Smart Grid: de kunstmatige intelligentie op het gebied van hernieuwbare energiek

Het is 33 jaar geleden dat ik voor het eerst in aanraking kwam met het toen nog prille vakgebied van de kunstmatige intelligentie (AI). Ik werkte met de AI-programmeertalen LISP en Prolog. Via het universitaire netwerk kwam ik ook in aanraking met internet. Tegelijkertijd bloeide de markt voor satelliettelevisie op. Van daaruit ontwikkelde ik mijn vaardigheden op het gebied van intralogistiek en belandde uiteindelijk in mijn huidige functie in de fotovoltaïsche sector.

Het eerste Independent Institute for Artificial Intelligence werd in 1987 opgericht met de FAW ULM Bedrijven zoals DaimlerChrysler AG, Jenoptik AG, Hewlett-Packard GmbH, Robert Bosch GmbH en nog een paar waren erbij betrokken. Ik was zelf een onderzoeksassistent van 1988 tot 1990.

In de tussentijd heeft de AI zijn weg gevonden naar vele gebieden, of het nu gaat om geneeskunde, recht, marketing of computerspellen. De bekendste zijn de mechanische vertalingen, b.v. met Google vertalen of diep. In de analyse en voorspelling van aandelenkoersontwikkelingen of de behandeling van de stroom van informatie in de zoekmachines.

Kunstmatige intelligentie is een sub -gebied van informatica dat zich bezighoudt met de automatisering van gedragspatronen, waaruit beslissingshulpmiddelen kunnen worden afgeleid en, in het beste geval, onafhankelijke, autonome processen. Het wordt meestal gebruikt wanneer een oversized of ongeorganiseerd maar onhandelbare hoeveelheid gegevens moet worden verzorgd en gecoördineerd.

Het wordt niet altijd bekroond door succes. Amazon moest bijvoorbeeld zijn AI uitschakelen voor de evaluatie van sollicitanten omdat het automatische waarderingssysteem achterpezen .

En zelfs in de mechanische vertalingen zijn ruwe blokken nog steeds vrij vaak binnen, die zorgen voor frons of glimlachen als je beter kijkt.

Het is dus niet zo gemakkelijk met kunstmatige intelligentie. Het probleem is eigenlijk niet de hoeveelheid gegevens, maar eerder de juiste toewijzing. Omdat Amazon voornamelijk mannen had ingehuurd, concludeerde de AI een prestatietekort bij vrouwen. In feite werd er minder rekening mee gehouden dat het kleine aandeel vrouwen in door mannen gedomineerde beroepen sociologische oorzaken had.

Het fundamentele probleem van kunstmatige intelligentie: de programmering van de algoritmen en de uitvoergegevens zijn slechts zo goed als het subjectieve werk van de ontwikkelaars zelf die het ontwikkelen en bieden. Tekorten in objectiviteit vanwege individuele emoties en intenties, evenals de interpretatie- en perceptiefouten van de ontwikkelaars worden door de AI aangenomen, ze leren met hen en blijven ze uitbreiden. Als er nog steeds een gebrek aan kennis is over de relaties tussen dingen en processen (belangrijke kwalificaties), sluit de cirkel.

Meer daarover: kunstmatige intelligentie gewoon

De AI heeft daarom veel ontwikkeling en moed nodig voor tegenslagen totdat een efficiënt systeem hieruit kan ontwikkelen.

Krantenkoppen zoals "Kunstmatige intelligentie (AI) als aanjager van de energietransitie" of "Hoe de logistiek profiteert van kunstmatige intelligentie" zijn mediasensaties die de benodigde ontwikkeling en inspanning bij lange na niet weerspiegelen, en die laten zien dat kosten de grootste zorg zijn voordat financiële winstgevendheid in zicht komt.

Kunstmatige intelligentie is tot nu toe gebruikt in de energie -industrie, vooral bij het monitoren of voorspellen van taken.

 

Slim elektriciteitsnet – Intelligente energievoorziening

Met het toenemende aandeel van elektriciteit uit hernieuwbare energiebronnen wordt het echter steeds duidelijker dat AI in de toekomst ook op grote schaal de processen van het energiesysteem zal aansturen.

Hoewel voorheen elektriciteitsnetten met centrale elektriciteitsopwekking zijn gedomineerd, gaat de trend naar gedecentraliseerde generatiesystemen. Dus bij het genereren van hernieuwbare bronnen zoals fotovoltaïsche systemen, thermische energiecentrales, windturbines en biogasplanten. Dit leidt tot een veel complexere structuur, voornamelijk op het gebied van belastingsregeling, spanningsmacht in het distributienetwerk en om de netwerkstabiliteit te behouden. In tegenstelling tot middelgrote tot grotere energiecentrales, dineren kleinere, gedecentraliseerde producentensystemen ook direct in de lagere spanningsniveaus zoals het lage spanningsnetwerk of het medium -spanningsnetwerk.

 

Ontwikkeling van een slim elektriciteitsnet

Een intelligent elektriciteitsnet integreert alle belanghebbenden in een allesomvattend systeem door de wisselwerking tussen opwekking, opslag, netbeheer en verbruik. Elektriciteitscentrales (inclusief opslagfaciliteiten) worden al aangestuurd om ervoor te zorgen dat de hoeveelheid geproduceerde elektrische energie altijd overeenkomt met de hoeveelheid die wordt verbruikt. Intelligente elektriciteitsnetten betrekken consumenten, evenals decentrale kleinschalige energieleveranciers en opslagfaciliteiten, bij dit aansturingsproces. Dit resulteert in een evenwichtig verbruikspatroon in tijd en locatie (slimme energie/intelligent elektriciteitsverbruik) en maakt een betere integratie mogelijk van niet-regelbare opwekkingsinstallaties (bijv. windturbines en zonne-energiesystemen) en verbruikers (bijv. verlichting).

Met het toenemende aandeel hernieuwbare energiebronnen wordt het steeds belangrijker om schommelingen in de energieproductie af te stemmen op schommelingen in het energieverbruik. Naast de mogelijkheid om elektrische energie op te slaan met behulp van energieopslagsystemen of pompwaterkrachtcentrales, vraaggestuurde elektriciteitsopwekking (bijvoorbeeld via waterkrachtcentrales of bio-energie) en de uitbreiding van elektriciteitsnetten voor snelle distributie over grote gebieden, bestaat ook de mogelijkheid om het elektriciteitsverbruik aan te passen aan het aanbod.

“De elektriciteitsopwekking door zonne- en windenergiecentrales maakt het leveringssysteem aanzienlijk gefragmenteerder en weersafhankelijker dan de werking van conventionele energiecentrales. Bovendien moet het verbruik nauwer aansluiten op het aanbod. De benodigde flexibiliteit is met de bestaande infrastructuur nog niet te realiseren. Een gedecentraliseerd systeem kan alleen functioneren door middel van realtime digitale processen en geautomatiseerde beslissingen”, legt prof. dr. Clemens Hoffmann, directeur van het Fraunhofer IEE, uit. Hoffmann ziet digitalisering als de basis voor de volgende stappen in de energietransitie: “De coördinatie- en besluitvormingsprocessen van een gedecentraliseerde levering van hernieuwbare energie zijn extreem complex. Alleen kunstmatige intelligentie (AI) maakt het mogelijk om verschillende systemen, zoals elektriciteits- en warmtevoorziening en mobiliteit, op grote schaal te verbinden door middel van geautomatiseerde beslissingen. Door een ecosysteem voor cognitieve energiesystemen te bouwen, bevorderen we de toepassingen van AI in de energiesector.”

 

Een gedecentraliseerd energiesysteem heeft AI nodig.

Er bestaat al een concrete behoefte aan AI in diverse onderdelen van de energiesector. Zo ligt de focus bij geautomatiseerde energiehandel op systemen die zelfstandig handelsstrategieën identificeren en koop- of verkooporders plaatsen. Zonne- en windenergiecentrales, laadstations en elektrolyse-installaties kunnen AI gebruiken om hun werking te optimaliseren, waardoor onderhoud wordt verminderd en hun levensduur wordt verlengd. In de netwerksector wordt de technologie ingezet om een ​​breed scala aan informatie te analyseren, kritieke situaties te identificeren en de oplossing ervan te ondersteunen.

Fraunhofer IEE werkt al vijftien jaar aan kunstmatige intelligentie voor het voorspellen van weersafhankelijke elektriciteitsopwekking uit zonne-, wind- en bio-energie. Ook wordt er in Kassel gewerkt aan een geautomatiseerd handelssysteem voor de EPEX Spot-energiebeurs.

 

Onderzoek naar AI in de energiesector

“Kunstmatige intelligentie is een sleuteltechnologie voor de verdere ontwikkeling van de energietransitie: de overgang van een centraal georganiseerde energiecentralesector op basis van fossiele brandstoffen naar een energiesysteem gebaseerd op hernieuwbare bronnen is een zeer complex proces dat alleen door middel van intelligente besturing kan worden beheerd”, aldus Angela Dorn, minister van Wetenschap van Hessen. “Het Competentiecentrum voor Cognitieve Energiesystemen biedt wetenschappers ruimte voor nieuwe ideeën en onderzoeksbenaderingen voor innovaties in de energiesector. Ik ben verheugd dat we de oprichting ervan ondersteunen. Nu is het cruciaal om de expertise van onderzoekers te combineren met sterke partners uit het bedrijfsleven.”

Daarom wordt er in Kassel een nieuw competentiecentrum voor cognitieve energiesystemen opgericht. Het onderzoeksproject naar kunstmatige intelligentie in het energiesysteem zoekt partners uit de academische wereld en het bedrijfsleven en ziet uitstekende mogelijkheden voor Duitsland als vestigingsplaats voor bedrijven en onderzoek om wereldwijd toonaangevend te worden op het gebied van innovatie. Om die reden ondersteunt de deelstaat Hessen de oprichting van het nieuwe competentiecentrum, dat wordt beheerd door het Fraunhofer Instituut voor Energie-economie en Energiesysteemtechnologie IEE.

Deze toepassingsgebieden van AI worden onderzocht door het nieuwe Competentiecentrum voor Cognitieve Energiesystemen in Kassel. De oprichting van dit centrum wordt gefinancierd door de Hessische deelstaatregering met een totaalbedrag van 5,8 miljoen euro tussen 2020 en 2022.

 

De K-ES

Het Competentiecentrum voor Cognitieve Energiesystemen (K-ES) wordt sinds medio 2020 door het Fraunhofer IEE ontwikkeld om onderzoek te doen naar cognitieve energie-economie, cognitieve energienetwerken en cognitieve energiesysteemtechnologie. Het ontwikkelingsproces zal naar verwachting tien jaar duren. Het K-ES streeft ernaar een nationaal en internationaal centrum voor kunstmatige intelligentie te worden op het gebied van onderzoek en onderwijs.

Het Competentiecentrum voor Cognitieve Energiesystemen (K-ES) onderzoekt taken binnen energiesystemen vanuit een AI-perspectief en ontwikkelt deze verder op drie gebieden: cognitieve energie-economie, cognitieve energienetwerken en cognitieve energiesysteemtechnologie. "Een cognitief energiesysteem bepaalt zelfstandig zijn toestand op basis van beschikbare informatie en leert om vooraf gedefinieerde doelen te bereiken. Kunstmatige intelligentie staat niet haaks op menselijke intelligentie, maar wisselt er juist voortdurend mee uit en ondersteunt deze. Met de verdere ontwikkeling van de technologie zullen beide kanten veranderen", legt IEE-projectmanager André Baier uit.

Ook de energiesector kan profiteren van inzichten uit andere sectoren. Kunstmatige intelligentie (AI) verandert de auto-industrie, de detailhandel en de verzekerings- en financiële sector al fundamenteel. Voor de energietransitie met hernieuwbare energiebronnen en sectorkoppeling zijn de belangrijkste digitaliseringsgebieden slimme producenten en consumenten, virtuele energiecentrales, slimme netwerktechnologieën en realtime energiebeheer.

 

Concepten en toepassingen voor de economie

Het concept voor de oprichting van het K-ES (Competentiecentrum voor Energiesystemen) is ontwikkeld door het Fraunhofer IEE. Het initiatief vloeit voort uit een overeenkomst in het coalitieakkoord van de Hessische deelstaatregering. De ontwikkelingsfase is nu van start gegaan. Het primaire doel is het creëren van een ecosysteem voor innovatie en het opbouwen van een gemeenschap van experts. Het nieuwe competentiecentrum zal deel uitmaken van de Fraunhofer IEE-campus die momenteel in Kassel in aanbouw is en zal het onderzoekportfolio voor de transformatie van energiesystemen aanvullen.

De eerste stap omvat het inrichten van een gebouw en IT-infrastructuur met een cloud-systeem. Daarna wordt een digitaal platform gecreëerd om de uitwisseling tussen partners uit het bedrijfsleven en de wetenschap te faciliteren. De eerste fase richt zich op het werven van wetenschappers en het ontwikkelen van expertise. "Ons doel is om wetenschappers met een gemeenschappelijk doel met elkaar in contact te brengen, ongeacht waar ter wereld ze gevestigd zijn", aldus Baier.

Tot de geplande officiële oprichting van het competentiecentrum ligt de focus op het werven van partners en het binnenhalen van toepassingsprojecten vanuit het bedrijfsleven. Een nauwe band met de energiesector is een essentieel onderdeel van het concept: de diensten van K-ES voor energiebedrijven variëren van advies en conceptstudies tot prototypes en turnkey-systemen. "We verwelkomen aanvragen van zowel onderzoekers als bedrijven, omdat een dergelijk ecosysteem gedijt op de verbinding tussen theorie en praktijk", benadrukt Hoffmann.

 

Het doel: een internationaal gerenommeerde gemeenschap in Duitsland.

De komende tien jaar zal het K-ES naar verwachting zo'n 100 experts in dienst hebben op het gebied van datawetenschap, geavanceerde machine learning-technieken, aanbevelingssystemen en digitaal innovatiemanagement. Momenteel werken er bij het Fraunhofer IEE 15 medewerkers op deze gebieden. De nieuwe instelling streeft ernaar een van de toonaangevende AI-gemeenschappen in de Duitse energiesector te worden.

Om de hoge mate van internationaliteit in AI-onderzoek te weerspiegelen, biedt het competentiecentrum ook gastwetenschappers van over de hele wereld de mogelijkheid om deel te nemen. "Dankzij de gespecialiseerde trainingsinfrastructuur, de juiste hardware en software, en een uitgebreide model- en databank kunnen we efficiënt en locatieoverstijgend AI-onderzoek voor het energiesysteem uitvoeren", legt Christoph Scholz, wetenschappelijk directeur van K-ES, uit over de beschikbare mogelijkheden.

Wereldwijd wordt intensief gewerkt aan de ontwikkeling van AI. Duitsland heeft tot nu toe aanzienlijk minder aan dit onderzoek besteed dan zijn concurrenten, de VS en China. Als onderdeel van het economische stimuleringspakket van de Duitse overheid in verband met de coronacrisis, wordt er nu €5 miljard geïnvesteerd in AI tegen 2025. "Wat betreft AI in het energiesysteem is Duitsland, als vestigingsplaats voor bedrijven en onderzoek, goed gepositioneerd om wereldwijd toonaangevend te worden op het gebied van innovatie. Daarvoor is het cruciaal dat alle betrokken partijen samenwerken om dit onderwerp verder te brengen", aldus Hoffmann.

 

Cognitieve systemen

Een cognitief systeem is een digitaal systeem met interfaces tussen de digitale wereld en de omgeving, dat in staat is dingen waar te nemen en te begrijpen, conclusies te trekken en te leren. Cognitieve systemen kunnen zelfstandig oplossingen ontwikkelen voor menselijke problemen. Ze kunnen interageren en samenwerken met andere digitale systemen, contexten interpreteren en zijn aanpasbaar.

Cognitieve systemen worden in steeds meer sectoren ingezet en vormen bijvoorbeeld de basis voor zelfrijdende voertuigen, intelligente persoonlijke assistenten, Industrie 4.0 en het Internet der Dingen. Een typisch kenmerk van dergelijke systemen is hun vermogen om grote hoeveelheden data in korte tijd te verwerken en hun integratie in een systeem op een hoger niveau (systeem van systemen). In 2020 was er wereldwijd al tientallen miljarden euro's in deze technologie geïnvesteerd.

Een cognitief systeem kan op basis van beschikbare informatie zelfstandig zijn eigen toestand en die van zijn activa bepalen en, dankzij zijn aanpassingsvermogen, leren om autonoom vooraf gedefinieerde doelen te bereiken. Cognitieve energiesystemen zijn een sleuteltechnologie voor de energietransitie. Toepassingen in de elektriciteitssector zijn te vinden in netbeheer en het beheer van opwekking en verbruik.

Binnen het ecosysteem voor cognitieve energiesystemen wordt de toegang tot AI voor de verschillende marktrollen vergemakkelijkt. De taken van installatiebeheerders, meetpuntbeheerders, balanceringsmanagers en directe verkopers worden in zo'n mate geautomatiseerd dat ze autonoom kunnen worden uitgevoerd. Het model "Energy Avatar" (zie hierboven) illustreert hoe gemakkelijk een huiseigenaar met een zonne-energiesysteem kan deelnemen aan de energiemarkt wanneer alle processen geautomatiseerd zijn. De Energy Avatar wordt momenteel ontwikkeld in samenwerking tussen de Fraunhofer Instituten IEE en IOSB-AST.

Een nauwe band met de energiesector is een essentieel onderdeel van het concept: de diensten van K-ES voor energiebedrijven variëren van advies en conceptstudies tot prototypes en turnkey-systemen. Het ecosysteem floreert dankzij de wisselwerking tussen theorie en praktijk.

Automatisering en autonomisering. Lees hier meer: ​​" CO2-neutraliteit – Leren van Amazon ."