Smart Grid: Umělá inteligence v oblasti obnovitelných energií

Bylo to před 33 lety, kdy jsem se dostal do kontaktu se stále mladou disciplínou „umělá inteligence“ (AI). Pracoval jsem na programovacích jazycích AI ​​LISP a Prolog. S internetem jsem se dostal i přes univerzitní síť. Trh se satelitní televizí zároveň vzkvétal. Odtud jsem se dále rozvíjel v oblasti intralogistiky, až jsem dnes skončil u fotovoltaiky.

FAW Ulm (Research Institute for Application-Oriented Knowledge Processing), první nezávislý institut pro umělou inteligenci, byl založen v roce 1987. Zapojeny byly společnosti jako DaimlerChrysler AG, Jenoptik AG, Hewlett-Packard GmbH, Robert Bosch GmbH a několik dalších. Byl jsem tam jako výzkumný asistent v letech 1988 až 1990.

Mezitím si AI našla cestu do mnoha oblastí, ať už jde o medicínu, právo, marketing nebo počítačové hry. Nejznámější jsou strojové překlady, například s Google Translate nebo Deepl. Při analýze a předpovídání vývoje cen akcií nebo zvládání záplavy informací ve vyhledávačích.

Umělá inteligence je obor informatiky, který se zabývá automatizací vzorců chování, z nichž lze odvozovat pomůcky pro rozhodování a v lepším případě pokračovat v nezávislých, autonomních procesech. Většinou se používá, když je potřeba spravovat a koordinovat příliš velké nebo neuspořádané, ale nezvládnutelné množství dat.

Ne vždy je to úspěšné. Například Amazon musel vypnout svou AI pro hodnocení žadatelů, protože automatický systém hodnocení znevýhodňoval ženy .

A i u strojových překladů jsou v nich často hrubé bloky, které při bližším pohledu způsobí zamračení nebo úsměv.

S umělou inteligencí to tedy není tak jednoduché. Problém vlastně není v množství dat, ale spíše ve správné alokaci. Protože Amazon dříve najímal převážně muže, AI došla k závěru, že mezi ženami existuje výkonnostní deficit. Ve skutečnosti byla věnována menší pozornost skutečnosti, že nízký podíl žen v profesích s převahou mužů má sociologické důvody.

Zásadní problém umělé inteligence: Naprogramování algoritmů a výchozí data jsou jen tak kvalitní, jak kvalitní je subjektivní práce samotných vývojářů, kteří je vyvíjejí a zpřístupňují. Deficity v objektivitě kvůli individuálním emocím a záměrům, stejně jako chyby v interpretaci a vnímání ze strany vývojářů, přebírá AI, učí se s nimi a rozšiřuje je. Pokud se pak k tomu přidá nedostatek znalostí o souvislostech mezi věcmi a procesy (klíčové kvalifikace), kruh se uzavírá.

Více o tomto: Umělá inteligence je jednoduchá

Umělá inteligence proto potřebuje hodně času na vývoj a odvahu přijmout překážky, než se z ní může vyvinout účinný systém.

Titulky jako „Umělá inteligence (AI) jako hnací síla energetického přechodu“ nebo „Jak logistika těží z umělé inteligence“ jsou mediální hity, které nezačínají odrážet množství vývoje a úsilí, které je třeba vynaložit, a především ze všeho, náklady před tím, než se finanční ziskovost stane viditelnou.

Umělá inteligence se dosud v energetice využívala především pro sledování nebo předpovídání úkolů.

 

Smart Grid – Inteligentní elektřina

S rostoucím podílem elektřiny z obnovitelných zdrojů je však jasné, že AI bude v budoucnu ve velkém měřítku řídit i procesy energetického systému.

Zatímco dosud dominovaly energetické sítě s centrální výrobou elektřiny, trend směřuje k decentralizovaným výrobním systémům. Týká se to výroby z obnovitelných zdrojů, jako jsou fotovoltaické systémy, solární tepelné elektrárny, větrné turbíny a bioplynové stanice. To vede k mnohem složitější struktuře především v oblasti řízení zátěže, udržování napětí v distribuční síti a udržování stability sítě. Na rozdíl od středně velkých až větších elektráren jsou menší decentralizované výrobní systémy také napájeny přímo do nižších napěťových úrovní, jako je síť nízkého napětí nebo síť vysokého napětí.

 

Budování chytré elektrické sítě

Inteligentní rozvodná síť integruje všechny aktéry do celkového systému prostřednictvím interakce výroby, skladování, správy sítě a spotřeby. Elektrárny (včetně akumulačních) jsou již řízeny tak, aby se vždy vyrobilo stejné množství elektrické energie, jaké se spotřebuje. Inteligentní energetické sítě do tohoto řízení zahrnují spotřebitele i decentralizované malé dodavatele energie a akumulační zařízení, takže na jedné straně je spotřeba časově a prostorově vyvážená (smart power/inteligentní spotřeba energie) a na druhé straně není - jednorázové výrobní systémy (např. větrná energie a fotovoltaické systémy) a spotřebitelé (např. osvětlení) mohou být lépe integrovány.

Vzhledem k většímu podílu obnovitelných energií je stále důležitější sladit výkyvy ve výrobě energie s výkyvy ve spotřebě energie. Kromě možnosti akumulace elektrické energie pomocí energetických zásobníků nebo akumulačních elektráren, je poptávková výroba elektřiny kupř. B. prostřednictvím vodních elektráren nebo bioenergie, rozšiřování energetických sítí pro rychlou distribuci na velké ploše, existuje také možnost přizpůsobení spotřeby energie napájení.

„Výroba elektřiny ze solárních a větrných turbín dělá zásobovací systém mnohem fragmentovanějším a více závislým na počasí než provoz konvenčních elektráren. Kromě toho musí spotřeba více vycházet z dodávky elektřiny. Flexibilitu, která je k tomu potřebná, nelze se současnou infrastrukturou zatím dosáhnout. Decentralizovaný systém může fungovat pouze prostřednictvím digitálních procesů v reálném čase a automatizovaných rozhodnutí,“ vysvětluje Prof. Dr. Clemens Hoffmann, vedoucí Fraunhofer IEE. Hoffmann vidí digitalizaci jako základ pro další kroky energetické transformace: „Koordinační a rozhodovací procesy decentralizovaného zásobování obnovitelnými zdroji energie jsou extrémně složité. Pouze pomocí umělé inteligence bude možné propojit různé systémy, jako je dodávka elektřiny a tepla, stejně jako mobilita prostřednictvím automatizovaného rozhodování ve velkém měřítku. Vybudováním ekosystému pro kognitivní energetické systémy posouváme aplikace AI v energetickém sektoru.“

 

Decentralizovaný energetický systém potřebuje AI

V různých oblastech energetického průmyslu již existuje konkrétní potřeba AI. Automatické obchodování s energií je o systémech, které nezávisle identifikují obchodní strategie a spouštějí nákupy nebo prodeje. Fotovoltaické a větrné turbíny, stejně jako nabíjecí stanice a elektrolyzéry mohou využívat AI k optimalizaci jejich provozu, a tím se vyhnout údržbě a zvýšit jejich životnost. V síťovém sektoru se tato technologie používá k vyhodnocování různých informací, k rozpoznání kritických situací a podpoře jejich řešení.

Fraunhofer IEE se již 15 let zabývá umělou inteligencí pro předpovídání výroby elektřiny ze slunce, větru a bioenergie závislé na počasí. V Kasselu se také vyvíjí automatický obchodní systém pro burzu s elektřinou EPEX Spot.

 

Výzkum pro AI v energetickém průmyslu

„Umělá inteligence je klíčovou technologií pro další rozvoj energetické transformace: odklon od centrálně organizované ekonomiky elektráren založené na fosilních palivech k energetickému systému založenému na obnovitelných zdrojích je velmi složitý proces, který lze zvládnout pouze prostřednictvím inteligentní kontrola,“ řekla hesenská ministryně vědy Angela Dornová. „Kompetenční centrum pro kognitivní energetické systémy dává vědcům prostor pro nové nápady a výzkumné přístupy k inovacím v energetickém průmyslu. Jsem rád, že podporujeme rozvoj. Nyní je důležité spojit odborné znalosti výzkumníků se silnými partnery z průmyslu.“

V Kasselu se proto buduje nové kompetenční centrum pro kognitivní energetické systémy. Výzkumný projekt umělé inteligence v energetickém systému hledá partnery z oblasti vědy a obchodu a vidí dobré podmínky pro Německo jako obchodní a výzkumné místo k dosažení globálního inovačního prvenství v tomto tématu. Proto stát Hesensko podporuje rozvoj nového kompetenčního centra podporovaného Fraunhoferovým institutem pro energetickou ekonomiku a technologii energetických systémů IEE.

Nové centrum kompetence kognitivních energetických systémů v Kasselu zkoumá tyto oblasti aplikace AI, jehož vývoj financuje hesenská státní vláda v letech 2020 až 2022 celkovou částkou 5,8 milionu eur.

 

K-ES

Centrum kompetence kognitivního energetického systému (K-ES) zřídila Fraunhofer IEE od poloviny roku 2020 za účelem výzkumu témat kognitivní energetické ekonomiky, kognitivních energetických sítí a technologie kognitivních energetických systémů. Vývojový proces trvá deset let. K-ES se má stát národním a mezinárodním centrem pro umělou inteligenci ve výzkumu a výuce.

Cognitive Energy Systems Competence Center (K-ES) se dívá na úkoly v energetickém systému z pohledu AI a dále je rozvíjí ve třech oblastech kognitivního energetického managementu, kognitivních energetických sítí a kognitivních energetických systémů. „Kognitivní energetický systém nezávisle určuje svůj stav na základě dostupných informací a učí se dosahovat stanovených cílů. Umělá inteligence není proti lidské inteligenci, ale spíše se s ní neustále vyměňuje a podporuje ji. S dalším vývojem technologie se obě strany změní,“ vysvětluje projektový manažer IEE André Baier.

Energetika může stavět i na poznatcích z jiných odvětví. Umělá inteligence již udržitelně mění automobilový průmysl, maloobchod, pojišťovnictví a finanční sektory. Pro energetickou transformaci s obnovitelnými energiemi a propojením sektorů jsou nejdůležitějšími oblastmi digitalizace inteligentní výrobci a spotřebitelé, virtuální elektrárny, technologie inteligentních sítí a energetická ekonomika v reálném čase.

 

Koncepty a aplikace pro podnikání

Koncept struktury K-ES byl vyvinut Fraunhofer IEE. Iniciativa je založena na dohodě v koaliční smlouvě hesenské zemské vlády. Nyní začala fáze výstavby. Primárním cílem je vytvořit ekosystém pro inovace a vytvořit komunitu odborníků. Nové kompetenční centrum bude součástí kampusu Fraunhofer IEE v Kasselu, který je v současné době ve výstavbě, a doplní výzkumné spektrum pro transformaci energetických systémů.

V prvním kroku jsou prostory a IT infrastruktura nastaveny pomocí cloudového systému. Poté bude vytvořena digitální platforma, jejímž prostřednictvím si partneři z byznysu a výzkumu mohou vyměňovat nápady. Počáteční fáze se zaměřuje na nábor vědců a budování dovedností. „Naším cílem je propojit vědce, kteří mají na mysli společný cíl, bez ohledu na to, kde ve světě odborníci sídlí,“ říká Baier.

Do plánovaného oficiálního zřízení kompetenčního centra bude pozornost zaměřena také na získávání partnerů a aplikačních projektů z průmyslu. Protože součástí konceptu je úzké propojení s energetikou: služby K-ES pro energetické společnosti zahrnují poradenství a koncepční studie přes prototypy až po systémy na klíč. „Vítáme aplikace od výzkumných pracovníků i společností, protože takový ekosystém prosperuje díky propojení teorie a praxe,“ zdůrazňuje Hoffmann.

 

Cíl: Společenství s mezinárodní reputací v Německu

Během příštích deseti let se plánuje, že kolem 100 odborníků v K-ES bude pracovat v disciplínách datové vědy, pokroku ve strojovém učení, doporučovacích systémech a řízení digitálních inovací. V současné době ve Fraunhofer IEE pracuje v těchto oblastech 15 zaměstnanců. Cílem nového zařízení je stát se jednou z předních komunit pro umělou inteligenci v energetickém průmyslu v Německu.

Aby byla zohledněna vysoká mezinárodnost výzkumu AI, nabízí kompetenční centrum možnost zúčastnit se také hostujícím vědcům z celého světa. „Díky speciální školicí infrastruktuře, vhodnému hardwaru a softwaru a také komplexnímu modelu a databázi můžeme provádět výzkum umělé inteligence pro energetický systém efektivně a napříč lokalitami,“ vysvětluje vědecký ředitel K-ES, Christoph Scholz. stávající možnosti.

Na vývoji AI se celosvětově intenzivně pracuje. Německo dosud vynaložilo na odpovídající výzkum podstatně méně než jeho konkurenti USA a Čína. V rámci budoucího balíčku federální vlády Corona má být nyní do roku 2025 investováno 5 miliard eur do umělé inteligence. „Pokud jde o umělou inteligenci v energetickém systému, Německo jako obchodní a výzkumné místo má dobrou pozici k dosažení celosvětového vedoucího postavení v inovacích. „Je důležité, aby všechny zúčastněné strany společně prosazovaly problém,“ říká Hoffmann.

 

Kognitivní systémy

Kognitivní systém je digitální systém s rozhraními mezi digitálním světem a prostředím, který dokáže věci vnímat a chápat, stejně jako vyvozovat závěry a učit se z nich. Kognitivní systémy jsou schopny samostatně vyvíjet řešení lidských úkolů. Dokážou interagovat a spolupracovat s jinými digitálními systémy, interpretovat kontexty a jsou adaptabilní.

Kognitivní systémy se používají ve stále větším počtu oblastí a představují například základní technologii pro samořídící vozidla, inteligentní osobní asistenty, Průmysl 4.0 a internet věcí. Typickou vlastností takových systémů je, že dokážou zpracovat velké množství dat v krátkém čase a ve vnořených v systému vyšší úrovně (systému systémů). Do roku 2020 byly do této technologie celosvětově investovány desítky miliard eur.

Kognitivní systém může nezávisle určovat svůj vlastní stav a stav svých aktiv na základě dostupných informací a prostřednictvím schopnosti adaptace se naučit samostatně dosahovat stanovených cílů. Kognitivní energetické systémy jsou klíčovou technologií pro energetický přechod. Aplikace v elektroenergetice nalezneme v oblasti správy sítí a řízení výroby a spotřeby.

V rámci ekosystému pro kognitivní energetické systémy je přístup k AI pro různé role na trhu snazší. Úkoly operátorů systémů a měřicích míst, manažerů bilančních skupin a přímých marketérů jsou automatizovány do té míry, že běží samostatně. Model „Energy Avatar“ (viz výše) ilustruje, jak snadno se může „domácí stavitel“ účastnit trhu s energií se svým solárním systémem, pokud jsou všechny procesy automatizovány. Energetický avatar je v současné době vyvíjen ve spolupráci mezi Fraunhofer Institutes IEE a IOSB-AST.

Součástí konceptu je úzké propojení s energetikou: služby K-ES pro energetické společnosti zahrnují poradenství a koncepční studie přes prototypy až po systémy na klíč. Ekosystému se daří díky propojení teorie a praxe.

Automatizace a autonomizace. Přečtěte si o tom více zde: „ Neutralita CO2 – učte se od Amazonu “