스마트 그리드: 재생에너지 분야의 인공지능

내가 '인공지능'(AI)이라는 아직 초기 학문을 접한 것은 33년 전이다. AI 프로그래밍 언어인 LISP와 Prolog를 작업했습니다. 나 역시 대학 네트워크를 통해 인터넷을 접하게 됐다. 동시에 위성 TV 시장도 호황을 누리고 있었습니다. 여기에서 오늘날 태양광발전 분야에 종사하게 될 때까지 내부물류 분야에서 계속 발전했습니다.

인공지능을 위한 최초의 독립 연구소인 FAW Ulm(응용 지향 지식 처리 연구소)은 1987년에 설립 되었습니다 . DaimlerChrysler AG, Jenoptik AG, Hewlett-Packard GmbH, Robert Bosch GmbH 및 기타 여러 회사와 같은 회사가 참여했습니다. 나는 1988년부터 1990년까지 연구 조교로 그곳에 있었습니다.

그 동안 AI는 의학, 법률, 마케팅, 컴퓨터 게임 등 다양한 분야로 진출했습니다. 가장 잘 알려진 것은 Google 번역이나 Deepl과 같은 기계 번역입니다. 주가 추이를 분석 및 예측하거나 검색 엔진에 넘쳐나는 정보를 처리할 때.

인공 지능은 행동 패턴의 자동화를 다루는 컴퓨터 과학의 한 분야로, 여기에서 의사 결정 보조 기능이 파생될 수 있으며 최선의 경우 독립적이고 자율적인 프로세스가 계속될 수 있습니다. 규모가 크거나 무질서하지만 관리하기 어려운 양의 데이터를 관리하고 조정해야 할 때 주로 사용됩니다.

항상 성공적인 것은 아닙니다. 자동 평가 시스템이 여성에게 불리한 점을 이유로 지원자 평가용 AI를 꺼야 했습니다 .

그리고 기계 번역이라 하더라도 자세히 보면 눈살을 찌푸리거나 미소를 짓게 만드는 거친 블록이 있는 경우가 많습니다.

그래서 인공지능으로는 그게 쉽지 않죠. 문제는 실제로 데이터의 양이 아니라 올바른 할당입니다. 아마존은 이전까지 남성을 주로 고용했기 때문에 AI는 여성의 성과 부족이 있다고 결론지었다. 실제로 남성이 지배하는 직업에서 여성의 비율이 낮은 데는 사회학적 이유가 있다는 사실에 대해서는 관심이 덜 쏠렸습니다.

인공 지능의 근본적인 문제: 알고리즘 프로그래밍과 초기 데이터는 이를 개발하고 제공하는 개발자 자신의 주관적인 작업만큼만 우수합니다. 개인의 감정과 의도로 인한 객관성 부족, 개발자의 해석과 인식의 오류 등을 AI가 대신해 함께 학습하고 확장한다. 그런 다음 사물과 프로세스 간의 연결(핵심 자격)에 대한 지식 부족을 추가하면 원이 닫힙니다.

이에 대한 추가 정보: 인공 지능이 단순해졌습니다.

따라서 AI가 효율적인 시스템으로 발전하려면 많은 개발 시간과 좌절을 감수할 수 있는 용기가 필요합니다.

“에너지 전환의 동인으로서의 인공지능(AI)” 또는 “인공지능이 물류에 미치는 영향”과 같은 헤드라인은 투입해야 할 개발 및 노력의 양을 반영하지 못하는 미디어 히트작입니다. 무엇보다도 재정적 수익성이 가시화되기 전의 비용입니다.

인공지능은 지금까지 에너지 산업에서 주로 모니터링이나 예측 작업에 사용되었습니다.

 

스마트 그리드 - 지능형 전기

그러나 재생에너지의 전력 비중이 높아지면서 AI가 향후 에너지 시스템의 프로세스도 대규모로 제어할 것이라는 점은 분명해졌습니다.

지금까지 중앙 발전을 갖춘 전력망이 지배적이었지만 추세는 분산형 발전 시스템을 지향하고 있습니다. 이는 태양광 발전 시스템, 태양열 발전소, 풍력 터빈, 바이오가스 플랜트 등 재생 가능한 자원을 이용한 생산에 적용됩니다. 이는 주로 부하 제어, 배전망의 전압 유지 및 네트워크 안정성 유지 영역에서 훨씬 더 복잡한 구조로 이어집니다. 중대형 발전소와 달리 소형 분산형 발전 시스템은 저전압 네트워크 또는 중전압 네트워크와 같은 낮은 전압 레벨에 직접 전력을 공급합니다.

 

스마트 전력망 구축

지능형 전력망은 발전, 저장, 네트워크 관리 및 소비의 상호 작용을 통해 모든 행위자를 전체 시스템으로 통합합니다. 발전소(저장소 포함)는 이미 소비되는 전기 에너지와 동일한 양의 전기 에너지가 생산되도록 제어됩니다. 지능형 전력망에는 소비자뿐만 아니라 분산형 소규모 에너지 공급업체 및 저장 장치도 포함되므로, 한편으로는 소비가 시간과 공간(스마트 전력/지능형 전력 소비)에서 균형을 이루고 다른 한편으로는 비에너지 소비가 균형을 이룹니다. -일회용 발전 시스템(예: 풍력 에너지 및 PV 시스템)과 소비자(예: 조명)가 더 잘 통합될 수 있습니다.

재생에너지의 비중이 커지면서 에너지 생산의 변동을 에너지 소비의 변동과 일치시키는 것이 더욱 중요해지고 있습니다. 에너지 저장 또는 저장 발전소를 사용하여 전기 에너지를 저장할 가능성 외에도 수요 기반 전력 생산(예: B. 수력 발전소 또는 바이오 에너지를 통해 넓은 지역에 걸쳐 신속한 분배를 위한 전력망 확장, 전력 소비를 전력 공급에 맞게 조정할 가능성도 있습니다.

“태양광 및 풍력 터빈을 통한 전력 생산은 기존 발전소의 운영보다 공급 시스템을 훨씬 더 단편화하고 날씨에 종속되게 만듭니다. 또한 소비는 전력 공급에 더욱 밀접하게 기초해야 합니다. 이에 필요한 유연성은 현재 인프라로는 아직 달성할 수 없습니다. 분산형 시스템은 실시간 디지털 프로세스와 자동화된 의사결정을 통해서만 작동할 수 있습니다.”라고 Dr. Dr. Fraunhofer IEE의 책임자인 클레멘스 호프만(Clemens Hoffmann). Hoffmann은 디지털화를 에너지 전환의 다음 단계를 위한 기초로 봅니다. “분산형 재생 에너지 공급의 조정 및 의사 결정 프로세스는 매우 복잡합니다. 전기, 열공급 등 다양한 시스템과 대규모 자동화 의사결정을 통한 이동성을 연결하는 것은 인공지능을 통해서만 가능하다. 인지 에너지 시스템을 위한 생태계를 구축함으로써 우리는 에너지 부문에서 AI 적용을 발전시키고 있습니다.”

 

분산형 에너지 시스템에는 AI가 필요합니다

이미 에너지 산업의 다양한 분야에서 AI에 대한 구체적인 필요성이 존재하고 있습니다. 자동 에너지 거래는 거래 전략을 독립적으로 식별하고 구매 또는 판매를 실행하는 시스템에 관한 것입니다. 태양광 및 풍력 터빈은 물론 충전소 및 전해조도 AI를 사용하여 운영을 최적화함으로써 유지 관리를 방지하고 서비스 수명을 늘릴 수 있습니다. 네트워크 부문에서 이 기술은 다양한 정보를 평가하고 중요한 상황을 인식하며 솔루션을 지원하는 데 사용됩니다.

Fraunhofer IEE는 15년 동안 태양광, 풍력, 바이오에너지 등 날씨에 따른 발전량을 예측하는 인공지능 연구를 진행해 왔습니다. EPEX Spot 전기 거래소를 위한 자동 거래 시스템도 카셀에서 개발 중입니다.

 

에너지산업 AI 연구

“인공지능은 에너지 전환의 추가 발전을 위한 핵심 기술입니다. 화석 연료를 기반으로 하는 중앙 집중식 발전소 경제에서 재생 가능 에너지원을 기반으로 하는 에너지 시스템으로의 전환은 지능형 기술을 통해서만 마스터할 수 있는 매우 복잡한 프로세스입니다. 통제”라고 Hesse의 과학 장관 Angela Dorn이 말했습니다. “인지 에너지 시스템 역량 센터는 과학자들에게 에너지 산업 혁신을 위한 새로운 아이디어와 연구 접근 방식을 위한 공간을 제공합니다. 개발을 지원하게 되어 기쁘게 생각합니다. 이제는 연구자들의 전문지식과 업계의 강력한 파트너를 결합하는 것이 중요합니다.”

따라서 인지 에너지 시스템을 위한 새로운 역량 센터가 카셀에 건설되고 있습니다. 에너지 시스템의 인공 지능에 관한 연구 프로젝트는 과학 및 비즈니스 분야의 파트너를 찾고 있으며 독일이 이 주제에 대한 글로벌 혁신 리더십을 달성하기 위한 비즈니스 및 연구 위치로서 좋은 조건을 보고 있습니다. 이것이 바로 헤세 주가 프라운호퍼 에너지 경제 및 에너지 시스템 기술 연구소(IEE)가 지원하는 새로운 역량 센터 개발을 지원하는 이유입니다.

카셀에 새로 설립된 인지 에너지 시스템 역량 센터는 AI 적용 분야를 연구하고 있으며, 이 개발은 2020년부터 2022년까지 헤센 주 정부에서 총 580만 유로의 자금을 지원받고 있습니다.

 

K-ES

인지 에너지 시스템 역량 센터(K-ES)는 인지 에너지 경제학, 인지 에너지 네트워크 및 인지 에너지 시스템 기술을 주제로 연구하기 위해 2020년 중반부터 Fraunhofer IEE에 의해 설립되었습니다. 개발 과정은 10년에 걸쳐 진행됩니다. K-ES는 연구 및 교육 분야에서 인공지능을 위한 국내 및 국제 센터가 되는 것을 목표로 하고 있습니다.

인지에너지시스템역량센터(K-ES)는 에너지시스템의 과제를 AI 관점에서 바라보고 이를 인지에너지 관리, 인지에너지 네트워크, 인지에너지 시스템 기술 등 3개 분야로 발전시킨다. “인지 에너지 시스템은 사용 가능한 정보를 기반으로 상태를 독립적으로 결정하고 지정된 목표를 달성하는 방법을 학습합니다. 인공지능은 인간의 지능에 반대하는 것이 아니라, 오히려 인간의 지능과 끊임없이 교류하고 이를 지원한다. 기술이 계속 발전함에 따라 양측 모두 변화할 것입니다.”라고 IEE 프로젝트 관리자인 André Baier는 설명합니다.

에너지 산업은 다른 부문의 연구 결과를 토대로 구축할 수도 있습니다. AI는 이미 자동차 산업, 소매, 보험 및 금융 부문을 지속 가능하게 변화시키고 있습니다. 재생 에너지와 부문 결합을 통한 에너지 전환을 위해 디지털화의 가장 중요한 영역은 지능형 생산자와 소비자, 가상 발전소, 스마트 그리드 기술 및 실시간 에너지 경제입니다.

 

비즈니스를 위한 개념과 응용

K-ES의 구조 개념은 Fraunhofer IEE가 개발했습니다. 이 계획은 헤시안(Hessian) 주 정부의 연합 협정에 기반을 두고 있습니다. 이제 건설 단계가 시작되었습니다. 주요 목표는 혁신을 위한 생태계를 조성하고 전문가 커뮤니티를 형성하는 것입니다. 새로운 역량 센터는 현재 건설 중인 카셀의 Fraunhofer IEE 캠퍼스의 일부가 될 것이며 에너지 시스템 전환을 위한 연구 스펙트럼을 보완할 것입니다.

첫 번째 단계에서는 클라우드 시스템으로 사업장과 IT 인프라를 구축합니다. 그런 다음 비즈니스 및 연구 파트너가 아이디어를 교환할 수 있는 디지털 플랫폼이 생성됩니다. 초기 단계의 초점은 과학자 모집과 기술 구축에 있습니다. Baier는 “우리의 목표는 전문가가 세계 어디에 있는지에 관계없이 공통의 목표를 염두에 두고 있는 과학자들을 연결하는 것입니다.”라고 말합니다.

역량 센터가 공식적으로 설립될 때까지 업계의 파트너 확보 및 적용 프로젝트에도 중점을 둘 것입니다. 에너지 산업과의 긴밀한 연결이 컨셉의 일부이기 때문에 에너지 기업을 위한 K-ES 서비스에는 프로토타입을 통한 턴키 시스템에 대한 컨설팅 및 컨셉 연구가 포함됩니다. Hoffmann은 “우리는 연구자와 기업 모두의 지원을 환영합니다. 이러한 생태계는 이론과 실무 간의 네트워킹을 통해 번성하기 때문입니다.”라고 강조합니다.

 

목표: 독일에서 국제적인 명성을 누리는 커뮤니티

향후 10년 동안 K-ES의 전문가 약 100명이 데이터 과학 분야, 기계 학습 발전, 추천 시스템 및 디지털 혁신 관리 분야에서 작업할 예정입니다. 현재 Fraunhofer IEE에는 15명의 직원이 이러한 주제 분야에서 일하고 있습니다. 새로운 시설의 목표는 독일 에너지 산업에서 AI를 위한 선도적인 커뮤니티 중 하나가 되는 것입니다.

AI 연구의 높은 국제성을 고려하기 위해 역량 센터에서는 전 세계의 방문 과학자들에게 참여할 기회도 제공합니다. K-ES의 과학 책임자인 Christoph Scholz는 "특수 훈련 인프라, 적절한 하드웨어 및 소프트웨어는 물론 포괄적인 모델과 데이터베이스 덕분에 에너지 시스템에 대한 AI 연구를 여러 위치에서 효율적으로 수행할 수 있습니다"라고 설명합니다. 기존 가능성 .

AI 개발을 위해 전 세계적으로 집중적인 연구가 진행되고 있습니다. 독일은 지금까지 경쟁국인 미국과 중국에 비해 해당 연구에 훨씬 적은 비용을 지출했습니다. 연방정부의 코로나 미래 패키지의 일환으로 2025년까지 AI에 50억 유로를 투자할 예정이다. “에너지 시스템의 AI와 관련하여 독일은 비즈니스 및 연구 위치로서 글로벌 혁신 리더십을 달성하기에 좋은 위치에 있습니다. Hoffmann은 “모든 이해관계자가 함께 문제를 발전시키는 것이 중요합니다.”라고 말합니다.

 

인지 시스템

인지 시스템은 사물을 인식하고 이해할 뿐만 아니라 결론을 도출하고 학습할 수 있는 디지털 세계와 환경 사이의 인터페이스를 갖춘 디지털 시스템입니다. 인지 시스템은 인간 작업에 대한 솔루션을 독립적으로 개발할 수 있습니다. 그들은 다른 디지털 시스템과 상호 작용하고 협력할 수 있으며 상황을 해석하고 적응할 수 있습니다.

인지 시스템은 점점 더 많은 영역에서 사용되고 있으며, 예를 들어 자율 주행 차량, 지능형 개인 비서, Industry 4.0 및 사물 인터넷의 기본 기술을 대표합니다. 이러한 시스템의 일반적인 특징은 대규모 처리가 가능하다는 것입니다. 짧은 시간 내에 대량의 데이터를 상위 시스템(시스템의 시스템)에 내장합니다. 2020년까지 전 세계적으로 이 기술에 수백억 유로가 투자되었습니다.

인지 시스템은 사용 가능한 정보를 기반으로 자체 상태와 자산의 상태를 독립적으로 결정할 수 있으며, 적응 능력을 통해 특정 목표를 독립적으로 달성하는 방법을 학습할 수 있습니다. 인지 에너지 시스템은 에너지 전환을 위한 핵심 기술입니다. 전력 산업의 응용 분야는 네트워크 관리, 발전 및 소비 관리 분야에서 찾을 수 있습니다.

인지 에너지 시스템 생태계 내에서는 다양한 시장 역할이 AI에 더 쉽게 접근할 수 있습니다. 시스템 및 측정 포인트 운영자, 균형 그룹 관리자 및 다이렉트 마케팅 담당자의 작업은 독립적으로 실행될 정도로 자동화됩니다. "에너지 아바타" 모델(위 참조)은 모든 프로세스가 자동화될 경우 "주택 건축업자"가 태양광 시스템을 통해 에너지 시장에 얼마나 쉽게 참여할 수 있는지를 보여줍니다. 에너지 아바타는 현재 Fraunhofer Institutes IEE와 IOSB-AST가 협력하여 개발 중입니다.

에너지 산업과의 긴밀한 연결은 컨셉의 일부입니다. 에너지 기업을 위한 K-ES의 서비스에는 프로토타입부터 턴키 시스템까지 컨설팅과 컨셉 연구가 포함됩니다. 생태계는 이론과 실제 간의 네트워킹을 통해 발전합니다.

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