«Умные сети»: искусственный интеллект в сфере возобновляемой энергетики

Опубликовано: 10 сентября 2020 г. / Обновлено: 21 июня 2023 г. – Автор: Konrad Wolfenstein

Искусственный интеллект в области возобновляемых источников энергии – @shutterstock | monicaodo

Прошло 33 года с тех пор, как я впервые столкнулся с тогда еще зарождающейся областью искусственного интеллекта (ИИ). Я работал с языками программирования для ИИ — LISP и Prolog. Благодаря университетской сети я также познакомился с интернетом. В то же время рынок спутникового телевидения переживал бум. Оттуда я отточил свои навыки в области внутрипроизводственной логистики, в конечном итоге придя на свою нынешнюю должность в сфере фотовольтаики.

Научно-исследовательский институт прикладной обработки знаний (FAW Ulm) был основан в 1987 году как первый независимый институт искусственного интеллекта. В его создании принимали участие такие компании, как DaimlerChrysler AG, Jenoptik AG, Hewlett-Packard GmbH, Robert Bosch GmbH и многие другие. Я сам работал там научным сотрудником с 1988 по 1990 год .

Между тем, ИИ нашел применение во многих областях, будь то медицина, юриспруденция, маркетинг или компьютерные игры. Машинный перевод, например, с помощью Google Translate или DeepL, является одним из наиболее известных примеров его использования. ИИ также применяется в анализе и прогнозировании движения цен на акции и в управлении потоком информации в поисковых системах.

Искусственный интеллект — это подраздел компьютерных наук, занимающийся автоматизацией поведенческих моделей, на основе которых можно принимать решения и, в идеале, создавать независимые, автономные процессы. Чаще всего он используется, когда необходимо управлять и координировать чрезмерно большой или неструктурированный, но неуправляемый объем данных.

Это не всегда приносит успех. Например, Amazon пришлось отключить свой ИИ для оценки кандидатов, потому что автоматизированная система рейтингов ставила женщин в невыгодное положение.

Даже в машинном переводе довольно часто встречаются грубые ошибки, которые при ближайшем рассмотрении вызывают либо недовольство, либо улыбку.

Таким образом, искусственный интеллект на самом деле не так прост. Проблема заключается не столько в количестве данных, сколько в их правильной интерпретации. Поскольку Amazon преимущественно нанимала мужчин, ИИ пришел к выводу, что женщины демонстрируют отставание в производительности. Однако он не учел, что низкий процент женщин в профессиях, где преобладают мужчины, имеет социологические причины.

Основная проблема искусственного интеллекта заключается в том, что качество программирования алгоритмов и исходных данных зависит от субъективной работы разработчиков, которые их создают и предоставляют. Недостатки объективности, обусловленные индивидуальными эмоциями и намерениями, а также ошибки в интерпретации и восприятии со стороны разработчиков, ИИ перенимает; он учится на них и далее развивает свои возможности. Если к этому добавить недостаток знаний о взаимосвязях между вещами и процессами (ключевые навыки), цикл замыкается.

Подробнее об этом: Искусственный интеллект простым языком

Поэтому для создания эффективной системы искусственного интеллекта требуется много времени на разработку и смелость преодолевать трудности.

Заголовки вроде «Искусственный интеллект (ИИ) как движущая сила энергетического перехода» или «Как логистика выигрывает от искусственного интеллекта» — это медийные сенсации, которые даже близко не отражают требуемых разработок и усилий, а также того, что затраты являются первостепенной задачей, прежде чем станет очевидной финансовая выгода.

Искусственный интеллект до сих пор использовался в энергетической отрасли преимущественно для задач мониторинга или прогнозирования.

Интеллектуальная энергосеть – интеллектуальное энергоснабжение

Однако, с увеличением доли электроэнергии, получаемой из возобновляемых источников, становится ясно, что в будущем искусственный интеллект также будет в значительной степени контролировать процессы в энергетической системе.

Искусственный интеллект (ИИ) – Интеллектуальная энергосеть – @shutterstock | monicaodo

Хотя до настоящего времени в электросетях доминировала централизованная генерация электроэнергии, тенденция смещается в сторону децентрализованных генерирующих установок. Это особенно актуально для возобновляемых источников энергии, таких как фотоэлектрические системы, солнечные тепловые электростанции, ветряные турбины и биогазовые установки. Это приводит к значительно более сложной структуре, прежде всего в областях управления нагрузкой, регулирования напряжения в распределительной сети и поддержания стабильности сети. Меньшие по размеру децентрализованные генерирующие установки, в отличие от средних и крупных электростанций, также напрямую подают электроэнергию на более низкие уровни напряжения, такие как низковольтные или средневольтные сети.

Развитие интеллектуальной энергосети

Интеллектуальная энергосеть объединяет всех заинтересованных сторон в единую систему посредством взаимодействия генерации, хранения, управления сетью и потребления. Электростанции (включая хранилища) уже управляются таким образом, чтобы количество производимой электроэнергии всегда соответствовало количеству потребляемой. Интеллектуальные энергосети включают в этот процесс управления потребителей, а также децентрализованных небольших поставщиков энергии и хранилища. Это приводит к сбалансированному потреблению во времени и пространстве (умное энергоснабжение/интеллектуальное потребление электроэнергии) и позволяет лучше интегрировать нерегулируемые генерирующие установки (например, ветровые турбины и фотоэлектрические системы) и потребителей (например, освещение).

С увеличением доли возобновляемых источников энергии становится все более важным согласовывать колебания в производстве энергии с колебаниями в ее потреблении. Помимо возможности хранения электроэнергии с использованием систем хранения энергии или гидроаккумулирующих электростанций, генерации электроэнергии по требованию (например, с помощью гидроэлектростанций или биоэнергетики) и расширения электросетей для быстрого распределения на больших территориях, существует также возможность регулирования потребления электроэнергии в соответствии с предложением электроэнергии.

«Производство электроэнергии на солнечных и ветровых электростанциях делает систему энергоснабжения значительно более фрагментированной и зависимой от погодных условий, чем работа традиционных электростанций. Кроме того, потребление должно быть более тесно согласовано с электроснабжением. Необходимая гибкость пока не может быть обеспечена существующей инфраструктурой. Децентрализованная система может функционировать только посредством цифровых процессов в реальном времени и автоматизированных решений», — объясняет профессор Клеменс Хоффманн, директор Института инженеров-электротехников им. Фраунгофера. Хоффманн видит цифровизацию в основе следующих шагов в энергетическом переходе: «Процессы координации и принятия решений в децентрализованной системе возобновляемой энергетики чрезвычайно сложны. Только искусственный интеллект позволит в больших масштабах соединить различные системы, такие как электро- и теплоснабжение, а также транспорт, посредством автоматизированных решений. Создавая экосистему для когнитивных энергетических систем, мы продвигаем применение ИИ в энергетическом секторе»

Децентрализованной энергетической системе необходим искусственный интеллект

В различных областях энергетического сектора уже существует конкретная потребность в ИИ. Например, в автоматизированной торговле энергией основное внимание уделяется системам, которые самостоятельно определяют торговые стратегии и запускают ордера на покупку или продажу. Фотоэлектрические и ветроэнергетические установки, а также зарядные станции и электролизеры могут использовать ИИ для оптимизации своей работы, тем самым сокращая затраты на техническое обслуживание и продлевая срок службы. В энергосекторе технология используется для анализа широкого спектра информации, выявления критических ситуаций и содействия их разрешению.

Институт Фраунгофера IEE уже 15 лет работает над искусственным интеллектом для прогнозирования выработки электроэнергии, зависящей от погодных условий, за счет солнечной, ветровой и биоэнергии. В Касселе также разрабатывается автоматизированная система торговли для спотовой энергетической биржи EPEX.

Исследования применения ИИ в энергетическом секторе

«Искусственный интеллект — ключевая технология для дальнейшего развития энергетического перехода: переход от централизованно организованной электроэнергетической отрасли, основанной на ископаемом топливе, к энергетической системе, основанной на возобновляемых источниках энергии, — это чрезвычайно сложный процесс, которым можно управлять только с помощью интеллектуального управления», — заявила министр науки Гессена Ангела Дорн. «Центр компетенций в области когнитивных энергетических систем предоставляет ученым пространство для новых идей и исследовательских подходов к инновациям в энергетическом секторе. Я рада, что мы поддерживаем его создание. Сейчас крайне важно объединить опыт исследователей с сильными партнерами из промышленности»

Таким образом, в Касселе создается новый центр компетенций в области когнитивных энергетических систем. Исследовательский проект по искусственному интеллекту в энергетической системе ищет партнеров из академических кругов и промышленности и видит прекрасные возможности для Германии как делового и исследовательского центра для достижения глобального лидерства в области инноваций в этой сфере. По этой причине земля Гессен поддерживает создание нового центра компетенций, которым будет руководить Институт экономики энергетики и энергетических систем им. Фраунгофера (IEE).

Эти области применения ИИ исследуются новым Центром компетенций по когнитивным энергетическим системам в Касселе, создание которого финансируется правительством земли Гессен в размере 5,8 миллионов евро в период с 2020 по 2022 год.

К-ЭС

Центр компетенций в области когнитивных энергетических систем (K-ES) разрабатывается Институтом инженеров-исследователей им. Фраунгофера с середины 2020 года для изучения когнитивной энергетической экономики, когнитивных энергетических сетей и технологий когнитивных энергетических систем. Планируется, что процесс разработки продлится десять лет. Цель K-ES — стать национальным и международным центром исследований и обучения в области искусственного интеллекта.

Центр компетенций по когнитивным энергетическим системам (K-ES) изучает задачи энергетических систем с точки зрения искусственного интеллекта и развивает их в трех областях: когнитивная энергетическая экономика, когнитивные энергетические сети и технологии когнитивных энергетических систем. «Когнитивная энергетическая система самостоятельно определяет свое состояние на основе доступной информации и учится достигать заранее определенных целей. Искусственный интеллект не противостоит человеческому интеллекту, а, наоборот, постоянно взаимодействует с ним и поддерживает его. С дальнейшим развитием технологий изменятся обе стороны», — объясняет руководитель проекта IEE Андре Байер.

Энергетический сектор также может использовать опыт других отраслей. Искусственный интеллект уже коренным образом меняет автомобильную промышленность, розничную торговлю, а также страховой и финансовый секторы. Для энергетического перехода с использованием возобновляемых источников энергии и межотраслевой интеграции наиболее важными областями цифровизации являются интеллектуальные производители и потребители, виртуальные электростанции, технологии интеллектуальных сетей и управление энергопотреблением в режиме реального времени.

Концепции и их применение в экономике

Концепция создания K-ES (Центра компетенций в области энергетических систем) была разработана Институтом Фраунгофера IEE. Инициатива вытекает из соглашения, достигнутого в рамках коалиционного соглашения правительства земли Гессен. Сейчас началась фаза разработки. Главная цель — создание экосистемы для инноваций и формирование сообщества экспертов. Новый центр компетенций станет частью строящегося кампуса Института Фраунгофера IEE в Касселе и дополнит исследовательский портфель, направленный на трансформацию энергетических систем.

Первый этап включает в себя создание помещений и ИТ-инфраструктуры с использованием облачной системы. После этого будет создана цифровая платформа для облегчения обмена информацией между партнерами из промышленности и научных кругов. Начальный этап будет сосредоточен на привлечении ученых и развитии их экспертных знаний. «Наша цель — объединить ученых, разделяющих общую цель, независимо от того, где в мире они находятся», — говорит Байер.

До запланированного официального создания центра компетенций основное внимание будет уделяться привлечению партнеров и обеспечению реализации прикладных проектов от промышленности. Тесная связь с энергетическим сектором является ключевой частью концепции: услуги K-ES для энергетических компаний варьируются от консалтинга и концептуальных исследований до прототипов и систем «под ключ». «Мы приветствуем заявки как от исследователей, так и от компаний, поскольку такая экосистема процветает благодаря взаимодействию теории и практики», — подчеркивает Хоффманн.

Цель: Создание в Германии сообщества, пользующегося международной известностью

Ожидается, что в течение следующих десяти лет в K-ES будет работать около 100 экспертов в области науки о данных, достижений в машинном обучении, рекомендательных систем и управления цифровыми инновациями. В настоящее время в этих областях работают 15 сотрудников Института инженеров-электротехников им. Фраунгофера (Fraunhofer IEE). Новое учреждение стремится стать одним из ведущих сообществ в области искусственного интеллекта в энергетическом секторе Германии.

Чтобы отразить высокую степень интернационализации исследований в области ИИ, центр компетенций также предлагает возможность участия ученым со всего мира. «Благодаря специализированной инфраструктуре для обучения, соответствующему оборудованию и программному обеспечению, а также обширному хранилищу моделей и данных, мы можем проводить эффективные междисциплинарные исследования в области ИИ для энергетической системы», — объясняет Кристоф Шольц, научный директор K-ES, говоря о доступных возможностях.

Во всем мире ведется интенсивная работа по развитию искусственного интеллекта. Германия пока потратила на эти исследования значительно меньше, чем ее конкуренты, США и Китай. В рамках пакета мер экономического стимулирования, введенного правительством Германии в связи с пандемией коронавируса, к 2025 году в ИИ планируется инвестировать 5 миллиардов евро. «Что касается ИИ в энергетической системе, Германия, как деловой и исследовательский центр, имеет все возможности для достижения глобального лидерства в области инноваций. Для этого крайне важно, чтобы все заинтересованные стороны работали вместе над продвижением этой темы», — сказал Хоффманн.

Когнитивные системы

Когнитивная система — это цифровая система, имеющая интерфейсы между цифровым миром и окружающей средой, способная воспринимать и понимать вещи, делать выводы и обучаться. Когнитивные системы способны самостоятельно разрабатывать решения человеческих проблем. Они могут взаимодействовать и сотрудничать с другими цифровыми системами, интерпретировать контекст и обладают адаптивностью.

Когнитивные системы используются во всё большем количестве областей и, например, представляют собой фундаментальную технологию для беспилотных автомобилей, интеллектуальных персональных помощников, Индустрии 4.0 и Интернета вещей. Типичной характеристикой таких систем является их способность обрабатывать большие объёмы данных за короткое время и их интеграция в систему более высокого уровня (систему систем). К 2020 году во всём мире в эту технологию были инвестированы десятки миллиардов евро.

© Fraunhofer IEE – Применение – Когнитивные системы

Когнитивная система способна самостоятельно определять собственное состояние и состояние своих активов на основе имеющейся информации и, благодаря своей способности к адаптации, автономно обучаться достижению заранее определенных целей. Когнитивные энергетические системы являются ключевой технологией для энергетического перехода. В электроэнергетическом секторе их применение можно найти в управлении сетями, а также в управлении производством и потреблением электроэнергии.

© Fraunhofer IEE – Энергетический аватар – Когнитивные системы

В рамках экосистемы когнитивных энергетических систем облегчается доступ к ИИ для различных рыночных ролей. Задачи операторов электростанций, операторов точек учета, менеджеров балансировочных групп и прямых продавцов автоматизируются до такой степени, что могут выполняться автономно. Модель «Энергетический аватар» (см. выше) иллюстрирует, насколько легко домовладелец с солнечной энергетической системой может участвовать в энергетическом рынке, когда все процессы автоматизированы. В настоящее время «Энергетический аватар» разрабатывается в сотрудничестве между институтами Fraunhofer IEE и IOSB-AST.

© Fraunhofer IEE – Экосистема – Когнитивные системы

Тесная связь с энергетическим сектором является неотъемлемой частью концепции: услуги K-ES для энергетических компаний варьируются от консалтинга и концептуальных исследований до прототипов и систем «под ключ». Экосистема процветает благодаря взаимодействию теории и практики.

Автоматизация и автономизация. Подробнее об этом читайте здесь: «CO2-нейтральность – уроки Amazon».

► Свяжитесь со мной или присоединитесь к обсуждению в LinkedIn

То, как мы обеспечим безопасность инфраструктуры наших ключевых отраслей промышленности, будет иметь решающее значение для будущего!

Здесь особое значение имеют три области:

• Цифровой интеллект (цифровая трансформация, доступ в Интернет, Индустрия 4.0 и Интернет вещей)
• Автономное электроснабжение (углеродная нейтральность, планирование безопасности, экологическая безопасность)
• Интралогистика/Логистика (полная автоматизация, мобильность товаров и людей)

Xpert.Digital представляет вам здесь серию Smart AUDA.

• Автономизация энергоснабжения
• урбанизация
• Цифровая трансформация
• Автоматизация процессов

Новая информация постоянно добавляется и регулярно обновляется.