Nutikas võrgud: tehisintellekt taastuvenergia valdkonnas

33 aastat on möödunud ajast, mil puutusin esimest korda kokku tollal alles kujunemisjärgus tehisintellekti (AI) valdkonnaga. Töötasin tehisintellekti programmeerimiskeeltega LISP ja Prolog. Ülikooli võrgustiku kaudu puutusin kokku ka internetiga. Samal ajal õitses satelliittelevisiooni turg. Sealt edasi arendasin oma oskusi intralogistika valdkonnas, jõudes lõpuks oma praegusele ametikohale fotogalvaanika valdkonnas.

Esimene tehisintellekti sõltumatu instituut asutati 1987. aastal koos FAW ULM -iga Osalesid sellised ettevõtted nagu Daimlerchrysler AG, Jenoptik AG, Hewlett-Packard GmbH, Robert Bosch GmbH ja veel mõned. Olen ise teadusuuringute assistent aastatel 1988–1990.

Vahepeal on AI leidnud tee paljudesse valdkondadesse, olgu see siis meditsiinis, õiguses, turundus- või arvutimängudes. Tuntumad on mehaanilised tõlked, nt. Google'i tõlke või sügavaga. Aktsia hinnaarenduste analüüsi ja prognoosimisel või teabe tulva käitlemisel otsingumootorites.

Tehisintellekt on arvutiteaduse alapiirkond, mis tegeleb käitumisharjumuste automatiseerimisega, kust otsustusabi saab tuletada, ja parimal juhul sõltumatud autonoomsed protsessid. Tavaliselt kasutatakse seda siis, kui tuleb hoolitseda ja koordineerida ülepaisutatud või korrastamata, kuid haldamatu koguse andmeid.

Seda ei kroonita alati edu. Näiteks pidi Amazon taotlejate hindamiseks oma AI välja lülitama, kuna automaatse hindamissüsteemi ebasoodsas olukorras olevad naised .

Ja isegi mehaanilistes tõlgetes on karedad klotsid endiselt üsna sageli, mis hoolitsevad kulmude eest või naeratavad, kui vaatate lähemalt.

Nii et tehisintellektiga pole see nii lihtne. Probleem pole tegelikult mitte andmete arv, vaid pigem õige määramine. Kuna Amazon oli peamiselt mehi palganud, lõpetas AI naiste tulemuslikkuse puudujäägi. Tegelikult võeti vähem arvesse, et meeste domineeritud elukutsete väikesel osal oli sotsioloogilisi põhjuseid.

Tehisintellekti põhiprobleem: algoritmide programmeerimine ja väljundandmed on ainult sama head kui arendajate endi subjektiivne töö, kes seda arendavad ja pakuvad. Objektiivsuse puudujäägid individuaalsetest emotsioonidest ja kavatsustest, samuti arendajate tõlgendamise ja tajuvead võtab vastu AI, nad õpivad koos nendega ja jätkavad nende laiendamist. Kui asjade ja protsesside suhete (peamiste kvalifikatsioonide) suhete kohta puuduvad endiselt teadmised, sulgub ring.

Rohkem sellest: tehisintellekt lihtsalt

Seetõttu vajab AI tagasilöökide jaoks palju arengut ja julgust, kuni sellest saab tõhus süsteem.

Pealkirjad nagu „Tehisintellekt (AI) kui energiasiirde edasiviiv jõud” või „Kuidas logistika tehisintellektist kasu saab” on meedias sensatsioonid, mis ei kajasta isegi vajalikku arendustegevust ja pingutust ning seda, et kulud on peamine mure enne, kui ilmneb rahaline tasuvus.

Tehisintellekti on seni kasutatud energiatööstuses, eriti seire- või prognoosimisülesannete osas.

 

Nutikas võrk – intelligentne energia

Taastuvenergiast toodetava elektri osakaalu kasvades on aga selgeks saamas, et tehisintellekt hakkab tulevikus suures mahus ka energiasüsteemi protsesse juhtima.

Kui varem on domineerinud keskse elektrienergia tootmisega elektrivõrkud, siis suundumus detsentraliseeritud genereerimise süsteemide suhtes toimub. Nii et taastuvate allikate, näiteks fotogalvaaniliste süsteemide, päikeseenergia elektrijaamade, tuuleturbiinide ja biogaasi taimede genereerimisel. See viib palju keerukama struktuuri, peamiselt koormuse juhtimise piirkonnas, jaotusvõrgus oleva pingeharjumuse ja võrgu stabiilsuse säilitamiseks. Vastupidiselt keskmistele kuni suurematele elektrijaamadele einestavad väiksemad detsentraliseeritud tootjasüsteemid ka otse madalamate pingetasemete, näiteks madala pingega võrku või keskmise pingevõrku.

 

Nutika võrgu arendamine

Nutikas elektrivõrk integreerib kõik sidusrühmad terviklikuks süsteemiks tootmise, salvestamise, võrguhalduse ja tarbimise koosmõju kaudu. Elektrijaamu (sh salvestusrajatisi) juhitakse juba niigi, et toodetud elektrienergia kogus vastaks alati tarbitavale kogusele. Nutikad elektrivõrgud kaasavad sellesse juhtimisprotsessi nii tarbijad kui ka detsentraliseeritud väikesemahulised energiatarnijad ja salvestusrajatised. Selle tulemuseks on tasakaalustatud tarbimismuster ajas ja asukohas (nutikas energia/nutikas elektritarbimine) ning võimaldab paremini integreerida mittedispetšeeritavaid tootmisrajatisi (nt tuuleturbiinid ja fotogalvaanilised süsteemid) ja tarbijaid (nt valgustus).

Taastuvenergia osakaalu suurenedes muutub üha olulisemaks energiatootmise kõikumiste ühtlustamine energiatarbimise kõikumistega. Lisaks elektrienergia salvestamise võimalusele energiasalvestussüsteemide või pumpelektrijaamade abil, nõudluspõhisele elektritootmisele (nt hüdroelektrijaamade või bioenergia abil) ja elektrivõrkude laiendamisele kiireks jaotamiseks suurtel aladel on ka võimalus kohandada elektritarbimist elektrivarustusega.

„Päikese- ja tuuleelektrijaamadest elektri tootmine muudab elektrivarustussüsteemi oluliselt killustatumaks ja ilmastikust sõltuvamaks kui tavapäraste elektrijaamade töö. Lisaks peab tarbimine olema paremini kooskõlas elektrivarustusega. Vajalikku paindlikkust ei ole olemasoleva infrastruktuuriga veel võimalik hallata. Detsentraliseeritud süsteem saab toimida ainult reaalajas digitaalsete protsesside ja automatiseeritud otsuste abil,“ selgitab Fraunhofer IEE direktor prof dr Clemens Hoffmann. Hoffmann näeb digitaliseerimist energiasiirde järgmiste sammude alusena: „Detsentraliseeritud taastuvenergiavarustuse koordineerimis- ja otsustusprotsessid on äärmiselt keerulised. Ainult tehisintellekt võimaldab automatiseeritud otsuste abil ühendada laiaulatuslikult erinevaid süsteeme, nagu elektri- ja soojusvarustus ning liikuvus. Kognitiivsete energiasüsteemide ökosüsteemi loomisega edendame tehisintellekti rakendusi energiasektoris.“

 

Detsentraliseeritud energiasüsteem vajab tehisintellekti

Tehisintellekti järele on energiasektori erinevates valdkondades juba olemas konkreetne vajadus. Näiteks automatiseeritud energiakaubanduses keskendutakse süsteemidele, mis tuvastavad iseseisvalt kauplemisstrateegiaid ja käivitavad ostu- või müügikorraldusi. Fotogalvaanilised ja tuuleelektrijaamad, aga ka laadimisjaamad ja elektrolüüserid saavad tehisintellekti abil oma tööd optimeerida, vähendades seeläbi hooldust ja pikendades oma eluiga. Võrgusektoris kasutatakse seda tehnoloogiat laia teabehulga analüüsimiseks, kriitiliste olukordade tuvastamiseks ja nende lahendamise toetamiseks.

Fraunhofer IEE on 15 aastat töötanud tehisintellekti kallal, mis ennustab ilmastikust sõltuvat elektritootmist päikese-, tuule- ja bioenergia abil. Kasselis on väljatöötamisel ka EPEX Spoti elektribörsi automatiseeritud kauplemissüsteem.

 

Tehisintellekti uuringud energeetikasektoris

„Tehisintellekt on energiasiirde edasiarendamise võtmetehnoloogia: üleminek tsentraalselt organiseeritud fossiilkütustel põhinevalt elektrijaamatööstuselt taastuvatel energiaallikatel põhinevale energiasüsteemile on väga keeruline protsess, mida saab juhtida ainult intelligentse juhtimise abil,“ ütles Hesseni teadusminister Angela Dorn. „Kognitiivsete energiasüsteemide kompetentsikeskus pakub teadlastele ruumi uute ideede ja uurimismeetodite väljatöötamiseks energiasektori innovatsiooni valdkonnas. Mul on hea meel, et me toetame selle loomist. Nüüd on ülioluline ühendada teadlaste teadmised tugevate tööstuspartneritega.“

Seetõttu luuakse Kasselisse uus kognitiivsete energiasüsteemide kompetentsikeskus. Energiasüsteemi tehisintellekti uurimisprojekt otsib partnereid akadeemilistest ringkondadest ja tööstusest ning näeb Saksamaal suurepäraseid võimalusi äri- ja teaduskeskusena, et saavutada selles valdkonnas globaalne innovatsioonijuhtpositsioon. Sel põhjusel toetab Hesseni liidumaa uue kompetentsikeskuse loomist, mida juhib Fraunhoferi Energiaökonoomika ja Energiasüsteemide Tehnoloogia Instituut IEE.

Neid tehisintellekti rakendusvaldkondi uurib Kasseli uus kognitiivsete energiasüsteemide kompetentsikeskus, mille rajamist rahastab Hesseni liidumaa valitsus aastatel 2020–2022 kokku 5,8 miljoni euroga.

 

K-ES

Fraunhofer IEE on alates 2020. aasta keskpaigast arendanud Kognitiivsete Energiasüsteemide Kompetentsikeskust (K-ES), et uurida kognitiivse energiaökonoomikat, kognitiivseid energiavõrke ja kognitiivse energiasüsteemi tehnoloogiat. Arendusprotsess on kavandatud kümneks aastaks. K-ES-i eesmärk on saada riiklikuks ja rahvusvaheliseks tehisintellekti keskuseks teadus- ja õppetöös.

Kognitiivsete Energiasüsteemide Kompetentsikeskus (K-ES) uurib energiasüsteemide ülesandeid tehisintellekti vaatenurgast ja arendab neid edasi kolmes valdkonnas: kognitiivne energiaökonoomika, kognitiivsed energiavõrgud ja kognitiivse energiasüsteemi tehnoloogia. „Kognitiivne energiasüsteem määrab iseseisvalt oma oleku olemasoleva teabe põhjal ja õpib saavutama eelnevalt määratletud eesmärke. Tehisintellekt ei ole inimese intellekti vastand, vaid pigem suhtleb sellega pidevalt ja toetab seda. Tehnoloogia edasiarendamisega muutuvad mõlemad pooled,“ selgitab IEE projektijuht André Baier.

Energiasektor saab tugineda ka teiste tööstusharude teadmistele. Tehisintellekt muudab juba põhjalikult autotööstust, jaemüüki ning kindlustus- ja finantssektorit. Taastuvenergia ja sektorite ühendamise abil toimuva energiasiirde puhul on digitaliseerimise kõige olulisemad valdkonnad nutikad tootjad ja tarbijad, virtuaalsed elektrijaamad, nutikad võrgutehnoloogiad ja reaalajas energiahaldus.

 

Majanduse kontseptsioonid ja rakendused

K-ES-i (energiasüsteemide pädevuskeskuse) loomise kontseptsiooni töötas välja Fraunhofer IEE. Algatus tuleneb Hesseni liidumaa valitsuse koalitsioonilepingus sätestatud kokkuleppest. Arendusetapp on nüüd alanud. Peamine eesmärk on luua innovatsiooni ökosüsteem ja ekspertide kogukond. Uus pädevuskeskus saab olema osa Kasseli ehitatavast Fraunhofer IEE ülikoolilinnakust ning täiendab energiasüsteemide ümberkujundamise uurimisportfelli.

Esimene samm hõlmab ruumide ja IT-taristu loomist pilvesüsteemi abil. Seejärel luuakse digitaalne platvorm, et hõlbustada tööstuse ja teadusuuringute partnerite vahelist vahetust. Esialgne etapp keskendub teadlaste värbamisele ja oskusteabe arendamisele. „Meie eesmärk on ühendada teadlasi, kellel on ühine eesmärk, olenemata sellest, kus maailmas nad asuvad,“ ütleb Baier.

Kuni kompetentsikeskuse kavandatud ametliku loomiseni keskendutakse partnerite leidmisele ja rakendusprojektide kindlustamisele tööstusharudelt. Tihe side energiasektoriga on kontseptsiooni oluline osa: K-ES-i teenused energiaettevõtetele ulatuvad konsultatsioonidest ja kontseptsiooniuuringutest prototüüpide ja võtmed kätte süsteemideni. „Ootame nii teadlaste kui ka ettevõtete avaldusi, sest selline ökosüsteem õitseb teooria ja praktika vahelisel võrgustumisel,“ rõhutab Hoffmann.

 

Eesmärk: rahvusvaheliselt tuntud kogukond Saksamaal

Järgmise kümne aasta jooksul peaks K-ES-is töötama umbes 100 eksperti andmeteaduse, masinõppe arengu, soovitussüsteemide ja digitaalse innovatsiooni juhtimise valdkonnas. Praegu töötab Fraunhofer IEE-s nendes valdkondades 15 töötajat. Uue institutsiooni eesmärk on saada üheks juhtivaks tehisintellekti kogukonnaks Saksamaa energeetikasektoris.

Tehisintellekti uuringute kõrge rahvusvahelisuse kajastamiseks pakub kompetentsikeskus osalemisvõimalust ka külalisteadlastele üle kogu maailma. „Tänu spetsialiseeritud koolitusinfrastruktuurile, sobivale riist- ja tarkvarale ning terviklikule mudelile ja andmehoidlale saame läbi viia tõhusaid ja kohapealseid tehisintellekti uuringuid energiasüsteemi jaoks,“ selgitab K-ESi teadusdirektor Christoph Scholz saadaolevate võimaluste kohta.

Ülemaailmselt käib intensiivne töö tehisintellekti arendamise kallal. Saksamaa on seni sellele uurimistööle kulutanud oluliselt vähem kui tema konkurendid USA ja Hiina. Saksamaa valitsuse koroonaviirusega seotud majanduse stimuleerimise paketi osana investeeritakse nüüd tehisintellekti 2025. aastaks 5 miljardit eurot. „Mis puudutab tehisintellekti kasutamist energiasüsteemis, siis Saksamaal on äri- ja teaduskeskusena head eeldused ülemaailmse innovatsiooniliidripositsiooni saavutamiseks. Sel eesmärgil on ülioluline, et kõik sidusrühmad teeksid selle teema edendamiseks koostööd,“ ütles Hoffmann.

 

Kognitiivsed süsteemid

Kognitiivne süsteem on digitaalne süsteem, millel on liidesed digitaalse maailma ja keskkonna vahel ning mis on võimeline asju tajuma ja mõistma, järeldusi tegema ja õppima. Kognitiivsed süsteemid on võimelised iseseisvalt välja töötama lahendusi inimlikele probleemidele. Nad suudavad suhelda ja teha koostööd teiste digitaalsete süsteemidega, tõlgendada kontekste ja on kohanemisvõimelised.

Kognitiivseid süsteeme kasutatakse üha rohkemates valdkondades ja need esindavad näiteks isejuhtivate sõidukite, intelligentsete isiklike assistentide, tööstus 4.0 ja asjade interneti põhitehnoloogiat. Selliste süsteemide tüüpiline omadus on võime töödelda lühikese aja jooksul suuri andmemahtusid ja integreerida need kõrgema taseme süsteemi (süsteemide süsteemi). 2020. aastaks oli sellesse tehnoloogiasse investeeritud kümneid miljardeid eurosid kogu maailmas.

Kognitiivne süsteem suudab olemasoleva teabe põhjal iseseisvalt määrata oma ja oma varade seisundit ning oma kohanemisvõime kaudu õppida autonoomselt saavutama etteantud eesmärke. Kognitiivsed energiasüsteemid on energiasiirde võtmetehnoloogia. Elektrisektori rakendusi võib leida võrgu haldamisel ning tootmise ja tarbimise haldamisel.

Kognitiivsete energiasüsteemide ökosüsteemis hõlbustatakse tehisintellektile juurdepääsu erinevatele tururollidele. Elektrijaamade operaatorite, mõõtepunktide operaatorite, bilansigruppide haldurite ja otseturundajate ülesandeid automatiseeritakse sedavõrd, et neid saab täita autonoomselt. Mudel „Energiaavatar“ (vt eespool) illustreerib, kui hõlpsalt saab päikeseenergiasüsteemiga majaomanik energiaturul osaleda, kui kõik protsessid on automatiseeritud. Energiaavatari arendatakse praegu Fraunhoferi Instituutide IEE ja IOSB-AST koostöös.

Kontseptsiooni osaks on tihe seos energeetikasektoriga: K-ES-i teenused energiaettevõtetele ulatuvad konsultatsioonidest ja kontseptsiooniuuringutest prototüüpide ja võtmed kätte süsteemideni. Ökosüsteem õitseb teooria ja praktika vahelise võrgustumise kaudu.

Automatiseerimine ja autonoomia. Loe lähemalt siit: „ CO2 neutraalsus – õppimine Amazonilt “.