سد پرس،حسن آذری، کارشناس بهره‌برداری نیروگاه شیروان: هوش مصنوعی (AI) به عنوان یکی از پیشرفته‌ترین فناوری‌های عصر حاضر، ظرفیت‌های بی‌نظیری را برای بهبود و تحول در صنایع مختلف، به ویژه صنعت برق، به ارمغان می‌آورد. در ایران، با توجه به چالش‌های متعددی که این صنعت با آن مواجه است، از جمله هزینه‌های بالای نگهداری و تعمیرات نیروگاه‌ها، پیاده‌سازی هوش مصنوعی می‌تواند راهکارهای مؤثری برای افزایش بهره‌وری و کاهش هزینه‌ها ارائه دهد.
این مقاله به بررسی نقش هوش مصنوعی در بهینه‌سازی فرآیندهای آموزشی کارکنان متخصص در نیروگاه‌ها می‌پردازد و نشان می‌دهد که چگونه این فناوری می‌تواند با شخصی‌سازی آموزش‌ها، بهبود تصمیم‌گیری مدیریتی و افزایش ایمنی، به توسعه پایدار صنعت برق کشور کمک کند.
پیاده‌سازی هوش مصنوعی در بهینه‌سازی هزینه‌ها و تولید برق در نیروگاه‌های حرارتی ایران: تأثیرات اقتصادی و فنی
پیاده‌سازی سیستم‌های هوش مصنوعی (AI) در نیروگاه‌های حرارتی ایران نه تنها می‌تواند هزینه‌های نگهداری و تعمیرات را کاهش دهد بلکه به بهینه‌سازی مصرف سوخت و تولید برق نیز کمک شایانی می‌کند. هوش مصنوعی با استفاده از داده‌های حجیم تولید شده توسط حسگرها، می‌تواند به شبیه‌سازی الگوهای خرابی تجهیزات و پیش‌بینی خرابی‌ها کمک کند. تحقیقات نشان می‌دهند که استفاده از AI در پیش‌بینی خرابی‌ها می‌تواند هزینه‌های نگهداری را تا ۲۰-۳۰ درصد کاهش دهد (Bousdekis et al., ۲۰۲۲). این کاهش هزینه‌ها از طریق پیش‌بینی دقیق خرابی‌ها و انجام تعمیرات پیشگیرانه به جای تعمیرات اضطراری صورت می‌گیرد، که علاوه بر کاهش هزینه‌ها، زمان‌های توقف دستگاه‌ها را نیز به حداقل می‌رساند (Omar & Jawad, ۲۰۲۱). در برخی از نیروگاه‌ها، پیاده‌سازی هوش مصنوعی منجر به کاهش زمان توقف از ۵ درصد به کمتر از ۱ درصد شده است (Abdullah et al., ۲۰۲۳).
هوش مصنوعی همچنین در فرآیند بهینه‌سازی مصرف سوخت و تولید برق نقش مهمی ایفا می‌کند. الگوریتم‌های پیشرفته AI قادرند شرایط مختلف بار و تولید نیرو را تحلیل کرده و بهترین استراتژی‌های تولید برق را متناسب با شرایط بازار و تقاضای انرژی پیش‌بینی کنند (Rahimi et al., ۲۰۲۲). به‌ویژه در زمان‌های پیک تقاضا، این الگوریتم‌ها می‌توانند مصرف سوخت را بهینه کنند، به‌طوری‌که هزینه‌های تولید برق کاهش یابد (Mohamed et al., ۲۰۲۲). در واقع، AI می‌تواند به جلوگیری از مصرف سوخت اضافی و بهبود فرآیندهای احتراق کمک کند که به کاهش انتشار آلاینده‌ها و بهبود کارایی سیستم‌های نیروگاهی منجر می‌شود (Fadaei et al., ۲۰۲۳).
در ایران، که با محدودیت منابع مالی و تجهیزات روبه‌رو است، پیاده‌سازی هوش مصنوعی در نیروگاه‌های حرارتی و تجدیدپذیر می‌تواند گامی مهم در بهبود کارایی و کاهش وابستگی به سوخت‌های فسیلی باشد. همچنین، بهبود پیش‌بینی‌ها و مدیریت هوشمند تقاضا می‌تواند در شرایط بحرانی، مانند کمبود سوخت یا افزایش ناگهانی تقاضا، کمک شایانی به نیروگاه‌ها کند (Zarei et al., ۲۰۲۲). تحقیقات نشان می‌دهند که استفاده از AI می‌تواند هزینه‌های انرژی را تا ۱۵-۲۰ درصد کاهش دهد (Wang et al., ۲۰۲۳) و نقش کلیدی در توسعه پایدار و بهبود بهره‌وری صنعت برق ایران ایفا کند (Jafari et al., ۲۰۲۳).
این روند تحول‌آفرین، علاوه بر مزایای اقتصادی، می‌تواند ایمنی کارگران و محیط زیست را نیز بهبود بخشد، چرا که شناسایی زودهنگام مشکلات می‌تواند از بروز حوادث جلوگیری کند و هزینه‌های ناشی از آسیب‌های انسانی و زیست‌محیطی را کاهش دهد (Karami et al., ۲۰۲۳). در نتیجه، هوش مصنوعی نه تنها به کاهش هزینه‌ها و افزایش بهره‌وری کمک می‌کند، بلکه به صنعتی‌شدن و مدرنیزه شدن صنعت برق ایران کمک خواهد کرد (Mahmoudi et al., ۲۰۲۳).
کاهش هزینه‌های عملیاتی و بهبود کارایی سیستم‌های نیروگاهی مرتبط است (Zhang et al., ۲۰۲۳).
هوش مصنوعی همچنین می‌تواند در تحلیل و پیش‌بینی تغییرات در کیفیت آب و تأثیر آن بر کارایی بویلرها نقش داشته باشد. با استفاده از مدل‌های پیشرفته داده‌کاوی و یادگیری ماشین، این سیستم‌ها قادر به پیش‌بینی کیفیت آب و تنظیم میزان مواد شیمیایی به‌صورت دقیق و متناسب با شرایط موجود خواهند بود (Khalil et al., ۲۰۲۱).
در نیروگاه‌های ایران که با محدودیت‌هایی در زمینه تأمین مواد شیمیایی و تجهیزات مواجه هستند، استفاده از هوش مصنوعی می‌تواند نقش مهمی در کاهش هزینه‌ها ایفا کند. با بهینه‌سازی مصرف مواد شیمیایی و جلوگیری از خرابی‌ها، به‌ویژه در شرایط بحرانی، نیروگاه‌ها می‌توانند به بهره‌وری بالاتری دست یابند (Ghaffari et al., ۲۰۲۲).
در نهایت، پیاده‌سازی سیستم‌های هوش مصنوعی در کنترل شیمیایی بویلرها نه تنها به کاهش هزینه‌ها و بهبود عملکرد کمک می‌کند، بلکه به تقویت توان رقابتی نیروگاه‌ها در عرصه‌های داخلی و بین‌المللی نیز منجر می‌شود. این اقدام می‌تواند گامی مؤثر در جهت توسعه و بهبود مستمر صنعت برق ایران باشد (Fathollahzadeh et al., ۲۰۲۳).
پلتفرم‌های آموزشی مبتنی بر هوش مصنوعی همچنین می‌توانند به کارکنان اجازه دهند تا از یادگیری مبتنی بر داده‌های بزرگ (Big Data) بهره‌برداری کنند. به‌عنوان مثال، این سیستم‌ها می‌توانند با تجزیه و تحلیل داده‌های گذشته و پیش‌بینی روندهای آینده، به کارکنان کمک کنند تا تصمیمات بهتری در مواقع بحرانی بگیرند و از خطاهای انسانی در فرآیندهای پیچیده نیروگاهی جلوگیری کنند (Tajaddini et al., ۲۰۲۳).
هوش مصنوعی می‌تواند در ارزیابی و بازخورد به کارکنان نیز نقشی حیاتی ایفا کند. با استفاده از سیستم‌های ارزیابی هوشمند، می‌توان پیشرفت هر فرد را در طول دوره‌های آموزشی پیگیری کرده و به‌طور دقیق به او بازخوردهای لازم را ارائه داد. این بازخوردها می‌توانند باعث افزایش انگیزه کارکنان برای بهبود مهارت‌ها و دانش خود شوند و به آنها در رسیدن به استانداردهای عملکردی بالاتر کمک کنند (Khalil et al., ۲۰۲۱).
یکی دیگر از مزایای استفاده از هوش مصنوعی در فرآیند آموزش کارکنان متخصص در نیروگاه‌ها، توانایی این سیستم‌ها در شناسایی نقاط ضعف و کمبودهای آموزشی است. سیستم‌های مبتنی بر AI می‌توانند بر اساس تجزیه و تحلیل داده‌های عملکرد کارکنان، نقاط ضعف در دانش و مهارت‌های آنها را شناسایی کرده و دوره‌های آموزشی اضافی و مناسب را برای رفع این کمبودها پیشنهاد دهند (Mahmoudi et al., ۲۰۲۳).
۲. هزینه‌های بالای پیاده‌سازی فناوری
پیاده‌سازی هوش مصنوعی در صنعت برق نیازمند سرمایه‌گذاری‌های سنگین در زمینه زیرساخت‌ها، آموزش نیروی انسانی و خرید نرم‌افزارهای پیشرفته است. این هزینه‌ها برای بسیاری از شرکت‌ها و سازمان‌ها، به‌ویژه در کشورهایی مانند ایران که با محدودیت‌های اقتصادی مواجه هستند، چالش‌برانگیز است. بسیاری از سازمان‌ها ممکن است قادر به تأمین منابع مالی لازم برای این پیاده‌سازی‌ها نباشند (Chen et al., ۲۰۲۰). همچنین، هزینه‌های نگهداری و به‌روزرسانی سیستم‌های هوش مصنوعی نیز می‌تواند فشار مالی زیادی ایجاد کند.
۳. کمبود نیروی انسانی متخصص
یکی دیگر از چالش‌های اصلی در استفاده از هوش مصنوعی، کمبود نیروی انسانی متخصص است. برای توسعه و پیاده‌سازی موفق الگوریتم‌های هوش مصنوعی در صنعت برق، نیاز به کارشناسان با مهارت‌های بالا در زمینه‌های داده‌کاوی، یادگیری ماشین و برنامه‌نویسی است. در ایران، کمبود چنین نیروی انسانی متخصصی می‌تواند مانع از پیشرفت سریع در این حوزه شود. این مشکل به‌ویژه در بخش‌های دولتی و شرکت‌های کوچک‌تر که به‌طور معمول توانایی جذب این افراد را ندارند، بیشتر به چشم می‌آید (Goh et al., ۲۰۱۹).
۴. مقاومت در برابر تغییرات سازمانی
تغییرات سازمانی و فرهنگی نیز یکی از موانع بزرگ در پیاده‌سازی هوش مصنوعی است. بسیاری از کارکنان و مدیران صنعت برق ممکن است نسبت به استفاده از هوش مصنوعی مقاومت کنند، زیرا این فناوری‌ها نیاز به تغییر در شیوه‌های کاری سنتی و فرآیندهای موجود دارند. این مقاومت می‌تواند ناشی از نگرانی‌ها در مورد از دست دادن شغل‌ها، عدم آشنایی با فناوری‌های جدید، یا ترس از پیچیدگی‌های مربوط به مدیریت هوش مصنوعی باشد. همچنین، فرآیندهای مدیریتی که به‌طور سنتی بر اساس تجربه انسانی و تصمیم‌گیری‌های فردی بوده است، ممکن است با استفاده از هوش مصنوعی دچار تغییراتی شوند که برخی از افراد با آن موافق نباشند (López et al., ۲۰۲۲).
. هند: چالشها و فرصت‌ها در استفاده از AI در صنعت برق
هند به‌عنوان یکی از کشورهای در حال توسعه، به استفاده از هوش مصنوعی در صنعت برق توجه زیادی داشته است، اما این کشور با چالش‌هایی مانند زیرساخت‌های ضعیف، نبود داده‌های دقیق و هزینه‌های بالای فناوری روبه‌رو است. با این حال، در پروژه‌هایی مانند “National Smart Grid Mission”، هند تلاش کرده است که از هوش مصنوعی برای بهینه‌سازی مصرف برق، پیش‌بینی تقاضا و مدیریت شبکه استفاده کند. باوجود چالش‌های موجود، هند در تلاش است تا با بهره‌گیری از فناوری‌های نوین، به‌ویژه در بخش‌های روستایی و شهرهای کوچک، مصرف برق را بهینه‌سازی کند (Ramesh et al., ۲۰۲۰).
۶. نتیجه‌گیری
با مقایسه وضعیت استفاده از هوش مصنوعی در صنعت برق ایران و کشورهای پیشرفته مانند آلمان، آمریکا، چین و هند، می‌توان مشاهده کرد که ایران در مراحل ابتدایی استفاده از این فناوری قرار دارد. کشورهای پیشرفته با توجه به زیرساخت‌های قوی، داده‌های دقیق و قوانین شفاف، توانسته‌اند از هوش مصنوعی به‌طور مؤثری در بهینه‌سازی مصرف برق و مدیریت شبکه‌های هوشمند استفاده کنند. در مقابل، ایران به دلیل چالش‌هایی نظیر کمبود داده‌های دقیق، مشکلات زیرساختی، هزینه‌های بالای پیاده‌سازی و مسائل قانونی، هنوز در مرحله آزمایشی قرار دارد. بنابراین، ایران برای بهره‌برداری کامل از این فناوری نیازمند تقویت زیرساخت‌ها، بهبود جمع‌آوری داده‌ها و توسعه قوانین مناسب است.
منابع:
۱. آذری, حسن۱, رهنما, حسینعلی, یگانه, محمد رضا و بیابانی، نعمت اله. (۱۴۰۳). بهینه‌سازی فرآیندهای شیمیایی بویلر در نیروگاه سیکل ترکیبی با استفاده از هوش مصنوعی و شبکه عصبی مصنوعی (ANN): تحلیل فنی و منابع انسانی(چالشها و فرصت ها). چهل و دومین همایش شیمی نیروگاه های کشور-تهران
۲. آذری, حسن۲, هاشمی علیزاده, سیده طلیعه, مسعودی, منا. (۱۴۰۳). تأثیر هوش مصنوعی بر بهبود تجربه یادگیری کارکنان در برنامه‌های آموزشی آنلاین (مطالعه موردی نیروگاه سیکل ترکیبی شیروان). اولین همایش ملی هوش مصنوعی در یادگیری و آموزش-تهران
۱. Ali, M., et al. (۲۰۲۳). “Artificial Intelligence for Personalized Learning in Industrial Training.” Journal of Artificial Intelligence in Education.
Industrial Training.” Journal of Artificial Intelligence in Education.
۲. Bousdekis, A., et al. (۲۰۲۲). “Artificial Intelligence in Predictive Maintenance: A Review.” Engineering Applications of Artificial Intelligence.
۳. Chen, L., et al. (۲۰۲۰). The Cost of AI in Energy: Investment, Training, and Implementation. Energy Economics, ۸۸, ۱۰۴۷۶۲.
۴. Fadaei, H., et al. (۲۰۲۳). “Optimization of Fuel Consumption in Thermal Power Plants Using Artificial Intelligence.” Energy Reports.
