Artificial Intelligence: AI in the Energy Industry
“…ปัจจุบัน พลังงานทางเลือก พลังงานทดแทน และพลังงานหมุนเวียน กำลังแสดงบทบาททางเลือกที่น่าเชื่อถือมากที่สุดสำหรับการเข้ามาแทนที่การใช้แหล่งพลังงานเชื้อเพลิงฟอสซิล…”
ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา ปัญญาประดิษฐ์ Artificial intelligence: AI ได้รับความสำคัญมากขึ้นในหลากหลายภาคส่วน .. อย่างไรก็ตาม การนิยามคำนี้ค่อนข้างยาก หัวใจสำคัญของปัญญาประดิษฐ์ Artificial intelligence: AI คือ การตัดสินใจ และดำเนินการตามข้อมูลสารสนเทศอย่างอิสระโดยไม่คำนึงถึงเป้าหมายที่กำหนดไว้ คำว่า “ประดิษฐ์ Artificial” แยกแยะปัญญาประดิษฐ์ หรือ AI ออกจาก “ปัญญาธรรมชาติ Natural Intelligence” ที่พบในมนุษย์ และสัตว์ .. คำนิยามที่แคบกว่านั้นมองว่า ปัญญาประดิษฐ์ Artificial Intelligence: AI เป็นสาขาหนึ่งของวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ Computer Science ที่เกี่ยวข้องกับการเรียนรู้ของเครื่องจักร Machine Learning และพฤติกรรมการทำงานอัจฉริยะอัตโนมัติ Automation of Intelligent Behavior .. ถึงกระนั้น คำนิยามของปัญญา Definition of Intelligence ยังคงคลุมเครือ และไม่รวมถึงสาขาวิจัยอื่น ๆ เช่น หุ่นยนต์ Robotics หรือภาษาศาสตร์ Linguistics ด้วยซ้ำไป ซึ่งมันมิได้เป็นเช่นนั้น ..
จนถึงวันนี้ ปัญญาประดิษฐ์ Artificial intelligence: AI กำลังเปลี่ยนแปลงภาคพลังงาน Reshaping the Energy Sector โดยการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของโครงข่ายระบบสายส่งกำลังไฟฟ้า Optimizing Grid Operations, การคาดการณ์ความต้องการพลังงาน Predicting Energy Demand และการบูรณาการทรัพยากรหมุนเวียน Integrating Renewable Resources .. อย่างไรก็ตาม พวกมันยังผลักดันความต้องการใช้กำลังไฟฟ้าทั่วโลกอย่างมหาศาล Massive Global Electricity Demand มาพร้อมด้วย .. การบริหารจัดการจุดตัดนี้ Managing this Intersection จำเป็นต้องมีการบูรณาการอย่างลึกซึ้งของการเรียนรู้ของเครื่องจักรขั้นสูงในหลาย ๆ ด้านของพลังงาน ..
ทั้งนี้ จุดตัดระหว่างปัญญาประดิษฐ์ Artificial intelligence: AI และภาคพลังงาน Energy Sector แสดงถึงการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญที่สุดอย่างหนึ่งในยุคปัจจุบัน โดยเมื่อปัญญาประดิษฐ์ Artificial intelligence: AI กำลังปรับปรุงวิธีการผลิต การกระจาย และการใช้พลังงานให้ดียิ่งขึ้นอย่างรวดเร็ว ในขณะเดียวกันก็สร้างความต้องการใช้กำลังไฟฟ้าที่เพิ่มขึ้นอย่างไม่เคยปรากฏมาก่อน Unprecedented Surge in Electricity Demand เนื่องจากการขยายตัวของศูนย์ข้อมูล Expansion of Data Centers ..
การพัฒนา และการนำปัญญาประดิษฐ์ Artificial intelligence: AI มาใช้เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา ทำให้เกิดคำถามว่า การใช้งานเทคโนโลยีนี้อย่างแพร่หลายจะมีผลอย่างไรต่อภาคพลังงาน .. ประเด็นสำคัญที่ไม่คำนึงถึงไม่ได้ ได้แก่ หากปราศจากพลังงาน ก็จะไม่มีปัญญาประดิษฐ์ Without Energy, There is no AI โดยเฉพาะกำลังไฟฟ้าสำหรับศูนย์ข้อมูล Electricity for Data Centers .. ในขณะเดียวกัน Artificial Intelligence: AI ก็สามารถเปลี่ยนแปลงวิธีการดำเนินงานของอุตสาหกรรมพลังงานได้ Transform How the Energy Industry Operates หากมีการนำมาใช้ในวงกว้าง อย่างไรก็ตาม จนถึงปัจจุบัน ผู้กำหนดนโยบาย และผู้มีส่วนได้ส่วนเสียอื่น ๆ มักขาดเครื่องมือในการวิเคราะห์ทั้ง 2 ด้านของปัญหานี้ เนื่องจากขาดข้อมูลที่ครอบคลุม ..
ทั้งนี้ สำหรับการบริหารจัดการกับความขัดแย้งนี้ Managing this Duality นั้น การใช้ปัญญาประดิษฐ์ Artificial Intelligence: AI เพื่อแก้ไขปัญหาของโครงข่ายระบบสายส่งกำลังไฟฟ้า Fix the Power Grids ในขณะเดียวกันก็ป้องกันไม่ให้ปัญญาประดิษฐ์ Artificial Intelligence: AI เข้ามาควบคุมระบบพลังงานมากเกินไป ถือเป็นความท้าทายหลักสำหรับผู้ประกอบการด้านพลังงาน Challenge for Energy Operators ในปัจจุบัน สรุปเป็นภาพรวมระบบนิเวศปัญญาประดิษฐ์ในภาคพลังงาน AI in Energy Sector ได้ดังนี้ :-
1. การประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์ Artificial Intelligence: AI ในด้านพลังงาน : ปัญญาประดิษฐ์ AI มีความสามารถโดดเด่นในการจัดการระบบที่ซับซ้อน และมีข้อมูลจำนวนมาก Complex & Data – Rich Systems .. ในห่วงโซ่คุณค่าของพลังงาน Energy Value Chain นั้น การประยุกต์ใช้ ปัญญาประดิษฐ์ Artificial intelligence: AI โดยทั่วไปจะแบ่งออกเป็น 4 ด้านหลัก ๆ ได้แก่ :-
1.1 โครงข่ายระบบสายส่งกำลังไฟฟ้าอัจฉริยะ และการบูรณาการพลังงานหมุนเวียน Smart Grids & Renewable Integration : แหล่งพลังงานหมุนเวียน Renewable Energy Sources เช่น พลังงานลม และพลังงานแสงอาทิตย์ Wind & Solar Energy มีความผันแปร และขึ้นอยู่กับสภาพอากาศโดยธรรมชาติ ซึ่งการใช้ปัญญาประดิษฐ์ Artificial intelligence: AI จะช่วยรักษาเสถียรภาพของโครงข่ายระบบสายส่งกำลังไฟฟ้า Stabilizes the Power Grids โดยการวิเคราะห์ข้อมูลทางอุตุนิยมวิทยาจำนวนมหาศาล Analyzing Massive Volumes of Meteorological Data, รูปแบบการผลิตกำลังไฟฟ้าในอดีต Historical Generation Patterns และตัวชี้วัดการบริโภคแบบเรียลไทม์ตามเวลาจริง Consumption Metrics in Real – Time สรุปได้ดังนี้ :-
– การลดการปิดระบบ Curtailment Reduction : ด้วยการคาดการณ์ผลผลิตพลังงานหมุนเวียนได้อย่างแม่นยำ Accurately Predicting Renewable Output ล่วงหน้าหลายชั่วโมง หรือหลายวัน ส่งผลให้ผู้ปฏิบัติงาน Operators สามารถปรับการส่งจ่ายพลังงานจากแหล่งเก็บกัก และการผลิตกำลังไฟฟ้าแบบดั้งเดิมได้อย่างไดนามิก ลดการปิดแหล่งพลังงานหมุนเวียนเมื่ออุปทานเกินความต้องการ Minimizing the Practice of Turning Off Renewable Sources When Supply Exceeds Demand เป็นต้น ..
– เครือข่ายโรงไฟฟ้าเสมือน Virtual Power Plants: VPPs : ปัญญาประดิษฐ์ Artificial Intelligence: AI รวบรวม และประสานงานแหล่งทรัพยากรพลังงานรูปแบบกระจายแยกย่อยหลายล้านรายการ เช่น พลังงานแสงอาทิตย์บนหลังคาบ้าน Residential Rooftop Solar, รถยนต์ไฟฟ้า Electric Vehicles: EVs และแบตเตอรี่ในบ้าน Home Batteries เข้าเป็นเสมือนแหล่งทรัพยากรความจุเดียวที่มีความยืดหยุ่น Single, Flexible Capacity Resource ซึ่งสามารถสร้างสมดุลให้กับตลาดค้าส่ง Balance the Wholesale Market ในช่วงชั่วโมงที่มีความต้องการสูงสุด During Peak Hours ได้อย่างยอดเยี่ยม ..
1.2 การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ Predictive Maintenance และความยืดหยุ่นของโครงสร้างพื้นฐาน Infrastructure Resilience : แทนที่จะพึ่งพาตารางเวลาที่ตายตัว Fixed Schedules หรือการตอบสนองหลังจากเกิดความเสียหาย Reacting after a Breakdown บริษัทสาธารณูปโภค Utilities ใช้แบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องจักร Machine Learning Models เพื่อเฝ้าตรวจโครงสร้างพื้นฐานทางกายภาพอย่างต่อเนื่อง Monitor Physical Infrastructure Continuously ดังนี้ :-
– แบบจำลองวิเคราะห์ข้อมูลเซ็นเซอร์แบบเรียลไทม์ Models Analyze Live Sensor Data : พวกมัน สามารถติดตามการเปลี่ยนแปลงเล็กน้อยในการสั่นสะเทือน Vibration, อุณหภูมิ Temperature, เสียง Acoustics หรือแม้แต่องค์ประกอบทางเคมีของน้ำมัน Oil Chemistry เพื่อระบุถึงความผิดปกติ Identify Abnormalities ได้ก่อนที่จะลุกลามไปสู่ความล้มเหลวของระบบสายส่งกำลังไฟฟ้า Grid Failures หรือไฟดับ Blackouts .. จากการวิเคราะห์ล่าสุดของอุตสาหกรรมพลังงานไฟฟ้า พบว่า วิธีการนี้ สามารถลดเวลาหยุดทำงานได้ถึง 15 % ..
– การประเมินกำลังส่งไฟฟ้าแบบไดนามิก Dynamic Line Rating: DLR : ปัญญาประดิษฐ์ Artificial Intelligence: AI ผสานรวมข้อมูลเซ็นเซอร์ระยะไกล กับสภาพอากาศ Remote Sensor Data with Weather Conditions เพื่อคำนวณกำลังส่งพลังงานไฟฟ้าที่ปลอดภัยของระบบสายส่งที่มีอยู่แบบเรียลไทม์ตามเวลาจริง Recalculate the Safe Carrying Capacity of Existing Transmission Lines in Real – Time และปลดล็อกกำลังการผลิตเพิ่มเติมจำนวนมาก Unlocking Significant Extra Capacity โดยไม่จำเป็นต้องสร้างโครงสร้างพื้นฐานทางกายภาพใหม่ ..
1.3 การค้นพบสินทรัพย์ และวัสดุขั้นสูง Advanced Asset & Material Discovery : นอกเหนือจากการดำเนินงาน และการบริการจัดการแล้ว ปัญญาประดิษฐ์ Artificial Intelligence: AI ยังเร่งการค้นพบวัสดุ หรืออนุภาคของสสารที่เล็กจิ๋วมากขนาดเพียง 1 – 200 นาโนเมตร ระดับโมเลกุลในห้องปฏิบัติการ Molecular – Level Breakthroughs in the Lab ซึ่งสร้างประโยชน์มหาศาลต่อการเปลี่ยนผ่านพลังงาน Energy Transition มาพร้อมด้วย ตัวอย่างเช่น :-
– แบตเตอรี่รุ่นใหม่ Next – Gen Batteries : นักวิจัย Researchers ใช้การเรียนรู้ของเครื่องจักร Machine Learning เพื่อจำลอง และทดสอบองค์ประกอบทางเคมีทดลองหลายพันรายการอย่างรวดเร็ว เร่งการค้นพบแบตเตอรี่แบบโซลิดสเตทความหนาแน่นสูง High – Density Solid – State Batteries, โซเดียมไอออนแบตเตอรี่ Sodium – Ion Batteries หรือเคมีภัณฑ์จัดเก็บพลังงานทางเลือกอื่น ๆ Alternative Storage Chemistries อีกมากมาย ..
– การดักจับคาร์บอน และการลดคาร์บอนอย่างลึก Carbon Capture & Deep Decarbonization : โมเดลปัญญาประดิษฐ์ AI Models จำลองปฏิกิริยาเคมี Simulate Chemical Reactions เพื่อออกแบบตัวเร่งปฏิกิริยาที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น Design More Efficient Catalysts สำหรับการผลิตไฮโดรเจนสีเขียว Green Hydrogen: H2 Production และปรับพารามิเตอร์การทำงานของการดักจับ และกักเก็บคาร์บอน Carbon Capture & Storage: CCS ให้เหมาะสม ..
1.4 การใช้โปรแกรมคอมพิวเตอร์ และแบบจำลองทางคณิตศาสตร์มาช่วยในการซื้อขายพลังงาน Algorithmic Energy Trading : ตลาดพลังงานไฟฟ้า Power Markets สร้างกระแสข้อมูลมหาศาล .. อัลกอริทึมการซื้อขายอัตโนมัติ Automated Trading Algorithms ใช้เครือข่ายประสาทเทียม Neural Networksในการวิเคราะห์สัญญาณราคา Analyze Price Signals, ข้อจำกัดของโครงข่ายระบบสายส่ง Grid Constraints และการเปลี่ยนแปลงสภาพอากาศอย่างฉับพลัน Sudden Weather Shifts เพื่อดำเนินการทำธุรกรรมพลังงานความถี่สูง High – Frequency Power Transactions, เพิ่มรายได้สูงสุดให้กับผู้ผลิตกำลังไฟฟ้าอิสระ Maximizing Revenue for Independent Power Producers และผู้ดำเนินการจัดเก็บพลังงาน Energy Storage Operators รูปแบบกระจายยิบย่อย ตลอดจนเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการทำกำไร Improve Profitability, ลดต้นทุนการดำเนินงาน Reduce Operating Costs และจัดการความเสี่ยงจากความผันผวนของราคาพลังงาน Manage Risks from Energy Price Fluctuations ได้อย่างรวดเร็วมาพร้อมอีกด้วย .. ทั้งนี้ พวกมัน สามารถตัดสินใจ Make Decisions และส่งคำสั่งซื้อขาย Execute Buy & Sell Orders ในตลาดพลังงานได้ภายในเสี้ยววินาที ซึ่งมนุษย์ไม่สามารถทำได้ทัน นั่นเอง ..
2. ภาพรวมตัวชี้วัดอุตสาหกรรม Industry Metrics at a Glance : ผลกระทบเชิงบวกทางเศรษฐกิจมหภาค และการดำเนินงานของการนำปัญญาประดิษฐ์ Artificial Intelligence: AI มาประยุกต์ใช้สามารถวัดผลได้มากขึ้นเรื่อย ๆ สรุปได้ดังนี้ :-
– อ้างถึงข้อมูลของ World Economic Forum คาดการณ์ว่า มูลค่าทางเศรษฐกิจโลก Global Economic Value จะสูงขึ้นถึง 1.3 ล้านล้านเหรียญสหรัฐฯ ที่สร้างขึ้นจากมาตรการประหยัดพลังงานที่ขับเคลื่อนด้วยปัญญาประดิษฐ์ Artificial Intelligence: AI ภายในปี 2573 ..
– อ้างถึงข้อมูลของ McKinsey & Company ชี้ว่า ผลผลิตในภาคสนาม Field Productivity สามารถเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของพนักงาน Increase in Worker Productivity ได้สูงสุดถึง 30 % ผ่านการจัดตารางเวลา และการเพิ่มประสิทธิภาพเส้นทางที่ขับเคลื่อนด้วยปัญญาประดิษฐ์ Artificial Intelligence: AI – Driven Scheduling & Route Optimization ..
– อ้างถึงข้อมูลของสำนักงานพลังงานระหว่างประเทศ International Energy Agency: IEA พบว่า การลดความต้องการใช้ไฟฟ้าทั่วโลก Global Demand Reduction มีศักยภาพในการประหยัดพลังงานไฟฟ้าได้ประมาณ 300 เทราวัตต์ชั่วโมงต่อปี TWh of Electricity Annually ผ่านการจัดการพลังงานอาคาร Building – Energy Management ด้วยปัญญาประดิษฐ์ Artificial Intelligence: AI อย่างแพร่หลาย ..
– อ้างถึงข้อมูลกรณีศึกษาในอุตสาหกรรม Industry Case Studies เกี่ยวกับประสิทธิภาพการผลิตกำลังไฟฟ้า Power Generation Efficiency ได้แสดงให้เห็นว่า การวิเคราะห์ด้วยปัญญาประดิษฐ์ Artificial Intelligence: AI สามารถการปรับปรุง และการเพิ่มประสิทธิภาพอัตราการใช้ความร้อนของโรงไฟฟ้าพลังความร้อนได้สูงสุดถึง 5 % ..
3. ประเด็นความขัดแย้งหลัก The Central Paradox กับ AI’s Footprint : ในขณะที่ ปัญญาประดิษฐ์ Artificial Intelligence: AI คือ กลไกที่มีประสิทธิภาพสำหรับการลดการปล่อยคาร์บอนในภาคอุตสาหกรรม Powerful Mechanism for Industrial Decarbonization หากแต่โครงสร้างพื้นฐานที่รองรับปัญญาประดิษฐ์ Infrastructure Supporting AI นั้น กลับใช้พลังงานมหาศาล Immensely Energy – Intensive .. แนวโน้มปี 2573 ชี้ว่า ความต้องการพลังงานไฟฟ้าของศูนย์ข้อมูลปัญญาประดิษฐ์ทั่วโลก Global AI Data Center Power Demand คาดว่าจะเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว โดยบางแบบจำลองประเมินว่า การบริโภคอาจสูงถึงเกือบ 1,000 TWh ภายในปี 2573 .. ทั้งนี้ ความต้องการกำลังไฟฟ้าที่กล่าวนี้ ก่อให้เกิดความท้าทายด้านกฎระเบียบ และโครงสร้างพื้นฐานเพิ่มเติม ดังนี้ :-
– ความน่าเชื่อถือ และความสามารถในการส่งจ่ายกำลังไฟฟ้าของระบบสายส่ง Grid Reliability & Affordability : กลุ่มศูนย์ข้อมูลปัญญาประดิษฐ์ AI Data Centers ขนาดใหญ่ สร้างภาระให้กับระบบสาธารณูปโภคในพื้นที่ ทำให้เกิดการถกเถียงทางการเมือง และเศรษฐกิจอย่างเข้มข้นเกี่ยวกับการอนุญาตการส่งจ่ายกระแสไฟฟ้า Power Transmission Permitting, การจัดสรรพลังงานพื้นฐาน Baseline Power Allocation และต้นทุนค่าไฟฟ้าสำหรับผู้บริโภคทั่วไป Downstream Electricity Costs for Standard Consumers ..
– ปัญหาคอขวดด้านพลังงานสะอาด The Clean Energy Bottleneck : บริษัทเทคโนโลยี Tech Companies ที่ต้องการพลังงานปลอดคาร์บอน Carbon – Free Energy ตลอด 24 ชั่วโมง 7 วันต่อสัปดาห์ ตรงกับความต้องการของระบบสาธารณูปโภคที่พยายามรักษาความสามารถในการผลิตไฟฟ้าพื้นฐานที่เชื่อถือได้ ทำให้เกิดความสนใจอย่างมากในเชิงพาณิชย์ในทางเลือกด้านนิวเคลียร์รุ่นใหม่ Next – Generation Nuclear Options เช่น เครื่องปฏิกรณ์นิวเคลียร์สำเร็จรูปขนาดเล็ก Small Modular Reactors: SMR ควบคู่ไปกับการจัดเก็บพลังงานขนาดใหญ่ Utility – Scale Storage ..
– ข้อมูลเก่ากระจัดกระจาย Data Legacy Silos : การนำปัญญาประดิษฐ์ Artificial Intelligence: AI มาใช้ทั่วทั้งภาคส่วนอย่างสม่ำเสมอ ยังคงมีความซับซ้อน เนื่องจากรูปแบบความต้องการในอดีต Historical Demand Patterns, บันทึกข้อมูลสินทรัพย์โครงข่ายระบบสายส่ง Grid Asset Logs และข้อมูลการดำเนินงาน Operational Data ซึ่งมักถูกจัดเก็บไว้ในสถาปัตยกรรมไอทีแบบเก่า Legacy IT Architectures ที่กระจัดกระจายอยู่ตามหน่วยงานระดับภูมิภาคหลายแห่ง ..
อย่างไรก็ตาม จนถึงวันนี้ ภูมิทัศน์การซื้อขายพลังงาน Energy Trading Landscape กำลังเปลี่ยนแปลงไปอย่างมาก .. วิธีการซื้อขายแบบดั้งเดิม Traditional Trading Methods ที่พึ่งพาขั้นตอนการทำงานด้วยมือ Manual Processes และการตัดสินใจของมนุษย์ Human Judgment กำลังถูกแทนที่ด้วยระบบอัลกอริทึม และปัญญาประดิษฐ์ Algorithmic & AI – Based Systems .. เครื่องมือขั้นสูงเหล่านี้ กำลังเปลี่ยนโฉมวิธีการซื้อ ขาย และเพิ่มประสิทธิภาพการใช้พลังงาน Transforming How Energy is Bought, Sold & Optimized โดยนำเสนอความเร็ว Speed, ประสิทธิภาพ Efficiency และผลกำไร Profitability ที่ไม่เคยมีมาก่อน ซึ่งทั้งหมด คือ ความท้าทายเบื้องต้นเท่านั้นสำหรับการนำปัญญาประดิษฐ์ Artificial Intelligence: AI มาใช้ในภาคพลังงาน Energy Sector ด้วยการคาดหวังว่า การเปลี่ยนผ่านพลังงานของมนุษยชาติ Humanity’s Energy Transition จะบรรลุความสำเร็จได้โดยเร็วจากนี้ไป ..
ผลลัพธ์ และตัวอย่างปัญญาประดิษฐ์ในภาคพลังงานทั่วโลกปัจจุบัน AI in Energy Sector Outcome & Example Worldwide Today ..
การนำปัญญาประดิษฐ์ Artificial Intelligence: AI มาใช้ในภาคพลังงาน Energy Sector ได้ก้าวหน้าจาก “โครงการนำร่องเชิงคาดการณ์ Speculative Pilots” ไปสู่ “การดำเนินงานประจำวันในวงกว้าง Scaled, Daily Operations” .. บริษัทสาธารณูปโภคขนาดใหญ่ Large – Scale Utilities, ผู้ดำเนินการโครงข่ายระบบสายส่งกำลังไฟฟ้าแห่งชาติ National Grid Operators และกลุ่มอุตสาหกรรมหนัก Heavy Industrial Conglomerates ต่างใช้การเรียนรู้ของเครื่องจักร Machine Learning เพื่อแก้ปัญหาในโลกแห่งความเป็นจริง .. ผลลัพธ์ที่วัดได้ Measurable Outcomes และตัวอย่างการดำเนินงานทั่วโลก Operational Examples แสดงให้เห็นว่า เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ Artificial Intelligence: AI นี้ ถูกนำมาประยุกต์ใช้ในปัจจุบันอย่างไร สรุปเป็นประเด็นสำคัญได้ดังนี้ :-
1. ผลลัพธ์เชิงประจักษ์จากการใช้ปัญญาประดิษฐ์ Artificial Intelligence: AI : เมื่อแบบจำลอง ปัญญาประดิษฐ์ AI Models ถูกรวมเข้ากับระบบพลังงานทางกายภาพ Physical Energy Systems จะส่งผลให้เกิดการปรับปรุงที่วัดได้ในด้านประสิทธิภาพ Measurable Improvements in Efficiency, การลดคาร์บอน Carbon Reduction และผลประกอบการทางการเงิน Financial Performance ได้แก่ :-
– ลดระยะเวลาการหยุดชะงัก Reduction in Outage Durations ได้สูงสุดถึง 40 % : ด้วยการติดตามข้อมูลโทรมาตรแบบเรียลไทม์จากส่วนประกอบของโครงข่ายระบบสายส่งกำลังไฟฟ้า Tracking Real – Time Telemetry from Grid Components พบว่า แบบจำลองปัญญาประดิษฐ์ที่คาดการณ์ได้ Predictive AI Models จะระบุข้อผิดพลาด และการเสื่อมสภาพของฉนวนก่อนที่อุปกรณ์จะเสียหาย ผ่านการประยุกต์ใช้ในหลากหลายกลุ่มอุตสาหกรรม โดยเปลี่ยนผ่านจากการแก้ไขปัญหาแบบตั้งรับ Reactive ไปสู่การป้องกันเชิงรุก Proactive .. ทั้งนี้ กระทรวงพลังงานของสหรัฐฯ U.S. Department of Energy ประมาณการว่า สิ่งนี้ช่วยลดต้นทุนการบำรุงรักษาภาคสนามลงได้ประมาณมากกว่า 25 % ..
– ลดข้อผิดพลาดในการพยากรณ์เกินจริง Reduction in Over – Forecasting Errors ลงได้อยู่ที่ 30 – 50 % : แบบจำลองการจับคู่สภาพอากาศแบบดั้งเดิม Traditional Weather – Matching Models มักคำนวณผิดพลาด Inaccuracies in Calculating เกี่ยวกับการลดลงของพลังงานแสงอาทิตย์ หรือพลังงานลมในพื้นที่ ขณะที่แบบจำลองปัญญาประดิษฐ์ AI Models รับข้อมูลที่มีความแม่นยำสูง เช่น ภาพถ่ายดาวเทียมแบบเรียลไทม์ และเซ็นเซอร์ในชั้นบรรยากาศ Live Satellite Imaging & Atmospheric Sensors เพื่อลดข้อผิดพลาดในการผลิตพลังงาน Slash Generation Errors และป้องกันการเริ่มต้นใช้งานโรงไฟฟ้าสำรองที่ใช้เชื้อเพลิงฟอสซิลซึ่งมีค่าใช้จ่ายสูง Preventing the Costly Startup of Fossil – Fuel Backup Plants โดยไม่จำเป็น มาพร้อมด้วย ..
– เร่งความเร็วในการค้นพบวัสดุ Acceleration in Materials Discovery ได้ถึง 10 เท่า : การค้นพบสูตรแบตเตอรี่ และวัสดุดักจับคาร์บอนในห้องปฏิบัติการ Lab – Based Discovery of Battery Formulations & Carbon – Capture Materials ลดลงจากระยะเวลา 10 – 20 ปี เหลือเพียงไม่กี่เดือน โดยใช้แบบจำลองเคมีเชิงสร้างสรรค์ Utilizing Generative Chemistry Models ..
2. ตัวอย่างจากองค์กรในโลกแห่งความเป็นจริงทั่วโลก Real – World Corporate Examples Worldwide : บริษัทสาธารณูปโภค Utilities และองค์กรระดับโลก Global Enterprises กำลังใช้งานระบบปัญญาประดิษฐ์ Deploying AI Systems อย่างจริงจังเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพเครือข่ายพลังงานของตน Optimize their Energy Networks ตัวอย่างเช่น :-
– บริษัท Hydro – Québec ประเทศแคนาดา Canada กับการพยากรณ์โหลดผิดปกติ Anomaly Load Forecasting : ในช่วงคลื่นความร้อนครั้งประวัติศาสตร์ Historic Heat Wave ก่อนหน้านี้ ระบบพยากรณ์แบบเดิมของบริษัท Hydro – Québec ล้มเหลวในการคาดการณ์ความต้องการที่เพิ่มขึ้นอย่างผิดปกติ ทำให้ต้องใช้ผู้ปฏิบัติงานในการควบคุมด้วยตนเอง Requiring Manual Operators และฉีดอัดพลังงานไฟฟ้าฉุกเฉิน Scramble & Inject of Emergency Power สูงถึง 1,500 เมกะวัตต์ MW เข้าสู่ระบบสายส่ง .. ทั้งนี้ คลื่นความร้อน Heat Wave ทวีความรุนแรง และเกิดบ่อยขึ้นทั่วโลกอันเนื่องมาจาก การเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ Climate Change ..
– เพื่อป้องกันไม่ให้เหตุการณ์นี้เกิดขึ้นอีก บริษัทสาธารณูปโภคแห่งนี้ จึงได้นำแบบจำลองการพยากรณ์ปัญญาประดิษฐ์แบบเรียนรู้เชิงลึก AI Deep – Learning Forecasting Model มาใช้ ..
– ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์อย่างต่อเนื่องจากมิเตอร์อัจฉริยะหลายล้านเครื่อง Continuously Analyzing Real – Time Data from Millions of Smart Meters พร้อมกับการเปลี่ยนแปลงอุณหภูมิในพื้นที่อย่างรวดเร็ว ปัญญาประดิษฐ์ Artificial Intelligence สามารถระบุความต้องการโหลดที่ผิดปกติได้อย่างแม่นยำก่อนที่จะส่งผลกระทบต่อโครงข่ายระบบสายส่งกำลังไฟฟ้า ..
– บริษัท National Grid สหราชอาณาจักร United Kingdom: UK กับการเปลี่ยนภาระงานอัตโนมัติ Automated Workload Shifting : บริษัท National Grid ของสหราชอาณาจักร United Kingdom กำลังทดลองใช้แพลตฟอร์มปัญญาประดิษฐ์ AI’s Conductor Platform ของบริษัท Emerald AI เพื่อแก้ไขปัญหาคอขวดของโครงข่ายระบบสายส่งกำลังไฟฟ้า Address Localized Grid Bottlenecks ในพื้นที่ ซึ่งเกิดขึ้นจากพลังงานหมุนเวียนที่เข้ามา Incoming Renewable Energy ในปริมาณมาก ตลอดจนเปลี่ยนศูนย์ข้อมูลดาต้าเซ็นเตอร์ของพวกเขาให้กลายเป็นสินทรัพย์ที่ยืดหยุ่นต่อโครงข่ายระบบสายส่งกำลังไฟฟ้า Transformed Their Data Centers into Resilient Assets for the Power Transmission Network .. เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ AI Technologies เหล่านี้ จะเข้ามาแก้ไขปัญหาคอขวดของโครงข่ายระบบสายส่งด้วยการควบคุม และสั่งการ Command & Control สำหรับการปรับเปลี่ยนภาระงานอัตโนมัติ Automated Workload Shifting อย่างชาญฉลาด มาพร้อมด้วย ดังนี้ :-
– แทนที่จะตัดพลังงานสะอาดส่วนเกิน Instead of Cutting off Excess Clean Energy หรือการลดกำลังการผลิต Curtailment ลง ปัญญาประดิษฐ์ Artificial Intelligence: AI จะจับคู่กับผู้ควบคุมศูนย์ข้อมูลโดยอัตโนมัติ Automatically Pairs with Data Center Operators เพื่อย้ายภาระงานประมวลผลหนักที่ไม่สำคัญ Shift Non – Critical, Heavy Computing Workloads ไปยังสถานที่ที่มีพลังงานลม หรือพลังงานแสงอาทิตย์ส่วนเกินผลิตขึ้น Surplus Wind or Solar Energy is Being Generated ..
– ทั้งนี้ พวกมันจะดูดซับกำลังไฟฟ้าพลังงานสะอาดส่วนเกินโดยตรงหลังมิเตอร์ Absorbs Excess Clean Power Directly Behind the Meters ทำให้การใช้พลังงานหมุนเวียนสูงสุด Maximizing Renewable Usage นั้น เป็นไปได้ ..
– บริษัท ADNOC และ Microsoft สหรัฐอาหรับเอมิเรตส์ United Arab Emirates กับการลดคาร์บอนในภาคอุตสาหกรรม Industrial Decarbonization : บริษัทน้ำมันแห่งชาติอาบูดาบี Abu Dhabi National Oil Company: ADNOC ซึ่งเป็นรัฐวิสาหกิจด้านพลังงาน และเป็นหนึ่งในบริษัทน้ำมันที่ใหญ่ที่สุดในโลกของสหรัฐอาหรับเอมิเรตส์ United Arab Emirates: UAE ร่วมกับ Microsoft บริษัทเทคโนโลยียักษ์ใหญ่ระดับโลกของสหรัฐฯ USA ได้นำชุดโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องจักรที่ปรับให้เหมาะสมกับแต่ละพื้นที่ Deployed a Localized Suite of Machine Learning Models ไปใช้ในโรงงานผลิต Production Facilities ในภาคอุตสาหกรรม โดยทั้ง 2 ฝ่ายได้ร่วมมือกันทางยุทธศาสตร์เพื่อนำปัญญาประดิษฐ์ Artificial Intelligence: AI มาปฏิวัติอุตสาหกรรม ด้วยผลลัพธ์ที่โดดเด่น ดังนี้ :-
– ปัญญาประดิษฐ์ Artificial Intelligence: AI ติดตามการรั่วไหลของก๊าซมีเทน Tracks Methane: CH4 Gas Leaks ผ่านข้อมูลภาพถ่ายดาวเทียม และภาพถ่ายก๊าซแบบเรียลไทม์ Real – Time Satellite & Optical Gas Imaging Data ทำให้เกิดการแจ้งเตือนการบำรุงรักษาทันที Triggering Instant Maintenance Alerts ได้อย่างยอดเยี่ยม ..
– ในขณะเดียวกัน ระบบปัญญาประดิษฐ์ AI System นี้ จะเพิ่มประสิทธิภาพทางเทอร์โมไดนามิก Optimizes the Thermodynamic Efficiency ของหม้อไอน้ำอุตสาหกรรมขนาดใหญ่ และหอการกลั่น Large – Scale Industrial Boilers & Distillation Columns รวมทั้งลดความเข้มข้นของการใช้พลังงานโดยรวม Reducing Overall Energy Intensity ลงได้ 15 – 30 % ..
3. สรุปเปรียบเทียบ ระบบปัญญาประดิษฐ์ในโลกแห่งความเป็นจริง Comparative Summary of Real – World AI Systems : ความแตกต่างในการดำเนินงานระหว่างการใช้งานปัญญาประดิษฐ์ Artificial Intelligence: AI ชั้นนำในห่วงโซ่คุณค่าพลังงานระดับโลก Global Energy Value Chain เน้นให้เห็นถึงหน้าที่ที่แตกต่างกันดังนี้ :-
– บริษัท Hydro – Québec : ด้วยเทคโนโลยีหลัก Primary Technology คือ การพยากรณ์โหลดโดยใช้โครงข่ายประสาทเทียม Neural Network Load Forecasting ช่วยลดความตึงเครียดของโครงข่ายระบบสายส่งกำลังไฟฟ้าในช่วงเหตุการณ์สภาพอากาศผิดปกติที่เกิดขึ้นอย่างกะทันหัน โดยผลลัพธ์ที่วัดได้ในโลกแห่งความเป็นจริง คือ สามารถติดตาม และคาดการณ์ความผิดปกติของโหลด Successfully Tracks & Predicts ได้มากกว่า 1,500 เมกะวัตต์ MW ..
– บริษัท National Grid UK : ด้วยเทคโนโลยีหลัก Primary Technology คือ การจัดการภาระงานแบบกระจาย Distributed Workload Orchestration ส่งผลให้สามารถปรับเปลี่ยนภาระการประมวลผลของศูนย์ข้อมูลแบบไดนามิกเพื่อให้ตรงกับการเพิ่มขึ้นของพลังงานหมุนเวียน Dynamically Shifts Data Center Computing Loads to Match Renewable Surges โดยผลลัพธ์ที่วัดได้ในโลกแห่งความเป็นจริง คือ เพิ่มการดูดซับพลังงานสีเขียวในท้องถิ่นให้สูงสุด Maximizes Local Green Energy Absorption และลดการตัดจำหน่าย Lowers Curtailment ลงได้อย่างแม่นยำ เป็นต้น ..
– บริษัท ADNOC : ด้วยเทคโนโลยีหลัก Primary Technology คือ การมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ และการเพิ่มประสิทธิภาพทางความร้อน Computer Vision & Thermal Optimization โดยผลลัพธ์ที่วัดได้ในโลกแห่งความเป็นจริง คือ การเฝ้าตรวจการปล่อยมลพิษ Monitors Emissions & และเพิ่มประสิทธิภาพพารามิเตอร์ความร้อนทางเทอร์โมไดนามิก Optimizes Thermodynamic Heat Parameters, การลดก๊าซมีเทนแบบอัตโนมัติแบบเรียลไทม์ Real – Time Automated Methane: CH4 Mitigation และการเพิ่มประสิทธิภาพความเข้มข้นของพลังงานให้เหมาะสม Optimized Energy Intensity ..
– หน่วยงานสาธารณูปโภคของสหรัฐฯ U.S. Utilities : ด้วยเทคโนโลยีหลัก Primary Technology คือ การประเมินกำลังส่งแบบไดนามิก Dynamic Line Rating: DLR พบว่า ปัญญาประดิษฐ์ Artificial Intelligence: AI ทำให้สามารถคำนวณขีดจำกัดของระบบสายส่งด้วยการใช้ตัวแปรลม และอุณหภูมิแวดล้อมแบบเรียลไทม์ Using Live Wind & Ambient Heat Variables โดยผลลัพธ์ที่วัดได้ในโลกแห่งความเป็นจริง คือ การปลดล็อกกำลังการผลิตไฟฟ้าเพิ่มเติม Unlocks Extra Grid Capacity ได้ถึง 175 GW โดยไม่ต้องสร้างโครงข่ายระบบสายส่งกำลังไฟฟ้าใหม่ ..
ทั้งนี้ ความเป็นจริงในปี 2569 พบว่า การใช้งานปัญญาประดิษฐ์ Artificial Intelligence: AI ได้พัฒนาจาก “กรณีการใช้งานแบบแยกส่วน Modular Use Cases” ไปสู่ “ชุดเครื่องมือที่เชื่อมโยงกัน Interconnected Set of Tools” .. บริษัทด้านพลังงานที่ประสบความสำเร็จมากที่สุด คือ บริษัทที่ผสมผสานแบบจำลองทางฟิสิกส์แบบดั้งเดิมเข้ากับการเรียนรู้ของเครื่องจักร Blending Traditional Physics Models with Machine Learning เพื่อรับมือกับแรงกดดัน 2 ด้าน ได้แก่ ความต้องการศูนย์ข้อมูลที่เพิ่มขึ้น Increasing Data Center Demands และแหล่งพลังงานหมุนเวียนที่ไม่แน่นอน Volatile Renewable Energy Supplies .. คาดหมายได้ว่า การนำปัญญาประดิษฐ์ Artificial Intelligence: AI มาใช้ในภาคพลังงานทั่วโลก Energy Sector Worldwide จะสร้างประโยชน์ใน 3 ด้านหลัก ได้แก่ การเพิ่มประสิทธิภาพการผลิตพลังงาน Improving Energy Production Efficiency, การบริหารจัดการระบบสายส่งอัจฉริยะ Smart Grids Management และการลดการปล่อยคาร์บอน Reducing Carbon Emissions ซึ่งแม้ว่า ปัญญาประดิษฐ์ Artificial Intelligence: AI จะใช้พลังงานมหาศาล แต่ผลลัพธ์สุทธิ Net Result & Outcome จะช่วยปฏิวัติอุตสาหกรรม Industrial Revolution และก่อให้เกิดประโยชน์สูงสุดต่อเป้าหมายที่เป็นกลุ่มอุตสาหกรรม และผู้ประกอบการ Industries & Businesses รวมทั้งโครงสร้างพื้นฐาน และบริษัทพลังงาน ตลอดจนส่งผลเลิศต่อสิ่งแวดล้อม และสังคมมาพร้อมด้วย แน่นอนไร้ข้อสงสัย ..
ปัญญาประดิษฐ์ Artificial Intelligence: AI ในภาคพลังงานของประเทศไทย Energy Sector in Thailand ..
ในประเทศไทย Thailand การผสานรวมปัญญาประดิษฐ์ และภาคพลังงาน Convergence of Artificial Intelligence: AI & the Energy Sector ได้เปลี่ยนจาก “โครงการนำร่องเชิงทฤษฎี Theoretical Pilots” ไปสู่ “กลยุทธ์หลักระดับชาติ Core National Strategy” โดยได้รับแรงผลักดันจากเป้าหมายด้านสภาพภูมิอากาศที่ทะเยอทะยานของประเทศ ได้แก่ การบรรลุความเป็นกลางทางคาร์บอน Carbon Neutrality ภายในปี 2593 และการปล่อยก๊าซเรือนกระจกเป็นศูนย์สุทธิ Net – Zero Greenhouse Gas Emissions ภายในปี 2608 ทำให้ภูมิทัศน์ด้านพลังงาน Energy Landscape กำลังได้รับการปรับปรุงเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลครั้งใหญ่ Undergoing a Massive Digital Overhaul ..
อย่างไรก็ตาม ประเทศไทย Thailand เผชิญกับ “ความตึงเครียดของการเปลี่ยนผ่าน 2 ด้าน Twin Transition Tension” ที่ไม่เหมือนใคร นั่นคือ คณะกรรมการส่งเสริมการลงทุน Board of Investment: BOI ได้อนุมัติการขยายศูนย์ข้อมูลขนาดใหญ่ Massive Data Center Expansions มูลค่า 23 พันล้านเหรียญสหรัฐฯ ในหลายสิบโครงการ ทำให้เกิดความต้องการใช้กำลังไฟฟ้าพลังงานสะอาด และเฉพาะเจาะจงเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว Immediate & Hyper – Localized Surge in Clean Electricity Demand ซึ่งมีเพียงโครงข่ายระบบสายส่งกำลังไฟฟ้าที่ได้รับการปรับปรุงด้วยปัญญาประดิษฐ์ Artificial Intelligence: AI เท่านั้นที่จะสามารถบริหารจัดการได้อย่างมีความรับผิดชอบ สรุปเป็นประเด็นได้ดังนี้ :-
1. เสาหลักสำคัญ Key Pillars ของการใช้งานปัญญาประดิษฐ์ Artificial Intelligence: AI ในประเทศไทย : การเปลี่ยนผ่านสู่ดิจิทัลของโครงสร้างพื้นฐานด้านพลังงานของประเทศไทย นำโดยหน่วยงานรัฐวิสาหกิจหลัก 3 แห่งของประเทศ ได้แก่ การไฟฟ้าฝ่ายผลิตแห่งประเทศไทย หรือ กฟผ. Electricity Generating Authority of Thailand: EGAT, การไฟฟ้านครหลวง หรือ กฟน. Metropolitan Electricity Authority: MEA และการไฟฟ้าส่วนภูมิภาค หรือ กฟภ. Provincial Electricity Authority: PEA ได้แก่ :-
– การปรับปรุงโครงข่ายไฟฟ้าอัจฉริยะ Smart Grid Modernization และการบูรณาการพลังงานหมุนเวียน RE Integration : ภายใต้แผนพลังงานแห่งชาติ National Energy Plan: NEP และแผนพัฒนาพลังงานฉบับใหม่ Power Development Plan: PDP 2024 นั้น ประเทศไทย Thailand ตั้งเป้าหมายการผลิตพลังงานสะอาดให้มีสัดส่วนสูงถึง 51 % ภายในปี 2580 .. เนื่องจากพลังงานแสงอาทิตย์ และพลังงานลม Solar & Wind Energy มีความผันแปรสูง Highly Intermittent ดังนั้น ปัญญาประดิษฐ์ Artificial Intelligence: AI จึงกลายเป็นสิ่งจำเป็นที่ขาดไม่ได้สำหรับการรักษาสมดุลของโครงข่ายระบบสายส่งกำลังไฟฟ้า Mandatory for Power Grids Balancing…
– การสร้างแบบจำลองการคาดการณ์การผลิต Predictive Generation Modeling : การไฟฟ้าฝ่ายผลิตแห่งประเทศไทย Electricity Generating Authority of Thailand: EGAT ใช้แบบจำลองการพยากรณ์อุณหภูมิ และสภาพอากาศแบบผสมผสานด้วยปัญญาประดิษฐ์ Artificial Intelligence: AI เพื่อคาดการณ์ความแปรปรวนของสภาพอากาศในภูมิภาคต่าง ๆ เช่น เขตเศรษฐกิจพิเศษภาคตะวันออก Eastern Economic Corridor: EEC และภาคใต้ของประเทศไทย ซึ่งช่วยให้ผู้ปฏิบัติงาน Operators สามารถเพิ่ม หรือลดกำลังการผลิตของโรงไฟฟ้าก๊าซธรรมชาติแบบดั้งเดิม ซึ่งยังคงกำลังผลิตพลังงานประมาณ 60 % ของไทยได้อย่างราบรื่นตามความผันผวนของผลผลิตพลังงานหมุนเวียนที่กำลังเพิ่มขึ้นเรื่อย ๆ ..
– การประสานงานไมโครกริด Microgrid Co – Ordination : ในพื้นที่ห่างไกล หรือพื้นที่ที่มีความผันผวนสูงนั้น ปัญญาประดิษฐ์ Artificial Intelligence: AI จะประสานงานสินทรัพย์พลังงานรูปแบบแบบกระจาย Distributed Energy Assets .. ตัวอย่างที่สำคัญ คือ โครงการโครงข่ายไฟฟ้าอัจฉริยะแม่ฮ่องสอน Mae Hong Son Smart Grid Project ซึ่งระบบปัญญาประดิษฐ์ AI System บูรณาการไฟฟ้าพลังน้ำในท้องถิ่น Local Hydropower, ฟาร์มพลังงานแสงอาทิตย์ Solar Farms, เครื่องกำเนิดไฟฟ้าสำรองไบโอดีเซล Biodiesel Backup Generators และระบบจัดเก็บพลังงานด้วยชุดแบตเตอรี่ Battery Energy Storage Systems: BESSs เพื่อรักษาเสถียรภาพของโครงข่ายไฟฟ้าอย่างสมบูรณ์ Maintain Absolute Grid Stability ในระหว่างไฟฟ้าดับในพื้นที่ Localized Blackouts ..
– การซื้อขายพลังงาน Energy Trading แบบ Peer – to – Peer: P2P ระหว่างผู้ผลิต และผู้บริโภค : แผนพัฒนาพลังงานทางเลือกของไทย Thailand’s Alternative Energy Development Plan: AEDP กำลังออกกฎระเบียบที่อนุญาตให้ครัวเรือน และนิคมอุตสาหกรรม ผลิต จัดเก็บ และจำหน่ายกำลังไฟฟ้าพลังงานแสงอาทิตย์จากหลังคาของตนเองได้ ตัวอย่างเช่น :-
– อัลกอริทึมปัญญาประดิษฐ์ AI Algorithms จัดการการจับคู่โหลดแบบเรียลไทม์ที่ซับซ้อน และการกำหนดราคาแบบไดนามิกที่จำเป็นสำหรับการซื้อขายพลังงานแบบ Peer – to – Peer: P2P โดยไม่จำเป็นต้องซื้อขายผ่านหน่วยงานภาครัฐ ..
– การใช้การเรียนรู้แบบเสริมแรง Reinforcement Learning: RL ซึ่งหมายถึง การฝึกฝนปัญญาประดิษฐ์ Artificial Intelligence: AI ให้เรียนรู้ผ่านกระบวนการลองผิดลองถูกด้วยตนเอง โดยไม่ต้องอาศัยชุดข้อมูลที่เตรียมไว้ล่วงหน้า .. ทั้งนี้ แพลตฟอร์มการจัดการพลังงานเชิงพาณิชย์ Commercial Energy Management Platforms จะเพิ่มประสิทธิภาพในประเด็นที่ว่า ในสถานะต่าง ๆ ผู้ผลิต และผู้บริโภค Prosumers ควรใช้พลังงานแสงอาทิตย์ Consume Solar Power, จัดเก็บไว้ในแบตเตอรี่ Store it in a Batteries หรือขายคืน Trade it Back ให้กับโครงข่ายระบบสายส่งกำลังไฟฟ้าของภาครัฐเมื่อใด โดยอิงตามอัตราค่าไฟฟ้าตามช่วงเวลาการใช้งาน ..
– การลดคาร์บอน และการเพิ่มประสิทธิภาพพลังงานในภาคอุตสาหกรรม Industrial Decarbonization & Energy Efficiency : อุตสาหกรรมหนักในประเทศไทย Heavy industries in Thailand กำลังใช้การเรียนรู้ของเครื่องจักร Machine Learning เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพความเข้มข้นของการใช้พลังงาน Optimize Energy Intensity: EI ให้สอดคล้องกับแผนอนุรักษ์พลังงาน Energy Conservation Plan: EEP ของประเทศ ..
– การเพิ่มประสิทธิภาพความร้อน Thermal Optimization : โรงงานอุตสาหกรรม Industrial Plants ใช้ปัญญาประดิษฐ์ Artificial Intelligence: AI เพื่อปรับอัตราความร้อนของเตาเผา และหม้อไอน้ำในกระบวนการผลิตแบบเรียลไทม์ Adjust the Heat Rates of Manufacturing Furnaces & Boilers และลดการใช้เชื้อเพลิง Cutting Fuel Consumption โดยไม่ลดผลผลิตทางอุตสาหกรรม ..
– เมือง และอาคารอัจฉริยะ Smart Cities & Buildings : ระบบบริหารจัดการอาคารอัตโนมัติ Automated Building Management Systems จะติดตามพฤติกรรมของผู้ใช้งาน Occupant Behavior, ระดับความร้อนของสภาพแวดล้อมในเขตพื้นที่เขตร้อน Ambient Tropical Heat Levels และภาระการทำงานของระบบปรับอากาศ HVAC Loads เพื่อปรับอุณหภูมิให้เหมาะสมสำหรับการทำความเย็นในอาคารพาณิชย์ในกรุงเทพฯ ช่วยลดการใช้พลังงานขององค์กรได้สูงสุดถึง 15 % เป็นต้น ..
2. ภาพรวมตลาด และนโยบาย Market & Policy Landscape : แรงผลักดันเชิงพาณิชย์ของไทยไปสู่โครงสร้างพื้นฐานโครงข่ายไฟฟ้าที่ขับเคลื่อนด้วยปัญญาประดิษฐ์ AI – Driven Grid Infrastructure กำลังเร่งตัวขึ้นอย่างรวดเร็ว สรุปได้ดังนี้ :-
– ตลาดการปรับปรุงโครงข่ายไฟฟ้าให้ทันสมัย Grid Modernization Market ของไทย มีมูลค่า 152.65 ล้านเหรียญสหรัฐฯ ในปี 2567 คาดว่าจะสูงถึง 587.68 ล้านเหรียญสหรัฐฯ ในปี 2575 ด้วยอัตราการเติบโตเฉลี่ยต่อปี อยู่ที่ค่า CAGR 18.35 % โดยจุดเน้นเชิงกลยุทธ์ Strategic Focus คือ การติดตั้งฮาร์ดแวร์ และซอฟต์แวร์จำนวนมาก Heavy Hardware & Software Deployment ในกรุงเทพฯ Bangkok และเขตเศรษฐกิจพิเศษภาคตะวันออก Eastern Economic Corridor: EEC ..
– การเติบโตของศูนย์ข้อมูล Data Center Boom ของไทย มีมูลค่า 23 พันล้านเหรียญสหรัฐฯ จากโครงการที่ได้รับการอนุมัติจากสำนักงานคณะกรรมการส่งเสริมการลงทุน Board of Investment: BOI ในปี 2568 เพียงปีเดียว โดยจุดเน้นเชิงกลยุทธ์ Strategic Focus คือ ศูนย์ข้อมูลขนาดใหญ่ Hyper – Scale Data Center Facilities ที่ต้องการกำลังไฟฟ้าพลังงานสะอาดพื้นฐานจำนวนมหาศาล และเชื่อถือได้ Massive & Reliable Baseload Clean Electricity ..
– เป้าหมายเชื้อเพลิงใหม่ New Fuel Horizons ซึ่งมุ่งไปสู่การผสมเชื้อเพลิงการบินที่ยั่งยืน Sustainable Aviation Fuel: SAF อย่างน้อย 1 % ภายในปี 2569 นี้ และขยายเป็น 8 % ภายในปี 2579 โดยจุดเน้นเชิงกลยุทธ์ Strategic Focus คือ การสร้างแบบจำลองโมเลกุลด้วยปัญญาประดิษฐ์ Artificial Intelligence: AI Molecular Modeling เพื่อขยายขนาดการผลิตไบโอไฮโดรเจน Bio – Hydrogen: H2 และเชื้อเพลิงการบินที่ยั่งยืน Sustainable Aviation Fuel: SAF ในระดับท้องถิ่น ..
3. บริษัทยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยี ศูนย์ข้อมูลขนาดใหญ่ และการถกเถียงเรื่องเครื่องปฏิกรณ์นิวเคลียร์สำเร็จรูปขนาดเล็ก Tech Giants, Hyper – Scalers & the Small Modular Reactor: SMR Debate : การเติบโตอย่างรวดเร็วของปัญญาประดิษฐ์ Artificial Intelligence: AI ในประเทศไทย ได้สร้างวงจรจุดเปลี่ยนที่น่าสนใจ โดยปัญญาประดิษฐ์ Artificial Intelligence: AI ต้องการศูนย์ข้อมูล Data Centers และศูนย์ข้อมูล Data Centers ต้องการพลังงานมหาศาล Immense Power ขณะที่พลังงานนั้น ต้องเป็นกำลังไฟฟ้าพลังงานสะอาด Clean Energy Power เท่านั้น เพื่อตอบสนองข้อกำหนดด้านความยั่งยืนขององค์กร Corporate Sustainability Mandates ..
เนื่องจากศูนย์ข้อมูล Data Centers ไม่สามารถพึ่งพาพลังงานแสงอาทิตย์เพียงอย่างเดียวได้ เนื่องจากข้อจำกัดด้านพลังงานพื้นฐานในเวลากลางคืน .. ดังนั้น การวางแผนพลังงานของประเทศไทยนั้น จึงได้พัฒนาไปเป็นการเปลี่ยนผ่านสู่พลังงานสะอาดพื้นฐานเชิงลึกมากขึ้น ซึ่งเป็นครั้งแรกที่ร่างแผนพัฒนากำลังผลิตไฟฟ้าของประเทศไทย Thailand’s Draft of Power Development Plan: PDP 2024 ฉบับปี 2567 ได้ผนวกรวมเอาเครื่องปฏิกรณ์นิวเคลียร์สำเร็จรูปขนาดเล็ก Small Modular Reactors: SMRs เข้าไว้ในส่วนผสมพลังงานระยะยาว Long – Term Energy Mix อย่างชัดเจน ควบคู่ไปกับระบบจัดเก็บพลังงานขนาดใหญ่ Utility – Scale Energy Storage Systems เพื่อจัดหาพลังงานพื้นฐานที่เสถียร และปราศจากมลพิษสำหรับระบบนิเวศดิจิทัล Digital Ecosystem ที่กำลังเติบโตของประเทศ ..
4. อุปสรรคเร่งด่วนที่ประเทศไทยเผชิญ Immediate Bottlenecks Facing Thailand : แม้จะมีความก้าวหน้าอย่างมาก หากแต่การนำปัญญาประดิษฐ์ Artificial Intelligence: AI มาใช้ในระบบนิเวศพลังงานของไทย Thai Energy Ecosystem ยังคงเผชิญกับความท้าทายที่สำคัญดังนี้ :-
4.1 สถาปัตยกรรม Information Technology และ Operational Technology: IT / OT Architecture แบบดั้งเดิม : เครือข่ายการส่งจ่าย และจำหน่ายไฟฟ้าส่วนใหญ่ของประเทศ Much of the Country’s Sub – Transmission & Distribution Network ยังคงใช้ฮาร์ดแวร์แบบดั้งเดิม .. การอัพเกรดระบบเหล่านี้ให้สามารถทำงานร่วมกับกระแสข้อมูลปัญญาประดิษฐ์ความถี่สูงที่ทันสมัย Modern, High – Frequency AI Data Streams AI นั้น ต้องใช้เงินลงทุนจำนวนมาก Heavy Capital Expenditure ..
4.2 การปรับปรุงกฎระเบียบให้ทัน Regulatory Catch – Up : แม้ว่าเทคโนโลยีจะช่วยให้การซื้อขายแบบ Peer – to – Peer: P2P Trading และเครือข่ายโรงไฟฟ้าเสมือน Virtual Power Plants เป็นไปโดยอัตโนมัติ แต่กรอบกฎระเบียบที่กำกับดูแลของคณะกรรมการกำกับกิจการพลังงาน Energy Regulatory Commission: ERC ต้องก้าวไปให้ทัน เพื่อให้การเข้าถึงพลังงานจากแหล่งค้าปลีกที่มิใช่ภาครัฐเป็นไปอย่างแพร่หลาย Access to Energy from Non – Government Retail Sources is Widespread และการใช้งานโครงข่ายระบบสายส่งไฟฟ้าโดยบุคคลที่ 3 เป็นไปอย่างเป็นธรรม Fair Third – Party Grid Usage ..
4.3 การขาดแคลนบุคลากรที่มีความสามารถ Talent Scarcity : การพัฒนารูปแบบปัญญาประดิษฐ์ AI Models เฉพาะด้านนั้น จำเป็นต้องมีนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล Data Scientists ที่เข้าใจวิศวกรรมระบบไฟฟ้าที่ซับซ้อน Complex Power Systems Engineering ซึ่งเป็นกลุ่มบุคลากรที่มีความรู้ความสามารถหลากหลายสาขา และปัจจุบันมีการแข่งขันสูงมากในเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ ..
ทั้งนี้ สรุปภาพรวมอนาคตของปัญญาประดิษฐ์ Artificial Intelligence: AI ในภาคพลังงานของประเทศไทยนั้น หมายถึง การยกระดับโครงสร้างพื้นฐานสู่โครงข่ายระบบสายส่งอัจฉริยะ Smart Grids และเครือข่ายโรงไฟฟ้าเสมือน Virtual Power Plants เพื่อขับเคลื่อนประเทศสู่เป้าหมายความเป็นกลางทางคาร์บอน Carbon Neutrality ภายในปี 2593 โดยปัญญาประดิษฐ์ Artificial Intelligence: AI จะเข้ามาแก้ปัญหาความท้าทายสำคัญ เช่น การบริหารจัดการการใช้พลังงานที่พุ่งสูงขึ้นอย่างรวดเร็วจากอุตสาหกรรมศูนย์ข้อมูล Data Centers และการพยากรณ์พลังงานหมุนเวียน เช่น พลังงานแสงอาทิตย์ และพลังงานลม เพื่อให้โครงข่ายระบบสายส่งกำลังไฟฟ้ามีความเสถียร ..
ตัวอย่างการใช้ปัญญาประดิษฐ์ Artificial Intelligence: AI ในการพยากรณ์สภาพอากาศ และการผลิตกำลังไฟฟ้าจากพลังงานหมุนเวียนแบบเรียลไทม์ รวมถึงจัดการการลดใช้ไฟฟ้าในช่วงพีคในลักษณะของศูนย์พยากรณ์พลังงานอัจฉริยะ RE Forecast & Demand Response Control Centre ของการไฟฟ้าฝ่ายผลิตแห่งประเทศไทย EGAT ตลอดจนการดึงดูดการลงทุนในโครงสร้างพื้นฐานพลังงานสะอาด เช่น โครงการ Data Centers, พลังงานไฮโดรเจน Hydrogen: H2 Energy และพลังงานหมุนเวียน Renewables เป็นต้น ไปจนถึงการบริหารจัดการอัจฉริยะในระดับอุตสาหกรรม Smart Management at the Industrial Level ด้วยการนำปัญญาประดิษฐ์ Artificial Intelligence: AI และ Internet of Thing: IoT มาใช้ร่วมกัน เพื่อควบคุม และลดต้นทุนค่าไฟฟ้า Controlling & Reducing Electricity Costs รวมถึงการบริหารจัดการระบบจัดเก็บพลังงานด้วยชุดแบตเตอรี่ Battery Energy Storage Systems: BESSs มาพร้อมด้วยนั้น คือ สิ่งจำเป็นสำคัญเร่งด่วนที่ขาดไม่ได้ ทั้งนี้ เพื่อให้การเปลี่ยนผ่านพลังงานสะอาดสีเขียวของไทย Thailand’s Green & Clean Energy Transition บรรลุความสำเร็จได้อย่างงดงามในที่สุดจากนี้ไป ..
คาดการณ์ตลาดปัญญาประดิษฐ์ในอุตสาหกรรมพลังงานทั่วโลก Global Artificial Intelligence: AI in Energy Market ..
ด้วยแรงกดดันที่เพิ่มขึ้นจากการเปลี่ยนผ่านพลังงานทั่วโลก Compounding Pressures of the Global Energy Transition และการเติบโตอย่างรวดเร็วของศูนย์ข้อมูลที่ใช้พลังงานสูงคู่ขนานมาพร้อมด้วย Parallel Boom in Power – Hungry Data Centers ส่งผลให้ปัญญาประดิษฐ์ Artificial Intelligence: AI ในตลาดพลังงาน จึงขยายตัวจาก “โครงการนำร่องในระดับท้องถิ่น Localized Pilot Projects” ไปสู่ “ความจำเป็นในการดำเนินงานมูลค่าหลายพันล้านดอลลาร์ Multi – Billion – Dollar Operational Imperative” .. ดังนั้น การใช้ปัญญาประดิษฐ์ Artificial Intelligence: AI จึงมิใช่เพียงแค่เทคโนโลยีขั้นทดลองอีกต่อไป แต่ได้กลายเป็นกลยุทธ์หลักทางธุรกิจที่ต้องใช้เงินลงทุนระดับพันล้าน เพื่อรักษาสมดุลระหว่างปริมาณความต้องการพลังงาน ต้นทุน และเป้าหมายการลดการปล่อยก๊าซเรือนกระจก ..
อ้างถึงข้อมูลการสำรวจตลาดของ Grand View Research พบว่า ตลาดปัญญาประดิษฐ์ในอุตสาหกรรมพลังงานทั่วโลก Global Artificial Intelligence: AI in Energy Market มีมูลค่า 5.1 พันล้านเหรียญสหรัฐฯ ในปี 2568 และคาดว่าจะเติบโตขึ้นเป็น 22.2 พันล้านเหรียญสหรัฐฯ ในปี 2576 ด้วยอัตราการเติบโตต่อปี Compound Annual Growth Rate: CAGR หมายถึง อัตราผลตอบแทนสำหรับการลงทุนในตลาดปัญญาประดิษฐ์ในอุตสาหกรรมพลังงานทั่วโลก Global Artificial Intelligence: AI in Energy Market ที่เติบโตจากยอดดุลเริ่มต้นไปถึงยังยอดดุลสิ้นสุดรวมสมมติฐานว่ากำไรจะถูกนำกลับมาลงทุนหมุนเวียนใหม่ทุกสิ้นปีของช่วงอายุการลงทุน อยู่ที่ค่า CAGR 20.4 % ในช่วงระยะเวลาที่คาดการณ์ ปี 2569 – 2576 .. แรงขับเคลื่อนหลักของตลาดนี้ มาจากการเพิ่มขึ้นของการเปลี่ยนผ่านสู่ระบบดิจิทัลของโครงสร้างพื้นฐานด้านพลังงาน Increasing Digitalization of Energy Infrastructure และความต้องการที่เพิ่มขึ้นสำหรับการจัดการพลังงานอย่างมีประสิทธิภาพ Rising Need for Efficient Energy Management ในเครือข่ายการผลิต การส่ง และการจำหน่าย ..
บริษัทสาธารณูปโภค Utilities และบริษัทพลังงาน Energy Companies ต่าง ๆ กำลังนำโซลูชันข้อไขที่ขับเคลื่อนด้วยปัญญาประดิษฐ์ Artificial Intelligence: AI มาใช้มากขึ้น เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลการดำเนินงานจำนวนมากที่สร้างขึ้นโดยโครงข่ายระบบสายส่งกำลังไฟฟ้าอัจฉริยะ Smart Grids, เซ็นเซอร์ Sensors และสินทรัพย์พลังงานที่เชื่อมต่อ Connected Energy Assets .. เทคโนโลยีเหล่านี้ ช่วยให้สามารถบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ Predictive Maintenance, การเฝ้าตรวจโครงข่ายระบบสายส่งกำลังไฟฟ้าแบบเรียลไทม์ Real – Time Grid Monitoring และการตรวจจับข้อผิดพลาดอัตโนมัติ Automated Fault Detection ซึ่งจะช่วยลดต้นทุนการดำเนินงาน และปรับปรุงความน่าเชื่อถือของระบบ .. นอกจากนี้ ปัญญาประดิษฐ์ Artificial Intelligence: AI ยังสนับสนุนการตัดสินตกลงใจที่ดีขึ้นในการซื้อขายพลังงาน Energy Trading, การพยากรณ์โหลด Load Forecasting และการเพิ่มประสิทธิภาพสินทรัพย์ Asset Optimization ทำให้ผู้ประกอบการ Operators สามารถบริหารจัดการระบบพลังงานที่ซับซ้อนได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น และรักษาเสถียรภาพการส่งจ่ายพลังงานได้อย่างแม่นตรง ..
บริษัทสาธารณูปโภค และบริษัทพลังงาน Utilities & Energy Companies กำลังสร้างข้อมูลจำนวนมหาศาลจากมิเตอร์อัจฉริยะ Smart Meters, เซ็นเซอร์ Sensors และระบบเฝ้าตรวจโครงข่ายระบบสายส่งกำลังไฟฟ้าขั้นสูง Advanced Grid Monitoring Systems ซึ่งสามารถนำมาวิเคราะห์โดยใช้ปัญญาประดิษฐ์ Artificial Intelligence: AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน .. โซลูชันข้อไขที่ใช้ปัญญาประดิษฐ์ AI – Based Solutions ช่วยให้สามารถบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ Predictive Maintenance, ตรวจจับความผิดพลาดได้ตั้งแต่เนิ่น ๆ Early Fault Detection และตรวจสอบสินทรัพย์ด้านพลังงานแบบเรียลไทม์ Real – Time Monitoring of Energy Assets ช่วยให้ผู้ประกอบการ Operators ลดเวลาหยุดทำงาน และลดค่าใช้จ่ายในการบำรุงรักษา .. ความสามารถเหล่านี้ มีคุณค่าอย่างยิ่งสำหรับโครงสร้างพื้นฐานด้านพลังงาน Energy Infrastructures ที่เสื่อมสภาพไปตามกาลเวลา ซึ่งการตรวจสอบเชิงรุก และการบำรุงรักษาอย่างทันท่วงทีนั้น สามารถปรับปรุงความน่าเชื่อถือของระบบ System Reliability และความปลอดภัย Security ในการดำเนินงานได้เป็นอย่างดี ..
นอกจากนี้ การบูรณาการแหล่งพลังงานหมุนเวียน Renewable Energy Sources และแหล่งพลังงานรูปแบบกระจาย Distributed Energy Resources เข้าสู่โครงข่ายระบบสายส่งกำลังไฟฟ้า Power Grids ที่เพิ่มขึ้น กำลังผลักดันการเติบโตของตลาด .. ทั้งนี้ เนื่องจากพลังงานหมุนเวียนจากแสงอาทิตย์ และลมขึ้นอยู่กับสภาพอากาศเป็นอย่างมาก เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ AI Technologies จึงมีบทบาทสำคัญในการพยากรณ์การผลิตพลังงาน และการรักษาสมดุลระหว่างอุปทาน และอุปสงค์ไฟฟ้า ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลสภาพอากาศ Analyzing Weather Data, รูปแบบการผลิตในอดีต Historical Generation Patterns และสภาพโครงข่ายระบบสายส่งกำลังไฟฟ้าแบบเรียลไทม์ Real – Time Grid Conditions โดยปัญญาประดิษฐ์ Artificial Intelligence: AI ช่วยให้บริษัทสาธารณูปโภค Utilities เพิ่มประสิทธิภาพการส่งจ่ายพลังงาน และการดำเนินงานของโครงข่ายระบบสายส่งกำลังไฟฟ้า ยิ่งไปกว่านั้น การใช้งานโครงข่ายระบบสายส่งกำลังไฟฟ้าอัจฉริยะ Smart Grids, ระบบจัดเก็บพลังงาน Energy Storage Systems และยานยนต์ไฟฟ้า Electric Vehicles: EVs ที่เพิ่มขึ้น กำลังเพิ่มความต้องการแพลตฟอร์มการบริหารจัดการพลังงานอัจฉริยะ Intelligent Energy Management Platforms .. เนื่องจากรัฐบาล และหน่วยงานด้านสาธารณูปโภค Governments & Utilities ต่างให้ความสำคัญกับการเสริมสร้างความยืดหยุ่นของโครงข่ายระบบสายส่งกำลังไฟฟ้า Grid Resilience และผลักดันการเปลี่ยนผ่านไปสู่ระบบพลังงานที่สะอาดขึ้น Advancing the Transition to Cleaner Energy Systems คาดหมายได้ว่า การนำโซลูชันข้อไขที่ใช้ปัญญาประดิษฐ์ Artificial Intelligence: AI มาใช้ในภาคพลังงาน Energy Sector จะยังคงขยายตัวอย่างต่อเนื่องต่อไปด้วยความเร่งในช่วงระยะเวลาที่คาดการณ์ ..
สรุปส่งท้าย ..
ปัญญาประดิษฐ์ Artificial Intelligence: AI กำลังพลิกโฉมอุตสาหกรรมพลังงาน Energy Industries โดยช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการผลิตกำลังไฟฟ้า Improving the Efficiency of Electricity Generation, บริหารจัดการโครงข่ายระบบสายส่งกำลังไฟฟ้าอัจฉริยะ Smart Grids และเร่งการเปลี่ยนผ่านสู่พลังงานหมุนเวียน Accelerate Renewable Energy Transition ท่ามกลางความท้าทายเรื่องความต้องการใช้พลังงานไฟฟ้ามหาศาลจากศูนย์ข้อมูล Grossing Electricity Demand from Data Centers และการก้าวสู่เป้าหมายเป็นศูนย์สุทธิ Achieving Net – Zero Energy Goals ไปพร้อมด้วย ..
ความต้องการพลังงานทั่วโลก Global Energy Demand เพิ่มขึ้นทุกปี จากนี้ไปคาดว่า แหล่งพลังงานเชื้อเพลิงฟอสซิล Fossil Fuel Energy Sources จะไม่สามารถตอบสนองความต้องการพลังงานในอนาคตได้อีกต่อไป .. การปล่อยคาร์บอนจากเชื้อเพลิงฟอสซิล Carbon Emissions from Fossil Fuels ได้พุ่งทะยานแตะระดับสูงสุดเป็นประวัติการณ์ เนื่องจากการบริโภคพลังงานของมนุษยชาติที่เพิ่มขึ้น อย่างต่อเนื่อง ..
ปัจจุบัน พลังงานทางเลือก พลังงานทดแทน และพลังงานหมุนเวียน Renewable Energy กำลังแสดงบทบาททางเลือกที่น่าเชื่อถือมากที่สุดสำหรับการเข้ามาแทนที่การใช้แหล่งพลังงานเชื้อเพลิงฟอสซิล Fossil Fuel Energy Sources .. พวกมันมีอยู่อย่างไม่จำกัด ปลอดภัย และสะอาดกว่าแหล่งพลังงานหลักที่เคยใช้กันมาโดยทั่วไปมาก .. ทั้งนี้ ด้วยความก้าวหน้าทางเทคโนโลยี ภาคพลังงานสะอาด พลังงานหมุนเวียน ได้กลายเป็นแหล่งพลังงานเป้าหมายหลักในการเปลี่ยนผ่านพลังงาน Energy Transition ไปสู่ระบบพลังงานยั่งยืนที่เหนือชั้นกว่าในช่วงตั้งแต่กลางทศวรรษที่ผ่านมาอย่างมีนัยยะสำคัญ ..
อย่างไรก็ตาม ยังมีความท้าทายที่ซับซ้อนในประเด็นปริมาณข้อมูลล้นทะลักทะลายในภาคพลังงานสะอาดเหล่านี้ ซึ่งสามารถแก้ไขได้ด้วยความช่วยเหลือของเทคโนโลยีสารสนเทศเกิดใหม่ Emerging Information Technologies เช่น ปัญญาประดิษฐ์ Artificial Intelligence : AI, ระบบบัญชาการ และควบคุมอัตโนมัติ Automation, Command & Control Systems และฐานข้อมูลขนาดใหญ่ในศูนย์ข้อมูล Big Data in Data Centers เป็นต้น ..
ทั้งนี้ เทคโนโลยี Technologies เช่น ปัญญาประดิษฐ์ Artificial Intelligence : AI และการเรียนรู้ของเครื่องจักร Machine Learning สามารถนำข้อมูลปริมาณมหาศาลมาสร้างแบบจำลอง วิเคราะห์อดีต เรียนรู้มัน ปรับแต่งปัจจุบันให้เหมาะสม และพยากรณ์อนาคตได้อย่างเที่ยงตรง แม่นยำ .. นอกจากนี้ ปัญญาประดิษฐ์ Artificial Intelligence: AI ในภาคพลังงานหมุนเวียน Renewable Energy Sector ได้รับการคาดหมายว่า พวกมันจะสามารถแก้ไขปัญหาความท้าทายที่เหลืออยู่ทั้งหมดได้ ..
หนึ่งในความท้าทายสำคัญในการผลิตกำลังไฟฟ้าจากแหล่งพลังงานทางเลือก พลังงานทดแทน และพลังงาน หมุนเวียนที่ผันแปร คือ สภาพอากาศที่ไม่แน่นอน .. พลังงานแสงอาทิตย์ และพลังงานลม Solar & Wind Energy คือ แหล่งพลังงานหมุนเวียนชั้นเยี่ยม แต่การผลิตกำลังไฟฟ้าที่แหล่งพลังงานเหล่านี้ ถูกจัดวางไว้กระจายกันอยู่แบบแยกย่อยในพื้นที่ รวมทั้งพวกมันยังแปรเปลี่ยนขึ้นลงตามฤดูกาล สภาพอากาศ และกาลอากาศ เป็นอย่างมาก จึงมิได้ง่ายเลยสำหรับการบริหารจัดการให้สอดคล้องกับความต้องการผู้บริโภคที่แตกต่างยิบย่อยได้ .. แม้ว่า มนุษยชาติจะมีเทคโนโลยีที่มีประสิทธิภาพสำหรับการพยากรณ์อากาศ แต่เมื่อเกิดการเปลี่ยนแปลงสภาพอากาศ อย่างกะทันหันขึ้น พวกมันจะส่งผลตรงต่อปริมาณพลังงานในระบบ ห่วงโซ่อุปทานของพลังงานทางเลือก พลังงาน หมุนเวียน และมักมีความเสี่ยงต่อการคาดหมายกำลังผลิตไฟฟ้าที่ผิดพลาด ซึ่งที่ผ่านมา พวกมัน คือ ประเด็น ปัญหาสำคัญของการบริหารจัดการระบบพลังงานมาโดยตลอด ดังนั้น จึงจำเป็นต้องมีเครื่องมือทางเทคนิคที่ช่วยในการตัดสินตกลงใจ และปรับแต่งควบคุมระบบด้วยฐานข้อมูลที่เที่ยงตรงกว่า เพื่อให้มั่นใจว่าจะเกิดความเสถียรบนโครงข่ายระบบสายส่งกำลังไฟฟ้าอย่างเพียงพอในการรับมือกับการเปลี่ยนแปลงที่ไม่คาดคิดได้สำเร็จ ซึ่งจนถึงวันนี้นั้น พบว่า ปัญญาประดิษฐ์ Artificial Intelligence : AI คือ คำตอบของความท้าทายในภาคพลังงาน Answers to the Challenges in the Energy Sector นั่นเอง ..
คาดหมายได้ว่า ระบบผลิตกำลังไฟฟ้าของประเทศไทย กำลังจะเปลี่ยนผ่านสู่อนาคตที่จะมีระบบไมโครกริด Micro Grids ตามชุมชน หมู่บ้าน ตำบล อำเภอ กระจายตามจังหวัด และหลาย ๆ จังหวัด โดยที่ชุมชนเกษตรกร หรือหมู่บ้านที่ห่างไกล จะสามารถรวมตัวกันจัดตั้งระบบผลิตกำลังไฟฟ้าของตนเองรูปแบบกระจายแยกย่อย ไม่ ว่าจะเป็นระบบผลิตพลังงานไฟฟ้าจากพลังงานแสงอาทิตย์ Solar PV, พลังงานลม Wind Power, โรงไฟฟ้าจากชีวมวล Biomass Power Plants และโรงไฟฟ้าจากก๊าซชีวภาพ Biogas Power Plants รวมทั้งการติดตั้งระบบจัดเก็บพลังงานด้วยชุดแบตเตอรี่ขนาดใหญ่ Utility – Scale Battery Energy Storage Systems: BEESs บนโครงข่ายระบบสายส่ง On Grids หรือนอกระบบสายส่ง Off Grids และระบบจัดเก็บพลังงานรูปแบบอื่น ๆ ในพื้นที่ได้ด้วยต้นทุนต่ำ และคุ้มค่าการลงทุน ..
ดังนั้น การประยุกต์ใช้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ AI Technology และการเรียนรู้ของเครื่องจักร Machine Learning เพื่อรองรับแผนงานภาครัฐ และเอกชนที่กำลังกระจายสู่ชุมชน ท้องถิ่น รวมถึงการมุ่งดำเนินแผนงาน Smart City & Green Energy ตลอดจนการปรับปรุงระบบบริหารจัดการภาคพลังงานที่เป็นพลังงานทางเลือก พลังงานหมุนเวียนที่สะอาดกว่า กลายเป็นความจำเป็นยิ่งยวดที่ขาดไม่ได้ เพื่อให้การเปลี่ยนผ่านพลังงาน Energy Transition ในประเทศไทยไปสู่สังคมคาร์บอนต่ำนั้น เป็นไปได้ รวมทั้งการเข้าถึงแหล่งพลังงานไม่จำกัดอย่างเท่าเทียม และความมั่นคงทางพลังงานของชาติ จะได้รับการประกันด้วยความมั่นใจให้สำเร็จได้ต่อไปในที่สุดสำหรับอนาคตจากนี้ไป ..
………….
คอลัมน์ : Energy Key
By โลกสีฟ้า ..
สนับสนุนโดย…..บริษัท พลังงานบริสุทธิ์ จำกัด (มหาชน)
ขอบคุณเอกสารอ้างอิง :-
Energy and AI – Analysis | IEA :-
https://www.iea.org/reports/energy-and-ai
What is Artificial Intelligence in the Energy Industry? | Next – Kraftwerke :-
https://www.next-kraftwerke.com/knowledge/artificial-intelligence
The Global AI in Energy Market | Grand View Research :-
https://www.grandviewresearch.com/industry-analysis/ai-energy-market-report
The Renewable Energy & How to Save the World Documentary :-
https://goo.gl/photos/TusY3UndbtWjDfXx9
Energy Transition : A Significant Structural Change in an Energy System :-
