Smart Grid: Mesterséges intelligencia a megújuló energiák területén

33 évvel ezelőtt, amikor kapcsolatba kerültem a még fiatal fegyelemmel, a „Mesterséges intelligencia” (AI). Az AI programozási nyelvekkel foglalkoztam, a LISP és a Prolog. Az egyetemi hálózaton keresztül is kapcsolatba léptem az internettel. Ugyanakkor a műholdas televízió piaca virágzott. Innentől kezdve tovább fejlődtem az intralogisztika területén, amíg még mindig megérkeztem a fotovoltaikumba.

A FAW Ulm (Research Institute for Application-Oriented Knowledge Processing), az első független mesterséges intelligencia intézet, 1987-ben alakult. Olyan cégek vettek részt, mint a DaimlerChrysler AG, a Jenoptik AG, a Hewlett-Packard GmbH, a Robert Bosch GmbH és még sokan mások. 1988-tól 1990-ig dolgoztam ott kutatási asszisztensként.

Időközben az AI számos területen megtalálta az utat, legyen az orvostudomány, jog, marketing vagy számítógépes játékok. A legismertebbek a gépi fordítások, például a Google Translate vagy a Deepl segítségével. A részvényárfolyamok alakulásának elemzése és előrejelzése, vagy a keresőmotorok információáradata kezelése során.

A mesterséges intelligencia a számítástechnikának a viselkedési minták automatizálásával foglalkozó ága, amelyből döntési segédanyagok származtathatók, és legjobb esetben független, autonóm folyamatok folytatódhatnak. Leginkább akkor használják, ha túlméretezett vagy rendezetlen, de kezelhetetlen mennyiségű adatot kell kezelni és koordinálni.

Nem mindig sikerül. Például az Amazonnak le kellett kapcsolnia az AI-t a jelentkezők értékeléséhez, mert az automatikus értékelési rendszer hátrányos helyzetbe hozta a nőket .

És még a gépi fordításoknál is gyakran vannak bennük olyan durva blokkok, amelyek közelebbről szemlélve szemöldökráncolást vagy mosolyt váltanak ki.

Tehát a mesterséges intelligenciával nem olyan egyszerű. A probléma valójában nem az adatmennyiség, hanem sokkal inkább a helyes elosztás. Mivel az Amazon korábban túlnyomórészt férfiakat alkalmazott, a mesterséges intelligencia arra a következtetésre jutott, hogy teljesítményhiány mutatkozik a nők körében. Valójában kevesebb figyelmet fordítottak arra, hogy a férfiak által uralt szakmákban a nők alacsony arányának szociológiai okai vannak.

A mesterséges intelligencia alapvető problémája: Az algoritmusok programozása és a kiindulási adatok csak annyira jók, amennyire maguknak a fejlesztőknek a szubjektív munkája, akik fejlesztik és elérhetővé teszik. Az egyéni érzelmek és szándékok miatti objektivitás-hiányokat, valamint a fejlesztők értelmezési és észlelési hibáit az AI átveszi, velük tanul és kibővíti őket. Ha ezután hozzáadjuk a dolgok és folyamatok közötti összefüggések ismeretének hiányát (kulcsképesítések), a kör bezárul.

Erről bővebben: A mesterséges intelligencia egyszerűvé tette

Az AI-nak ezért sok fejlesztési időre és bátorságra van szüksége ahhoz, hogy visszaessen, mielőtt hatékony rendszerré fejlődhet.

Az olyan címsorok, mint például a „Mesterséges intelligencia (AI), mint az energiaátmenet hajtóereje” vagy „A logisztika előnye a mesterséges intelligenciából” mediális sikátorok, amelyeket eleinte nem kell reprodukálni, amelyeket fejlesztés és erőfeszítés érdekében kell működtetni, és hogy a költségek kezdetben láthatóak, mielőtt a pénzügyi jövedelmezőség láthatóvá válik.

A mesterséges intelligenciát az energiaiparban eddig elsősorban monitorozási vagy előrejelzési feladatokra használták.

 

Smart Grid – Intelligens elektromosság

A megújuló energiákból származó villamos energia részarányának növekedésével azonban világossá válik, hogy a mesterséges intelligencia a jövőben az energiarendszer folyamatait is nagy léptékben irányítja majd.

Míg eddig a központi áramtermelő hálózatok domináltak, a tendencia a decentralizált termelési rendszerek felé mutat. Ez vonatkozik a megújuló forrásokból, például fotovoltaikus rendszerekből, napenergiával működő hőerőművekből, szélturbinákból és biogázüzemekből történő termelésre. Ez egy sokkal összetettebb felépítéshez vezet, elsősorban a terhelésszabályozás, az elosztóhálózati feszültség fenntartása és a hálózat stabilitásának fenntartása terén. A közepes-nagyobb erőművektől eltérően a kisebb, decentralizált termelési rendszerek az alacsonyabb feszültségszintekre is közvetlenül táplálkoznak, mint például a kisfeszültségű hálózat vagy a középfeszültségű hálózat.

 

Intelligens elektromos hálózat kiépítése

Az intelligens villamosenergia-hálózat az összes szereplőt egy átfogó rendszerbe integrálja a termelés, a tárolás, a hálózatkezelés és a fogyasztás kölcsönhatása révén. Az erőműveket (beleértve a tárolót is) már úgy szabályozzák, hogy mindig ugyanannyi villamos energiát állítanak elő, amennyit elfogyasztanak. Az intelligens villamosenergia-hálózatok a fogyasztókat, valamint a decentralizált kis energiaszolgáltatókat és tároló egységeket is magukba foglalják ebben a vezérlésben, így egyrészt időben és térben kiegyensúlyozott fogyasztás (intelligens teljesítmény/intelligens energiafogyasztás), másrészt nem eldobható termelés jön létre. rendszerek (pl. szélenergia és PV rendszerek) és fogyasztók (pl. világítás) jobban integrálhatók.

A megújuló energiák nagyobb aránya miatt egyre fontosabbá válik az energiatermelés ingadozásának az energiafelhasználás ingadozásaihoz való igazítása. A villamos energia energiatároló vagy tároló erőművek felhasználásával történő tárolási lehetősége mellett igény szerinti villamosenergia-termelés, pl. B. a vízerőműveken vagy a bioenergián keresztül az elektromos hálózatok bővítése a nagy területen történő gyors elosztás érdekében, lehetőség nyílik az energiafogyasztás energiaellátáshoz igazítására is.

„A napenergia- és szélturbinák energiatermelése sokkal kicsi és időjárástól függ, mint a hagyományos erőművek működése. Ezenkívül a fogyasztásnak valószínűbbnek kell lennie, hogy a tartományon alapuljon. A szükséges rugalmasságot még nem lehet elsajátítani az előző infrastruktúrával. A decentralizált rendszer csak a digitális folyamatokon keresztül valós időben és az automatizált döntésekben működhet ” - magyarázza Dr. Prof. Clemens Hoffmann, a Fraunhofer IEE vezetője. Hoffmann látja a digitalizálás energiaátmenetének következő lépéseinek alapját: „A decentralizált megújuló energiaellátás koordinációs és döntéshozatali folyamata rendkívül összetett. Csak a mesterséges intelligencia révén vált lehetővé a különböző rendszerek, például a villamosenergia és a hőellátás, valamint a mobilitás kombinálása az automatizált döntések nagyszabású. A kognitív energiarendszerek ökoszisztémájának létrehozásával elősegítjük az AI alkalmazását az energiaágazatban. ”

 

A decentralizált energiarendszerhez mesterséges intelligencia szükséges

Az energiaipar különböző területein már konkrét igény mutatkozik a mesterséges intelligencia iránt. Az automatikus energiakereskedelem olyan rendszerekről szól, amelyek egymástól függetlenül azonosítják a kereskedési stratégiákat, és vásárlást vagy eladást indítanak el. A fotovoltaikus és szélturbinák, valamint a töltőállomások és az elektrolizátorok mesterséges intelligencia segítségével optimalizálhatják működésüket, így elkerülhetik a karbantartást és megnövelhetik élettartamukat. A hálózati szektorban a technológiát különféle információk kiértékelésére, kritikus helyzetek felismerésére és megoldásuk támogatására használják.

A Fraunhofer IEE 15 éve dolgozik mesterséges intelligencián, hogy előre jelezze a nap-, szél- és bioenergiából származó, időjárástól függő villamosenergia-termelést. Az EPEX Spot villamosenergia-tőzsde automatikus kereskedési rendszerét is fejlesztik Kasselben.

 

MI kutatása az energiaiparban

"A mesterséges intelligencia kulcsfontosságú technológia az energiaátmenet továbbfejlesztéséhez: A központi szervezettől való eltérés és a fosszilis tüzelőanyagokon alapuló energiarendszer és a megújuló forrásokon alapuló energiarendszer és az intelligens irányítás elsajátítása" - mondja Angela Dorn, a tudományos miniszter. „A kognitív energiarendszerek kompetenciaközpontja helyet biztosít a tudósok számára az új ötletekhez és kutatási megközelítésekhez az energiaipar innovációihoz. Örülök, hogy támogatjuk a struktúrát. Most attól függ, hogy a kutatók és a gazdaság erős partnereinek szakértelmét kombinálják. ”

Ezért Kasselben a kognitív energiarendszerek új kompetenciaközpontja épül. Az energiarendszer mesterséges intelligenciájával foglalkozó kutatási projekt tudományos és üzleti partnereket keres, és jó feltételeket lát Németország számára, mint üzleti és kutatási helyszín ahhoz, hogy globális innovációs vezető szerepet töltsön be ebben a témában. Ezért Hesse tartomány támogatja az új kompetencia központ fejlesztését a Fraunhofer Institute for Energy Economics and Energy System Technology IEE támogatásával.

A mesterséges intelligencia ezen alkalmazási területeit kutatja az új Kasseli Kognitív Energiarendszerek Kompetencia Központ, amelynek fejlesztését a Hessen állam kormánya 2020 és 2022 között összesen 5,8 millió euróval finanszírozza.

 

A K-ES

A Fraunhofer IEE 2020 közepe óta hozta létre a Kognitív Energiarendszer Kompetencia Központot (K-ES) a kognitív energiagazdaságtan, a kognitív energiahálózatok és a kognitív energiarendszer-technológia témaköreinek kutatására. A fejlesztési folyamat tíz éven keresztül zajlik. A K-ES a mesterséges intelligencia kutatási és oktatási nemzeti és nemzetközi központjává kíván válni.

A kognitív energiarendszerek kompetenciaközpontja (K-ES) az energiarendszer feladatait vizsgálja AI szempontjából, és tovább fejleszti azokat a kognitív energiaipar, a kognitív energiatartalmak és a kognitív energiarendszer technológiájának három területén. „A kognitív energiarendszer függetlenül határozza meg állapotát a rendelkezésre álló információk alapján, és megtanulja a meghatározott célok elérését. A mesterséges intelligencia nem az emberi intelligenciával néz szembe, hanem egy állandó cserében, és támogatja azt. A technológia továbbfejlesztésével mindkét fél megváltozik ” - magyarázza az IEE projektmenedzser, André Baier.

Az energiaipar más ágazatok eredményeire is építhet. A mesterséges intelligencia már most is fenntartható módon megváltoztatja az autóipart, a kiskereskedelmet, a biztosítási és a pénzügyi szektort. A megújuló energiákra való átállás és az ágazati összekapcsolás szempontjából a digitalizáció legfontosabb területei az intelligens termelők és fogyasztók, a virtuális erőművek, az intelligens hálózati technológiák és a valós idejű energiagazdaság.

 

Üzleti koncepciók és alkalmazások

A K-ES felépítésének koncepcióját a Fraunhofer IEE dolgozta ki. A kezdeményezés a Hessen tartomány kormányának koalíciós szerződésében foglalt megállapodáson alapul. Most elkezdődött az építkezés fázisa. Az elsődleges cél az innovációk ökoszisztémájának megteremtése és egy szakértői közösség kialakítása. Az új kompetenciaközpont a jelenleg épülő kasseli Fraunhofer IEE campus része lesz, és kiegészíti az energiarendszerek átalakításával kapcsolatos kutatási spektrumot.

Az első lépésben a helyiségeket és az informatikai infrastruktúrát felhőrendszerrel állítják be. Ezután létrehoznak egy digitális platformot, amelyen keresztül az üzleti és a kutatás partnerei cserélhetnek ötleteket. A kiindulási szakasz középpontjában a tudósok toborzására és a készségek felépítésére összpontosít. "Aggodalomra ad okot, hogy a tudósok kombinálják, akiknek közös célja van, függetlenül attól, hogy a világ hol van a világ otthon" - mondta Baier.

A kompetenciaközpont tervezett hivatalos alapítványáig a hangsúly a partnerek és az alkalmazási projektek megszerzésére is összpontosít. Mivel az energiaiparral való szoros kapcsolat a koncepció részét képezi: a K-E-For energiavállalatok szolgáltatásai tartalmaznak tanácsokat és koncepciótanulmányokat, prototípusokat és kulcsrakész rendszereket. "Bízunk benne, hogy egyaránt a kutatók és a vállalatok alkalmazásai, mert egy ilyen ökoszisztéma az elmélet és a gyakorlat közötti hálózatból él" - hangsúlyozza Hoffmann.

 

A cél: Nemzetközi hírnévvel rendelkező közösség Németországban

A tervek szerint a következő tíz évben a K-ES mintegy 100 szakértője fog dolgozni az adattudomány, a gépi tanulás fejlődésének, az ajánlórendszerek és a digitális innovációmenedzsment tudományágain. A Fraunhofer IEE-nél jelenleg 15 alkalmazott dolgozik ezeken a területeken. Az új létesítmény célja, hogy a mesterséges intelligencia egyik vezető közösségévé váljon az energiaiparban Németországban.

Annak érdekében, hogy figyelembe vegyék az AI kutatás magas nemzetköziségét, a kompetenciaközpont a világ minden tájáról származó vendégtudósok számára is lehetőséget kínál a részvételre. "A speciális képzési infrastruktúra, a megfelelő hardver és szoftver, valamint egy átfogó modell és adatbázis miatt az EIC kutatást hatékonyan és a helyszínen keresztül működtethetjük"-magyarázza a K-ES tudományos igazgatója, Christoph Scholz, a meglévő lehetőségek.

Az AI fejlődése világszerte intenzíven működik. Eddig Németország szignifikánsan kevesebbet adott ki a megfelelő kutatásokra, mint az USA és Kína versenytársai. A szövetségi kormány Corona Future csomagja során 5 milliárd eurót kell befektetni az AI -be 2025 -re. „Az AI -nél az Energy System -ben a németországi üzleti és kutatási helyszín jó feltételekkel rendelkezik a globális innovációs vezetés eléréséhez. Fontos, hogy az összes érdekelt fél együttesen fejlessze a témát ” - mondta Hoffmann.

 

Kognitív rendszerek

A kognitív rendszer a digitális világ és a környezet közötti interfészekkel rendelkező digitális rendszer, amely képes észlelni és megérteni a dolgokat, valamint következtetéseket levonni és tanulni belőlük. A kognitív rendszerek képesek önállóan megoldásokat kidolgozni az emberi feladatokra. Képesek interakcióba lépni és együttműködni más digitális rendszerekkel, értelmezni kontextusokat és alkalmazkodóképesek.

Egyre több területen alkalmazzák a kognitív rendszereket, amelyek például az önvezető járművek, az intelligens személyi asszisztensek, az Ipar 4.0 és az Internet of Things alapvető technológiáját jelentik adatmennyiség rövid idő alatt és magasabb szintű rendszerbe (rendszerek rendszerébe) ágyazva. 2020-ig több tízmilliárd eurót fektettek be ebbe a technológiába világszerte.

Egy kognitív rendszer a rendelkezésre álló információk alapján önállóan meg tudja határozni saját állapotát és eszközeinek állapotát, és az alkalmazkodási képesség révén megtanulja önállóan elérni a meghatározott célokat. A kognitív energiarendszerek az energiaátmenet kulcsfontosságú technológiái. A villamosenergia-iparban a hálózatmenedzsment, valamint a termelés és fogyasztás menedzsment területén találhatók alkalmazások.

A kognitív energiarendszerek ökoszisztémájában a mesterséges intelligencia elérése könnyebbé válik a különböző piaci szerepkörök számára. A rendszer- és mérőpont-üzemeltetők, a mérlegcsoport-menedzserek és a direkt marketingesek feladatai olyan mértékben automatizáltak, hogy önállóan futnak. Az „Energia Avatar” modell (lásd fent) azt szemlélteti, hogy egy „lakásépítő” milyen könnyen tud részt venni az energiapiacon napelemes rendszerével, ha minden folyamat automatizált. Az energia-avatart jelenleg a Fraunhofer Institutes IEE és az IOSB-AST együttműködésében fejlesztik.

A koncepció része az energiaiparral való szoros kapcsolat: a K-ES energetikai cégeknek nyújtott szolgáltatásai között szerepel tanácsadás és koncepciótanulmányozás a prototípusokon keresztül a kulcsrakész rendszerekig. Az ökoszisztéma az elmélet és a gyakorlat közötti hálózatépítésben virágzik.

Automatizálás és autonómia. Erről itt olvashat bővebben: „ CO2-semlegesség – Tanuljon az Amazontól ”