصنوعی انرژی کار کرده‌اند، توانسته‌اند پروژه‌هایی در مقیاس بالا و با ظرفیت پوشش چند میلیون نفر تعریف کنند.

ستاری افزود: اینکه برای هوشمندسازی انرژی صرفاً به دنبال خرید تجهیزات، مانند واردات میلیون‌ها کنتور هوشمند از خارج باشیم، نگاه درستی به مفهوم هوش مصنوعی نیست. امروز نیز این تصور وجود دارد که برای توسعه هوشمندی در کشور باید صرفاً به دنبال خرید GPU باشیم، در حالی که مساله اصلی هوش مصنوعی، داده است و صرفا تجهیزات پردازشی نیست.

رئیس کمیسیون علم و فناوری شورای راهبردی روابط خارجی گفت: اگر خانواده‌ای را به یک کنتور هوشمند متصل کنیم، باید مشخص شود آیا از داده‌های حاصل از آن استفاده می‌کنیم یا خیر؟ مساله اصلی، داشتن کنتور نیست، بلکه بهره‌برداری از داده‌هایی است که این تجهیزات تولید می‌کنند.

ستاری تاکید کرد: داده، سوخت اصلی هوش مصنوعی است. زمانی که امکان تحلیل حجم بزرگی از داده‌ها فراهم شود، می‌توان به نتایج بسیار ارزشمندی دست یافت. برای مثال، با استفاده از داده‌های مصرف برق در بازه‌های ۱۵ دقیقه‌ای، می‌توان الگوی رفتاری یک خانوار را تحلیل کرد و اطلاعاتی مانند تعداد افراد حاضر در خانه، زمان‌های حضور و خروج، نوع کاربری تجهیزات، زمان روشن شدن وسایل مختلف و حتی الگو‌های مصرفی ساختمان را استخراج کرد. همچنین این داده‌ها می‌توانند بستری برای ایجاد پلتفرم‌های هوشمند فراهم کنند که کاربرد‌های گسترده‌ای در مدیریت انرژی، خدمات شهری و اقتصاد دیجیتال داشته باشند.

وی با بیان اینکه نخستین اصل در سیستم‌های کنترلی، امکان اندازه‌گیری و شمارش است، گفت: زمانی که بخواهیم بخشی از داده‌های مصرف را تحلیل کنیم، باید سیستمی داشته باشیم که این اطلاعات را در بازه‌های کوتاه زمانی مانند پنج یا ۱۵ دقیقه جمع‌آوری کند. به عنوان مثال، در بسیاری از کشورها، مصرف‌کننده بر اساس اطلاعات دقیق انرژی، الگوی مصرف خود را مدیریت می‌کند. شرکت‌های ارائه‌دهنده انرژی به مشترکان اعلام می‌کنند که در ساعات اوج مصرف یا ساعات کم‌مصرف چه تعرفه‌ای اعمال می‌شود و مصرف‌کننده می‌تواند بر اساس این اطلاعات تصمیم بگیرد. بر اساس این اطلاعات می‌توان مدل‌های جدید تعرفه‌گذاری انرژی را طراحی کرد. ساختار تعرفه‌گذاری انرژی در ایران متعلق به سال‌های گذشته است و با شرایط امروز همخوانی ندارد.

ستاری با اشاره به تغییرات گسترده در صنعت انرژی جهان گفت: شرکت‌هایی مانند زیمنس و جنرال الکتریک GE به دلیل افزایش شدید تقاضا از سوی مراکز داده و توسعه زیرساخت‌های هوش مصنوعی، ظرفیت تولید تجهیزات انرژی خود را برای سال‌های آینده برنامه‌ریزی می‌کنند. امروز برق به کالایی با ارزش بسیار بالا تبدیل شده و رشد مراکز داده مرتبط با هوش مصنوعی، فشار زیادی بر مصرف انرژی وارد کرده است؛ این مسئله به قدری مهم می‌باشد که یکی از چالش‌های بزرگ آینده، تامین انرژی مورد نیاز برای محاسبات گسترده هوش مصنوعی است.

ستاری خاطرنشان کرد: اقتصاد آینده هوش مصنوعی بر پایه داده شکل می‌گیرد. از داده‌های حوزه انرژی می‌توان کسب‌وکار‌های متعددی از خدمات شخصی‌سازی‌شده برای خانواده‌ها گرفته تا مدیریت هوشمند تجهیزات و کاهش هزینه‌ها ایجاد کرد. اکنون گروه‌هایی متشکل از دانشجویان دکتری، کارشناسان و پژوهشگران در حال کار هستند تا ساختار‌های تصمیم‌گیری مبتنی بر داده را توسعه دهند. این مسیر، وظیفه دولت به معنای تصدی‌گری نیست، بلکه باید توسط اپراتور‌ها و فعالان خصوصی حوزه تولید و توزیع انرژی دنبال شود.

ستاری تاکید کرد: هدف از هوشمندسازی کنتور‌ها صرفاً حذف قرائت دستی یا صدور قبض نیست. هدف اصلی این است که با ایجاد یک سیستم هوشمند مبتنی بر داده‌های مصرف، اطلاعات آب‌وهوایی، تحلیل رفتار مصرف‌کننده و پیش‌بینی تولید و مصرف، مدل جدیدی برای مدیریت انرژی ایجاد شود.

وی در پایان گفت: اگرچه در ایران محدودیت‌هایی در زمینه قیمت‌گذاری انرژی وجود دارد، اما در نهایت حرکت به سمت این مدل‌ها اجتناب‌ناپذیر است؛ زیرا آینده انرژی بدون استفاده از داده، هوش مصنوعی و سیستم‌های تصمیم‌گیری هوشمند قابل تصور نیست.