สภาวิศวกรร่วมกับสมาคมไฟฟ้าและพลังงานไอทริปเปิลอี (ประเทศไทย) นำเสนอ “บทบาทและการประยุกต์ใช้งาน AI ในอุตสาหกรรมพลังงาน” ชี้มีบทบาทสำคัญในอุตสาหกรรมพลังงาน ทั้งการพยากรณ์ความต้องการพลังงานในอนาคต การวางแผนการผลิตพลังงานหมุนเวียน (Renewable Energy Forecast) ได้อย่างแม่นยำ
รองศาสตราจารย์ ดร.สมพร สิริสำราญนุกุล คณะวิศวกรรมศาสตร์ มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ กล่าวถึง ปัญญาประดิษฐ์ (AI) คือเทคโนโลยีที่ถูกพัฒนาให้สามารถเลียนแบบการทำงานของมนุษย์ เช่น การเรียนรู้ การวางแผน และการแก้ไขปัญหา โดยมุ่งเน้นการประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูลอย่างรวดเร็วและแม่นยำกว่าสมองมนุษย์ องค์ประกอบสำคัญที่ทำให้ AI มีประสิทธิภาพ ได้แก่ ข้อมูล (Data) ซึ่งคุณภาพและปริมาณของข้อมูลมีบทบาทสำคัญต่อความสามารถในการเรียนรู้และพัฒนา อัลกอริทึม (Algorithms) ซึ่งเป็นชุดคำสั่งที่กำหนดการประมวลผลของ AI เพื่อหาความสัมพันธ์และรูปแบบในข้อมูล และ พลังการประมวลผล (Computational Power) ที่อาศัยหน่วยประมวลผลกลางในการจัดการและประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ รวมทั้งได้กล่าวถึงพัฒนาการของ AI ในแต่ละยุค ประเภทของ AI และ การทำงานของ AI ที่ใช้กระบวนการ Machine Learning และ Deep Learning เพื่อเรียนรู้จากข้อมูล โดยการเรียนรู้แบ่งออกเป็น 3 ประเภทหลัก ได้แก่ Supervised Learning, Unsupervised Learning และ Reinforcement Learning การทำงานร่วมกันขององค์ประกอบต่างๆเหล่านี้ช่วยให้ AI สามารถนำมาประยุกต์ใช้ในหลากหลายสาขาได้อย่างมีประสิทธิภาพ พร้อมได้ยกตัวอย่าง AI ในชีวิตประจำวัน ความท้าทาย และ ความเสี่ยงของ AI
ดร.ประดิษฐพงษ์ สุขสิริถาวรกุล เลขาธิการ สมาคมไฟฟ้าและพลังงานไอทริปเปิลอี (ประเทศไทย) กล่าวว่า AI มีบทบาทสำคัญในอุตสาหกรรมพลังงาน โดยช่วยพยากรณ์ความต้องการพลังงานในอนาคต เช่น การพยากรณ์โหลดในระบบไฟฟ้า (Load Forecasting) วางแผนการผลิตพลังงานหมุนเวียน (Renewable Energy Forecast) เช่น การใช้ข้อมูลสภาพอากาศและเซ็นเซอร์ในฟาร์มกังหันลมและโซลาร์ฟาร์ม เพื่อคาดการณ์การผลิตพลังงานได้อย่างแม่นยำ รวมถึงราคาพลังงานตามตำแหน่งที่ตั้ง (Locational Marginal Price) ที่ช่วยวางแผนการกระจายพลังงานและกำหนดราคาที่เหมาะสม หรือใช้ Velocity Suite เพื่อช่วยให้ผู้เข้าร่วมประมูลของบริษัทต่างๆ ได้ประเมินผล ต่อรองเจรจาในตลาดซื้อขายไฟฟ้าล่วงหน้าและเรียลไทม์ได้อย่างรวดเร็ว นอกจากนี้ AI ยังถูกนำมาใช้ในการตัดสินใจสำหรับการจ่ายไฟฟ้าเพื่อแก้ปัญหาการรบกวนความถี่ไฟฟ้ากำลัง (Power Frequency Disturbances) ในระบบส่งและจำหน่ายไฟฟ้า และนำมาใช้ในกระบวนการตรวจสอบสุขภาพของอุปกรณ์ (Grid Asset Health) ผ่านการวิเคราะห์ข้อมูลการทำงาน เพื่อวางแผนการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ ลดความเสี่ยงจากการเกิดปัญหาความล้มเหลวในการทำงาน และยืดอายุการใช้งานของอุปกรณ์ รวมถึงการตรวจสอบโครงสร้างพื้นฐานด้วยภาพถ่ายดาวเทียม (Identify Grid Infrastructure in Satellite Imagery) ที่ช่วยบริหารจัดการวางแผนเรื่องการตัดต้นไม้ที่ทำให้เกิดเหตุไฟฟ้าดับจากฤดูการเจริญเติบโตของต้นไม้และการล้มของต้นไม้
ความสำเร็จของการนำ AI มาใช้ในอุตสาหกรรมพลังงานขึ้นอยู่กับปัจจัยสำคัญ เช่น การมีข้อมูลคุณภาพสูง ซึ่งช่วยให้ AI สามารถเรียนรู้และตัดสินใจได้อย่างแม่นยำ รวมถึงความรู้เฉพาะด้านในอุตสาหกรรมพลังงานเพื่อการปรับใช้ที่เหมาะสมในแต่ละโครงการ การตั้งเป้าหมายที่ชัดเจนและการบริหารความคาดหวังอย่างสมเหตุสมผลยังมีบทบาทสำคัญต่อความสำเร็จ โดย AI จะช่วยเสริมประสิทธิภาพทั้งในด้านการพยากรณ์ การจัดการข้อมูล การวิเคราะห์ปัญหา และการบำรุงรักษาระบบพลังงานอย่างยั่งยืน ทั้งหมดนี้สะท้อนถึงศักยภาพของ AI ในการพัฒนาอุตสาหกรรมพลังงานให้ตอบสนองต่อความต้องการที่ซับซ้อนและเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วในอนาคต
