هوش مصنوعی و تحول اقتصادی نیروگاه ها: از پیش بینی مصرف تا افزایش سودآوری

مسئله اصلی این پژوهش بررسی تاثیر به کارگیری فناوری های هوش مصنوعی (AI) بر شاخص های اقتصادی نیروگاه ها و تبیین نقش آن به عنوان محرکی برای افزایش بهره وری و سودآوری است. هدف مطالعه، تحلیل کمی و کیفی اثر الگوریتم های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق بر بهینه سازی هزینه ها، ارتقای بازدهی انرژی، کاهش زمان توقف تجهیزات و بهبود نرخ بازگشت سرمایه (ROI) در نیروگاه های ایران و مقایسه تطبیقی با نمونه های بین المللی بود. روش تحقیق مبتنی بر رویکرد ترکیبی شامل تحلیل داده های تاریخی، مدل سازی پیش بینانه و شبیه سازی دینامیکی است که بر داده های عملیاتی ۱۶ نیروگاه گازی، خورشیدی و هسته ای طی سال های ۱۳۹۵ تا ۱۴۰۱ اعمال شد. یافته ها نشان دادند که استفاده از الگوریتم های یادگیری عمیق در پیش بینی خرابی تجهیزات نیروگاه های گازی، زمان توقف ناخواسته را ۲۷ درصد کاهش داده و از زیان مالی سالانه معادل ۲۳ میلیارد تومان جلوگیری کرده است. در نیروگاه های خورشیدی، مدل های پیش بینی مصرف مبتنی بر ماشین بردار پشتیبان (SVM) موجب بهبود ۱۹ درصدی در دقت برنامه ریزی تولید شدند. همچنین، شبیه سازی های انجام شده در نیروگاه هسته ای بیانگر افزایش ۱۴ درصدی بازدهی تولید انرژی و کاهش ۳۲ درصدی هزینه های نگهداری پیشگیرانه بود. نتایج کلی پژوهش تاکید می کند که ادغام سیستماتیک هوش مصنوعی در مدیریت انرژی و عملیات نیروگاهی، نه تنها به کاهش هزینه ها و افزایش بهره وری منجر می شود، بلکه به عنوان یک عامل تحول آفرین در اقتصاد صنعت برق عمل کرده و زمینه ساز ارتقای پایداری مالی و رقابت پذیری نیروگاه ها در سطح ملی و بین المللی خواهد بود.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، مدیریت انرژی ، اقتصاد نیروگاهی ، یادگیری ماشین ، بهینه سازی هزینه