Nutikas võrgud: tehisintellekt taastuvenergia valdkonnas

See oli 33 aastat tagasi, kui sattusin kokku veel noore distsipliini “tehisintellektiga” (AI). Ma tegelesin AI programmeerimiskeeltega Lisp ja Prolog. Samuti puutusin Interneti -ühendust ülikooli võrgustiku kaudu. Samal ajal õitses satelliittelevisiooni turg. Siit edasi arendasin intralogistika valdkonnas, kuni jõudsin endiselt fotogalvaanideks.

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.

Sellised pealkirjad nagu „tehisintellekt (AI) kui energia ülemineku tõukejõudu” või „kuidas tehisintellektist logistika saab” on mediaalsed alleed, mida ei pea alguses reprodutseerima, mida tuleb arendada ja pingutada ning et kulud on algselt nähtavad, enne kui rahaline kasumsus on nähtav.

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

 

Nutikas ruudustik - intelligentne elekter

Kuna suureneb elektrienergia osakaal taastuvatest energiatest, saab aga selgeks, et AI kontrollib tulevikus ka energiasüsteemi protsesse suures mahus.

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.

 

Intelligentse elektrivõrgu ehitamine

Arukas elektrivõrk ühendab kõik osalejad üldisesse süsteemi interaktsiooni, salvestusruumi, salvestamise, võrguhalduse ja tarbimise teel. Elektrijaamu (sealhulgas salvestusruumi) kontrollitakse juba tänapäeval nii, et nii palju elektrienergiat toodetakse alati kui tarbitud. Intelligentsete elektrivõrkude hulka kuuluvad nii tarbijad kui ka detsentraliseeritud väikesed energiatarnijad ja salvestusruumid, nii et ühelt poolt luuakse tarbimine (nutikas võimsus/intelligentne energiatarve), mis kompenseeritakse aja ja ruumilisena, ja teisest küljest on mitte-ebasoodne genereerimissüsteem (nt tuuleenergia ja PV-süsteemid) ja tarbijad) (nt valgustus) saab paremini integreerida.

Suurema taastuvenergia osakaalu tõttu muudab see olulisemaks energiatootmise kõikumiste kohandamine energiatarbimise kõikumistega. Lisaks võimalusele, et hoida elektrienergiat, kasutades energiasalvestus- või salvestusjaamasid, on vajaduspõhist elektritootmist nt. B. Hüdroelektrijaamade või bioenergia abil, mis on energiavõrkude laiendamine kiireks jaotamiseks suures piirkonnas, on ka võimalus kohandada energiatarbimist toiteallikaga.

"Päikese- ja tuuleturbiinide elektritootmine muudab tarnesüsteemi palju väikeseks ja ilmastikust sõltuvaks kui tavapäraste elektrijaamade toimimine. Lisaks peab tarbimine üha enam põhinema elektrienergia pakkumisel. Vajalikku paindlikkust ei saa veel käsitleda eelneva infrastruktuuriga. Detsentraliseeritud süsteem saab töötada ainult reaalajas ja automatiseeritud otsuste kaudu," Plaxing INFO. Hoffmann näeb digiteerimise energia ülemineku järgmiste etappide alust: "Detsentraliseeritud taastuvenergia pakkumise koordineerimine ja otsustusprotsessid on äärmiselt keerulised. Ainult tehisintellekti kaudu on võimalik ühendada erinevad süsteemid, näiteks energia- ja soojusvarustus ning liikuvus automatiseeritud otsuste kaudu suures ulatuses. Kognitiivse energiasektori struktuur."

 

Detsentraliseeritud energiasüsteem vajab AI -d

Energiatööstuse erinevates valdkondades on AI jaoks juba konkreetsed vajadused. Automaatne energiakaubandus on seotud süsteemidega, mis määratlevad kaubandusstrateegiad iseseisvalt ja käivitavad ostud või müügi. Fotogalvaanilised ja tuuleturbiinid, samuti laadimisjaamad või elektrolüürid saavad oma toimimist AI -ga optimeerida ja seeläbi vältida hooldust ja suurendada eluiga. Võrgupiirkonnas kasutatakse seda tehnoloogiat mitmesuguse teabe hindamiseks, kriitiliste olukordade äratundmiseks ja nende lahenduse toetamiseks.

Fraunhofer IEE on tegelenud tehisintellektiga, et ennustada ilmastikust sõltuvat elektritootmist päikeseenergiast, tuulest ja bioenergiast 15 aastat. Kasselis töötatakse välja ka EPEX Spot Electricity Electricity Electricity Electricity Electricity vahetuse automaatne kauplemissüsteem.

 

AI teadusuuringud energiatööstuses

"Tehisintellekt on peamine tehnoloogia energia ülemineku edasiseks arendamiseks: lahkumine tsentraalselt organiseeritud ja fossiilkütustel energiasüsteemile põhinev energiasüsteemile põhinev energiasüsteem on väga keeruline protsess, mida saab õppida ainult intelligentse kontrolli abil," ütleb Hesseni teadusminister Angela Dorn. "Kognitiivsete energiasüsteemide kompetentsikeskus annab teadlastele ruumi uute ideede ja uurimistöö lähenemisviiside jaoks energiatööstuses. Mul on hea meel, et toetame struktuuri. Nüüd on oluline ühendada teadlaste teadlased tugevate partneritega majandusest."

Seetõttu ehitatakse Kasselisse kognitiivsete energiasüsteemide uus kompetentsikeskus. Energiasüsteemi tehisintellekti uurimisprojekt otsib partnereid teadusest ja majandusest ning näeb häid tingimusi Saksamaa majandusliku ja teadusuuringute jaoks, et saavutada sellel teemal ülemaailmne innovatsiooni juhtimine. Sellepärast edendab Hesse osariik Fraunhoferi energiahalduse ja energiasüsteemi tehnoloogia instituudi toetatud uue kompetentsikeskuse ehitamist IEE.

Kasseli kognitiivsete energiasüsteemide uus kompetentsikeskus uurib neid rakendusvaldkondi, mille struktuuri rahastab Hessian valitsus aastatel 2020–2022, kokku 5,8 miljonit eurot.

 

K-Es

Fraunhofer IEE on üles ehitanud kompetentsikeskuse Kognitiivse energiasüsteemi (K-ES) kognitiivse energiatööstuse, kognitiivsete energiavõrkude ja kognitiivse energiasüsteemi tehnoloogia uurimiseks alates 2010. aasta keskpaigast. Arendusprotsess on loodud juba üle kümne aasta. K-ES peab saama teadusuuringute ja õpetamise tehisintellekti riiklikuks ja rahvusvaheliseks keskuseks.

Kognitiivsete energiasüsteemide kompetentsikeskus (K-ES) vaatleb AI vaatenurgast energiasüsteemi ülesandeid ja arendab neid veelgi kognitiivse energiatööstuse kolmes valdkonnas, kognitiivsete energiavõrkude ja kognitiivse energiasüsteemi tehnoloogiaga. "Kognitiivne energiasüsteem määrab oma seisundi iseseisvalt ja õpib saavutama olemasoleva teabe põhjal kindlaksmääratud eesmärgid. Tehisintellekti ei tasakaalusta inimluure, vaid sellega pidevas vahetuses ja toetab seda. Tehnoloogia edasise arendamise korral muutuvad mõlemad pooled," selgitab IEE projektijuht André Baier.

Energiatööstus saab tugineda ka teiste tööstusharude teadmistele. AI muudab juba autotööstust, jaemüüki, kindlustus- ja finantssektorit. Taastuvenergia ja sektori ühendamisega energia üleminekuks on kõige olulisemad digiteerimisvaldkonnad intelligentsed tootjad ja tarbijad, virtuaalsed elektrijaamad, nutikad võrgutehnoloogiad ja reaalajas energiatööstus.

 

Majanduse mõisted ja rakendused

K-ES ehitamise kontseptsiooni töötas välja Fraunhofer IEE. Algatus on juba tingitud Hessiani osariigi valitsuse koalitsioonikokkuleppe kokkuleppest. Ehituse etapp on nüüd alanud. See on peamiselt uuenduste ökosüsteemi loomine ja ekspertide kogukonna moodustamine. Uus kompetentsikeskus saab osaks Fraunhoferi IEE ülikoolilinnakust, mis on praegu Kasselis ehitamisel ja täiendab energiasüsteemide muundamise uurimisspektrit.

Esimeses etapis seatakse ruumid ja IT -infrastruktuur koos pilvesüsteemiga. Seejärel luuakse digitaalne platvorm, mille kaudu ettevõtte ja teadusuuringute partnerid saavad ideid vahetada. Algfaasi keskmes on teadlaste värbamine ja oskuste loomine. "Meie mure on ühendada teadlased, kellel on ühine eesmärk, hoolimata sellest, kus maailm on kodus," ütles Baier.

Kuni kompetentsikeskuse kavandatud ametliku sihtasutuseni on tähelepanu keskmes ka partnerite ja rakendusprojektide omandamine majandusest. Kuna tihe seos energiatööstusega on osa kontseptsioonist: K-E-for energiaettevõtete teenused hõlmavad nõuandeid ja kontseptsiooniuuringuid, prototüüpe ja võtmed kätte süsteeme. "Ootame nii teadlaste kui ka ettevõtete rakendusi, sest selline ökosüsteem elab teooria ja praktika vahelise võrgustiku põhjal," rõhutab Hoffmann.

 

Eesmärk: Saksamaa rahvusvahelise maine kogukond

Järgmise kümne aasta jooksul on kavas, et umbes 100 eksperti tegeleb andmeteadusega, edendab distsipliine masinõppe alal, soovitab süsteeme ja digitaalset innovatsiooni haldamist. Praegu on Fraunhofer IEE -s 15 töötajat nendes teemapiirkondades. Uus rajatis on saada Saksamaa energiatööstuse AI juhtivaks kogukonda.

AI teadusuuringute kõrge rahvusvahelisuse arvessevõtmiseks pakub kompetentsikeskus ka külaliste teadlastele kogu maailmast võimalust osaleda. "Spetsiaalse koolitusinfrastruktuuri, vastava riist- ja tarkvara, aga ka põhjaliku mudeli ja andmebaasi tõttu saame tõhusalt ja kogu asukohas energiasüsteemi EIC-uuringuid juhtida," selgitab olemasolevate võimaluste teadusdirektor Christoph Scholzi teadusdirektor.

AI areng töötab intensiivselt kogu maailmas. Siiani on Saksamaa vastava uurimistöö jaoks välja andnud oluliselt vähem kui USA ja Hiina. Föderaalvalitsuse Corona tulevase paketi käigus tuleb 2025. aastaks investeerida AI -sse 5 miljardit eurot. "AI -s on energiasüsteemis Saksamaal head eeltingimused majandus- ja teadusuuringute kohana, et saavutada globaalne innovatsiooni juhtimine. On oluline, et kõik sidusrühmad ühendaksid selle teema kokku," ütles Hoffmann.

 

Kognitiivsed süsteemid

Kognitiivne süsteem on digitaalne süsteem, millel on liidesed digitaalse maailma ja keskkonna vahel, mis suudab asju tajuda ja mõista, samuti järeldusi teha ja õppida. Kognitiivsed süsteemid on võimelised iseseisvalt välja töötama lahendusi inimeste ülesannete jaoks. Saate suhelda ja teha koostööd teiste digitaalsete süsteemidega, tõlgendada kontekste ja on kohandatavad.

Kognitiivseid süsteeme kasutatakse paljude valdkondade suurendamiseks ja näiteks kujutavad endast isehaldusväärse mootorsõidukite põhitehnoloogiat, intelligentseid isiklikke abilisi, tööstusharu 4.0 ja asjade Interneti. Selliste süsteemide tüüpiline omadus on see, et nad saavad lühikese aja jooksul töödelda suuri andmeid ja on manustatud kõrgemasse süsteemi (süsteemide süsteem). Sellesse tehnoloogiasse investeeriti 2020. aastaks sellesse tehnoloogiasse mitu kümme miljardit eurot.

Kognitiivne süsteem saab sõltumatult kindlaks määrata oma seisundi ja vara olemasoleva teabe põhjal ja õppida saavutama eesmärke iseseisvalt kohanemisvõime kaudu. Kognitiivsed energiasüsteemid on energia ülemineku peamine tehnoloogia. Elektritööstuse rakendusi võib leida võrguhalduse ning tootmise ja tarbimise haldamise valdkonnas.

Kognitiivsete energiasüsteemide ökosüsteemis hõlbustatakse AI -le juurdepääsu erinevatele tururullidele. Tehase ülesanded, positsioonide operaatorid, juhid ja otseturundajad on automatiseeritud seni, et need juhivad iseseisvalt. "Energy Avatari" mudel (vt ülal) illustreerib, kui lihtne saab "majaehitaja" energiaturul oma päikesesüsteemiga kaasa võtta, kui kõik protsessid on automatiseeritud. Energy Avatari arendatakse praegu koostöös Fraunhoferi instituutide IEE ja iOSB-Aasti vahel.

Tihe ühendus energiatööstusega on osa kontseptsioonist: K-E-for energiaettevõtete teenused hõlmavad nõuandeid ja kontseptsiooniuuringuid, prototüüpe ja võtmed kätte süsteemid. Ökosüsteem elab teooria ja praktika vahelise võrgustiku põhjal.

Automaatika ja autonoomia. Loe lähemalt siit: " CO2 neutraalsus - õppige Amazonist "