بررسی تأثیر هوش مصنوعی بر کارایی سیستم‌های انرژی‌های تجدیدپذیر در ایران

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسنده
دانشجوی دکتری گروه کارآفرینی، واحد ساری، دانشگاه آزاد اسلامی، ساری، ایران
10.22034/jmek.2025.500830.1167
چکیده
هوش مصنوعی (AI) به‌عنوان یک فناوری نوظهور و عمومی، توانایی ایجاد تحولات بنیادین در اقتصاد جهانی و سیستم‌های انرژی را دارد. هدف از پژوهش حاضر، بررسی تأثیر هوش مصنوعی بر کارآیی سیستم‌های انرژی‌های تجدیدپذیر در ایران است. روش تحقیق حاضر توصیفی-تحلیلی و مبتنی بر مرور نظام‌مند ادبیات و مطالعات پیشین است. یافته‌ها نشان می‌دهند که هوش مصنوعی با بهره‌گیری از تکنیک‌هایی نظیر یادگیری عمیق، یادگیری تقویتی و تحلیل داده‌های کلان، نقش مؤثری در پیش‌بینی تولید انرژی، بهینه‌سازی چیدمان تجهیزات، مدیریت هوشمند ذخیره‌سازی و کاهش هزینه‌های نگهداری در سیستم‌های انرژی خورشیدی، بادی، برق‌آبی، زمین‌گرمایی و زیست‌توده ایفا می‌کند. همچنین ادغام هوش مصنوعی با فناوری‌هایی مانند اینترنت اشیا و بلاک‌چین، امکان ایجاد شبکه‌های هوشمند و شفاف انرژی را فراهم می‌آورد. نتایج پژوهش حاکی از آن است که ایران با وجود منابع طبیعی فراوان، برای بهره‌برداری بهینه از این ظرفیت‌ها نیازمند توسعه زیرساخت‌های داده‌ای، سرمایه‌گذاری در تحقیق و توسعه، تربیت نیروی متخصص و توسعه شبکه‌های هوشمند است. در نهایت، آینده هوش مصنوعی در مدیریت انرژی، مسیری روشن برای گذار به مصرف پایدارتر و کاهش وابستگی به سوخت‌های فسیلی ترسیم می‌کند.
کلیدواژه‌ها
موضوعات

عنوان مقاله English

Investigating the Impact of Artificial Intelligence on the Efficiency of Renewable Energy Systems in Iran

نویسنده English

Hossein Aliabadi
PhD student, Entrepreneurship Department, Sari Branch, Islamic Azad University, Sari, Iran
چکیده English

Artificial intelligence (AI), as an emerging and general-purpose technology, has the potential to create fundamental transformations in the global economy and energy systems. The purpose of this study is to investigate the impact of artificial intelligence on the efficiency of renewable energy systems in Iran. The research method is descriptive-analytical and based on a systematic review of the literature and previous studies. The findings indicate that AI, utilizing techniques such as deep learning, reinforcement learning, and big data analytics, plays an effective role in energy production forecasting, equipment layout optimization, intelligent storage management, and maintenance cost reduction in solar, wind, hydro, geothermal, and biomass energy systems. Furthermore, the integration of AI with technologies such as the Internet of Things (IoT) and blockchain enables the creation of smart and transparent energy networks. The research results indicate that Iran, despite having abundant natural resources, needs to develop data infrastructure, invest in research and development, train specialized workforce, and develop smart grids to optimally exploit these capacities. This study contributes to understanding how AI can serve as a catalyst for Iran''s energy transition. Finally, the future of AI in energy management outlines a clear path for transitioning to more sustainable consumption and reducing dependence on fossil fuels.

کلیدواژه‌ها English

Artificial Intelligence
System Efficiency
Renewable Energy
Energy
Machine Learning
حبیبی، ملیحه (۱۴۰۱). هوش مصنوعی و نقش مؤثر و با اهمیت آن در صنعت انرژی. دومین کنفرانس بین‌المللی معماری و شهرسازی: طراحی پایدار و فراگیر برای همگان، شیراز، ایران. https://civilica.com/doc/1629116
شعاعی، سید محمدمهدی؛ و همکاران (۱۴۰۲). بررسی تکنیک‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی در سیستم‌های انرژی تجدیدپذیر. مطالعات انرژی‌های تجدیدپذیر.
نصرآبادیان، علیرضا؛ و ترکزاده، محمدعلی (۱۴۰۲). استفاده از هوش مصنوعی در انرژی تجدیدپذیر. هفدهمین کنفرانس ملی پژوهش‌های کاربردی در علوم برق، کامپیوتر و مهندسی پزشکی، شیروان، ایران. https://civilica.com/doc/1904145
Ahmad, M., et al. (2021). Optimization of energy supply chain using artificial intelligence, machine learning and big data analytics. Renewable and Sustainable Energy Reviews.
Ampofo, E., & Mabfam, F. (2021). Energy poverty and its multidimensional aspects. Energy Policy.
Bonaparte, Y. (2024). Artificial intelligence in finance: Valuations and opportunities. Finance Research Letters, 60, 104851. https://doi.org/10.1016/j.frl.2023.104851
Canbulat, H., et al. (2022). Artificial intelligence and machine learning in energy systems: A review. Energy Reports.
Casillas, C. E., & Kamen, R. I. (2010). The energy poverty paradox. Energy for Sustainable Development.
Chen, X., & Wei, H. (2021). Integration of artificial intelligence with renewable energy systems: A review. Renewable Energy, 167, 607–624. https://doi.org/10.1016/j.est.2021.102811
Churchill, S. A., et al. (2022). Energy poverty and environmental degradation. Energy Economics.
Ding, T., Li, H., Liu, L., & Feng, K. (2024). An inquiry into the nexus between artificial intelligence and energy poverty in the light of global evidence. Energy Economics, 136, 107748. https://doi.org/10.1016/j.eneco.2024.107748
Doung, H., et al. (2024). Energy vulnerability index and technological innovation. Energy Policy.
Drago, C., & Gato, M. (2023). Measuring energy vulnerability: A composite indicator approach. Energy Reports.
Fritha, B., et al. (2023). Deep learning models for energy storage systems optimization in renewable energy systems. Applied Energy.
Ghazi Bishaw, F., Ishak, M. K., & Atyia, T. H. (2024). Artificial intelligence applications in renewable energy systems integration: A review. Journal of Electrical Systems, 20(3), 566–582. https://doi.org/10.52783/jes.2983
Gupta, P., Kumar, S., Singh, Y. B., Singh, P., Sharma, S. K., & Rathore, N. K. (2022). The impact of artificial intelligence on renewable energy systems. NeuroQuantology, 20(16), 5012–5029. https://doi.org/10.48047/NQ.2022.20.16.NQ880509
Hailemariam, E., et al. (2021). Energy access and sustainable development. Energy Research & Social Science.
Konteh, A. M., et al. (2022). Time-delay neural network for hybrid energy system prediction. Energy.
Lee, C. C., et al. (2023). Energy poverty and economic development. Energy Economics.
Love, B., et al. (2023). Energy poverty and climate change: A global perspective. Environmental Science & Policy.
Mersad, S., Noorollahi, Y., Hajinezhad, A., & Moosavian, S. F. (2024). A review of the applications of artificial intelligence in renewable energy systems: An approach-based study. Energy Conversion and Management, 310, 118207. https://doi.org/10.1016/j.enconman.2024.118207
Mikalonyte, R., & Kneer, D. (2022). Energy price fluctuations and supply disruptions. Energy Economics.
Mohammadi, M., et al. (2023). A data-driven framework using artificial intelligence for optimization of a geothermal combined cycle. Applied Thermal Engineering.
Rathore, P., et al. (2021). Energy management and planning in smart cities using artificial intelligence. Sustainable Cities and Society.
Raoo, N., et al. (2022). Energy poverty and quality of life in developing countries. Energy Research & Social Science.
Shahbaaz, M., et al. (2023). Energy security and energy poverty. Energy Policy.
Sinha, A., et al. (2023). Global energy inequality and sustainable development. Energy.
Stojilovska, A. (2023). Energy poverty, social justice and environmental sustainability. Energy Research & Social Science.
Vandyke, M., et al. (2023). Energy poverty and environmental policy. Journal of Environmental Management.
Wang, S., et al. (2022). Optimization of an off-grid hybrid system based on wind, fuel cell and hydrogen storage. International Journal of Hydrogen Energy.
Zhu, Q., & Lin, B. (2023). Global energy inequality: Trends and challenges. Energy Economics.
Zhu, Q., Sun, C., Xu, C., & Geng, Q. (2024). The impact of artificial intelligence on global energy vulnerability. Energy and AI, 20, 100472. https://doi.org/10.1016/j.eap.2024.11.021
 
دوره 6، شماره 3
پاییز 1404
صفحه 56-69

  • تاریخ دریافت 30 دی 1403
  • تاریخ بازنگری 28 بهمن 1403
  • تاریخ پذیرش 28 مرداد 1404