Smart Grid: Inteligência artificial no domínio das energias renováveis

Foi há 33 anos que tomei contacto com a ainda jovem disciplina da “inteligência artificial” (IA). Trabalhei nas linguagens de programação de IA LISP e Prolog. Também tive contato com a Internet através da rede universitária. Ao mesmo tempo, o mercado de televisão por satélite estava em franca expansão. A partir daqui continuei a desenvolver-me na área da intralogística até hoje chegar à fotovoltaica.

O FAW Ulm (Instituto de Pesquisa para Processamento de Conhecimento Orientado a Aplicações), o primeiro instituto independente de inteligência artificial, foi fundado em 1987. Empresas como DaimlerChrysler AG, Jenoptik AG, Hewlett-Packard GmbH, Robert Bosch GmbH e várias outras estiveram envolvidas. Estive lá como assistente de pesquisa de 1988 a 1990.

Entretanto, a IA encontrou o seu caminho em muitas áreas, seja na medicina, no direito, no marketing ou nos jogos de computador. As mais conhecidas são as traduções automáticas, por exemplo com Google Translate ou Deepl. Ao analisar e prever a evolução dos preços das ações ou lidar com a enxurrada de informações nos motores de busca.

A inteligência artificial é um ramo da ciência da computação que lida com a automação de padrões comportamentais, dos quais podem ser derivados auxílios à tomada de decisões e, na melhor das hipóteses, processos independentes e autônomos podem continuar. É usado principalmente quando uma quantidade de dados superdimensionada ou desordenada, mas incontrolável, precisa ser gerenciada e coordenada.

Nem sempre é bem sucedido. Por exemplo, a Amazon teve de desligar a sua IA para avaliar os candidatos porque o sistema de avaliação automática prejudicava as mulheres .

E mesmo com traduções automáticas, muitas vezes há bloqueios que causam carrancas ou sorrisos quando você olha mais de perto.

Portanto, não é tão fácil com a inteligência artificial. Na verdade, o problema não é a quantidade de dados, mas sim a alocação correta. Como a Amazon anteriormente contratava predominantemente homens, a IA concluiu que havia um déficit de desempenho entre as mulheres. Na verdade, tem sido dada menos atenção ao facto de a baixa proporção de mulheres em profissões dominadas pelos homens ter razões sociológicas.

O problema fundamental da inteligência artificial: A programação dos algoritmos e dos dados iniciais é tão boa quanto o trabalho subjetivo dos próprios desenvolvedores que os desenvolvem e os disponibilizam. Déficits de objetividade devido a emoções e intenções individuais, bem como erros de interpretação e percepção por parte dos desenvolvedores, são assumidos pela IA, que aprende com eles e os expande. Se adicionarmos então a falta de conhecimento sobre as conexões entre coisas e processos (qualificações-chave), o círculo se fecha.

Mais sobre isso: Inteligência artificial simplificada

A IA, portanto, precisa de muito tempo de desenvolvimento e coragem para enfrentar contratempos antes de se transformar em um sistema eficiente.

Manchetes como “Inteligência artificial (IA) como motor da transição energética” ou “Como a logística beneficia da inteligência artificial” são sucessos mediáticos que não reflectem a quantidade de desenvolvimento e esforço que é necessário investir e, em primeiro lugar, acima de tudo, os custos antes que a rentabilidade financeira se torne visível.

Até agora, a inteligência artificial tem sido utilizada na indústria energética principalmente para tarefas de monitorização ou previsão.

 

Rede Inteligente – Eletricidade Inteligente

No entanto, à medida que aumenta a quota de electricidade proveniente de energias renováveis, torna-se claro que a IA também controlará os processos do sistema energético em grande escala no futuro.

Embora as redes elétricas com geração central de energia tenham dominado até agora, a tendência é para sistemas de geração descentralizados. Isto aplica-se à produção a partir de fontes renováveis, como sistemas fotovoltaicos, centrais solares térmicas, turbinas eólicas e centrais de biogás. Isto leva a uma estrutura muito mais complexa, principalmente na área de controle de carga, manutenção de tensão na rede de distribuição e manutenção da estabilidade da rede. Em contraste com as centrais eléctricas de média a grande dimensão, os sistemas de produção descentralizados mais pequenos também alimentam directamente os níveis de tensão mais baixos, como a rede de baixa tensão ou a rede de média tensão.

 

Construindo uma rede elétrica inteligente

Uma rede elétrica inteligente integra todos os intervenientes num sistema global através da interação de geração, armazenamento, gestão de rede e consumo. As centrais eléctricas (incluindo o armazenamento) já são controladas de tal forma que é sempre produzida a mesma quantidade de energia eléctrica que é consumida. As redes elétricas inteligentes incluem consumidores, bem como pequenos fornecedores descentralizados de energia e unidades de armazenamento neste controle, de modo que, por um lado, seja criado um consumo equilibrado temporal e espacialmente (energia inteligente/consumo de energia inteligente) e, por outro lado, geração não descartável sistemas (por exemplo, energia eólica e sistemas fotovoltaicos) e consumidores (por exemplo, iluminação) podem ser melhor integrados.

Devido à maior percentagem de energias renováveis, torna-se cada vez mais importante alinhar as flutuações na produção de energia com as flutuações no consumo de energia. Além da possibilidade de armazenar energia elétrica por meio de armazenamento de energia ou usinas de armazenamento, a geração de eletricidade com base na demanda, por ex. B. através de hidrelétricas ou bioenergia, da expansão das redes elétricas para distribuição rápida em uma grande área, existe também a possibilidade de adaptar o consumo de energia ao fornecimento de energia.

“A geração de eletricidade a partir de turbinas solares e eólicas torna o sistema de abastecimento muito mais fragmentado e dependente do clima do que a operação de usinas convencionais. Além disso, o consumo deve basear-se mais estreitamente no fornecimento de electricidade. A flexibilidade necessária para tal ainda não pode ser alcançada com a infra-estrutura actual. Um sistema descentralizado só pode funcionar através de processos digitais em tempo real e decisões automatizadas”, explica o Prof. Clemens Hoffmann, chefe do Fraunhofer IEE. Hoffmann vê a digitalização como a base para os próximos passos na transição energética: “Os processos de coordenação e tomada de decisão de um fornecimento descentralizado de energia renovável são extremamente complexos. Só através da inteligência artificial será possível ligar diferentes sistemas, como o fornecimento de eletricidade e calor, bem como a mobilidade através de decisões automatizadas em grande escala. Ao construir um ecossistema para sistemas energéticos cognitivos, estamos a avançar nas aplicações da IA ​​no setor energético.”

 

Um sistema energético descentralizado precisa de IA

Já existe uma necessidade concreta de IA em diversas áreas da indústria energética. A negociação automática de energia trata de sistemas que identificam estratégias de negociação de forma independente e desencadeiam compras ou vendas. As turbinas fotovoltaicas e eólicas, bem como as estações de carregamento e os eletrolisadores podem utilizar a IA para otimizar as suas operações e, assim, evitar a manutenção e aumentar a sua vida útil. No setor de redes, a tecnologia é utilizada para avaliar diversas informações, reconhecer situações críticas e apoiar sua solução.

O Fraunhofer IEE vem trabalhando em inteligência artificial para prever a geração de eletricidade dependente do clima a partir de energia solar, eólica e bioenergia há 15 anos. Um sistema de negociação automático para a bolsa de eletricidade EPEX Spot também está sendo desenvolvido em Kassel.

 

Pesquisa para IA na indústria de energia

“A inteligência artificial é uma tecnologia chave para o desenvolvimento da transição energética: a mudança de uma economia de central eléctrica organizada centralmente baseada em combustíveis fósseis para um sistema energético baseado em fontes renováveis ​​é um processo muito complexo que só pode ser dominado através de tecnologias inteligentes. controle “, disse a ministra da Ciência de Hesse, Angela Dorn. “O Centro de Competência para Sistemas de Energia Cognitiva oferece aos cientistas espaço para novas ideias e abordagens de pesquisa para inovações na indústria energética. Estou satisfeito por estarmos apoiando o desenvolvimento. Agora é importante combinar a experiência dos investigadores com parceiros fortes da indústria.”

Portanto, um novo centro de competência para sistemas de energia cognitiva está sendo construído em Kassel. O projeto de investigação sobre inteligência artificial no sistema energético procura parceiros da ciência e das empresas e vê boas condições para a Alemanha, como local de negócios e investigação, alcançar a liderança global em inovação neste tópico. É por isso que o estado de Hesse está a apoiar o desenvolvimento do novo centro de competências apoiado pelo Instituto Fraunhofer de Economia Energética e Tecnologia de Sistemas Energéticos IEE.

O novo Centro de Competência em Sistemas de Energia Cognitiva em Kassel está a investigar estas áreas de aplicação da IA, cujo desenvolvimento está a ser financiado pelo governo do estado de Hesse com um total de 5,8 milhões de euros entre 2020 e 2022.

 

O K-ES

O Centro de Competência em Sistemas de Energia Cognitiva (K-ES) foi criado pelo Fraunhofer IEE desde meados de 2020 para pesquisar os tópicos de economia de energia cognitiva, redes de energia cognitiva e tecnologia de sistemas de energia cognitiva. O processo de desenvolvimento ocorre ao longo de dez anos. O K-ES pretende tornar-se um centro nacional e internacional de inteligência artificial na investigação e no ensino.

O Centro de Competência em Sistemas de Energia Cognitiva (K-ES) analisa as tarefas do sistema de energia a partir de uma perspectiva de IA e desenvolve-as ainda mais nas três áreas de gestão de energia cognitiva, redes de energia cognitiva e tecnologia de sistemas de energia cognitiva. “Um sistema de energia cognitiva determina independentemente o seu estado com base nas informações disponíveis e aprende a atingir objetivos específicos. A inteligência artificial não se opõe à inteligência humana, mas sim está em constante intercâmbio com ela e apoia-a. À medida que a tecnologia continua a se desenvolver, ambos os lados mudarão”, explica o gerente de projetos do IEE, André Baier.

A indústria energética também pode basear-se nas conclusões de outros setores. A IA já está a mudar de forma sustentável os setores da indústria automóvel, do retalho, dos seguros e das finanças. Para a transição energética com energias renováveis ​​e o acoplamento sectorial, as áreas mais importantes da digitalização são os produtores e consumidores inteligentes, as centrais eléctricas virtuais, as tecnologias de redes inteligentes e a economia energética em tempo real.

 

Conceitos e aplicações para negócios

O conceito da estrutura do K-ES foi desenvolvido pelo Fraunhofer IEE. A iniciativa baseia-se num acordo do acordo de coligação do governo do estado de Hesse. Agora a fase de construção começou. O objetivo principal é criar um ecossistema para inovações e formar uma comunidade de especialistas. O novo centro de competências fará parte do campus Fraunhofer IEE em Kassel, atualmente em construção, e complementará o espectro de investigação para a transformação de sistemas energéticos.

Na primeira etapa, as instalações e a infraestrutura de TI são configuradas com um sistema em nuvem. Será então criada uma plataforma digital através da qual parceiros empresariais e de investigação poderão trocar ideias. O foco da fase inicial está no recrutamento de cientistas e no desenvolvimento de competências. “Nosso objetivo é conectar cientistas que tenham um objetivo comum em mente, independentemente de onde os especialistas estejam localizados no mundo”, diz Baier.

Até ao planeado estabelecimento oficial do centro de competências, o foco também estará na aquisição de parceiros e projetos de aplicação da indústria. Porque uma ligação estreita com a indústria energética faz parte do conceito: os serviços da K-ES para empresas de energia incluem consultoria e estudos de concepção desde protótipos até sistemas chave na mão. “Recebemos candidaturas tanto de investigadores como de empresas, porque esse ecossistema prospera na rede entre teoria e prática”, enfatiza Hoffmann.

 

O objetivo: Uma comunidade de reputação internacional na Alemanha

Nos próximos dez anos, está previsto que cerca de 100 especialistas da K-ES trabalhem nas disciplinas de ciência de dados, avanços em aprendizado de máquina, sistemas de recomendação e gestão de inovação digital. Existem atualmente 15 funcionários no Fraunhofer IEE trabalhando nessas áreas. O objetivo da nova instalação é tornar-se uma das comunidades líderes em IA na indústria energética na Alemanha.

A fim de ter em conta a elevada internacionalidade da investigação em IA, o centro de competências também oferece a cientistas visitantes de todo o mundo a oportunidade de participar. “Graças à infraestrutura de formação especial, ao hardware e software apropriados, bem como a um modelo e base de dados abrangentes, podemos realizar pesquisas de IA para o sistema energético de forma eficiente e em todos os locais”, explica o diretor científico da K-ES, Christoph Scholz, o possibilidades existentes.

Um trabalho intensivo está sendo feito em todo o mundo no desenvolvimento da IA. Até agora, a Alemanha gastou significativamente menos em investigação correspondente do que os seus concorrentes EUA e China. Como parte do futuro pacote Corona do governo federal, 5 mil milhões de euros serão agora investidos em IA até 2025. “Quando se trata de IA no sistema energético, a Alemanha, como local de negócios e pesquisa, está bem posicionada para alcançar a liderança global em inovação. “É importante que todas as partes interessadas avancem na questão em conjunto”, afirma Hoffmann.

 

Sistemas cognitivos

Um sistema cognitivo é um sistema digital com interfaces entre o mundo digital e o ambiente que pode perceber e compreender as coisas, bem como tirar conclusões e aprender com elas. Os sistemas cognitivos são capazes de desenvolver soluções de forma independente para tarefas humanas. Podem interagir e cooperar com outros sistemas digitais, interpretar contextos e são adaptáveis.

Os sistemas cognitivos estão a ser utilizados num número crescente de áreas e representam, por exemplo, a tecnologia fundamental para veículos autónomos, assistentes pessoais inteligentes, Indústria 4.0 e Internet das Coisas. Uma característica típica de tais sistemas é que podem processar grandes volumes. quantidades de dados em um curto espaço de tempo e incorporados em um sistema de nível superior (sistema de sistemas). Dezenas de milhares de milhões de euros foram investidos nesta tecnologia em todo o mundo até 2020.

Um sistema cognitivo pode determinar de forma independente o seu próprio estado e o dos seus ativos com base nas informações disponíveis e, através da capacidade de adaptação, aprender a atingir objetivos específicos de forma independente. Os sistemas de energia cognitiva são uma tecnologia chave para a transição energética. As aplicações no setor elétrico podem ser encontradas na área de gestão de redes e gestão de geração e consumo.

Dentro do ecossistema dos sistemas de energia cognitiva, o acesso à IA é facilitado para as diversas funções do mercado. As tarefas dos operadores de sistemas e pontos de medição, gestores de grupos de equilíbrio e profissionais de marketing direto são automatizadas de tal forma que funcionam de forma independente. O modelo “Energy Avatar” (ver acima) ilustra quão facilmente um “construtor de casas” pode participar no mercado de energia com o seu sistema solar se todos os processos forem automatizados. O avatar energético está atualmente sendo desenvolvido em colaboração entre os Institutos Fraunhofer IEE e IOSB-AST.

Uma estreita ligação com a indústria energética faz parte do conceito: os serviços da K-ES para empresas de energia incluem consultoria e estudos de conceito através de protótipos a sistemas chave na mão. O ecossistema prospera na rede entre teoria e prática.

Automação e autonomização. Leia mais sobre isso aqui: “ Neutralidade de CO2 – Aprenda com a Amazon ”