با افزایش تقاضای جهانی برای انرژی، محدودیت منابع فسیلی و نگرانی های زیست محیطی، توسعه انرژی های تجدیدپذیر به عنوان راهکاری پایدار ضرورت یافته است.
هوش مصنوعی با توانایی تحلیل داده های کالن و ارائه راه حل های هوشمند، نقش کلیدی در رفع چالش های مرتبط با نوسانات تولید و ادغام انرژی های تجدیدپذیر در شبکه های انرژی ایفا میکند. این پژوهش با استفاده از مدل تحلیل و توصیفی، وضعیت موجود سیستم های انرژی، کاربردهای
هوش مصنوعی در بهینه سازی مصرف انرژی و توسعه انرژی های تجدیدپذیر (پیش بینی تولید خورشیدی و بادی) را بررسی کرده است. همچنین چالش هایی مانند نیاز به داده های دقیق، هزینه های اجرایی و ریسک ها، و فرصت های ناشی از این فناوری تحلیل شدند. یافته ها نشان میدهند الگوریتم های
یادگیری ماشین و یادگیری عمیق، دقت پیش بینی تولید انرژی های تجدیدپذیر را افزایش داده و مدیریت شبکه های انرژی را بهبود می بخشند.
هوش مصنوعی کاهش هزینه های انرژی در ساختمان های هوشمند و بهبود راندمان سیستم های چندنسلی را ممکن ساخته است. بااین حال، عوامل و هزینه رقابتی سوخت های فسیلی می توانند اثرات مثبت
هوش مصنوعی را کاهش دهند.
هوش مصنوعی به عنوان ابزاری تحول آفرین، پتانسیل باالیی برای دست یابی به اهداف توسعه پایدار در حوزه انرژی دارد. برای بهره برداری موثر، توسعه زیرساخت های داده، تدوین استانداردهای امنیتی، آموزش نیروی متخصص و همکاری بین بخش های صنعت، دانشگاه و دولت ضروری است. سرمایه گذاری در پژوهش های کاربردی و مشوق های اقتصادی نیز می تواند تسریع در پذیرش این فناوری را به همراه داشته باشد.