Smart Grid: Искусственный интеллект в сфере возобновляемых источников энергии

Опубликовано: 10 сентября 2020 г. / Обновление от: 21 июня 2023 г. - Автор: Конрад Вольфенштейн

Искусственный интеллект в сфере возобновляемых источников энергии – @shutterstock | Моникаодо

Это было 33 года назад, когда я познакомился с еще молодой дисциплиной «искусственный интеллект» (ИИ). Я работал над языками программирования ИИ LISP и Prolog. Я также вышел в Интернет через университетскую сеть. В то же время рынок спутникового телевидения переживал бум. Отсюда я продолжал развиваться в области интралогистики, пока сегодня не занялся фотоэлектрической энергетикой.

FAW Ulm (Исследовательский институт прикладной обработки знаний), первый независимый институт искусственного интеллекта, был основан в 1987 году. В проекте были задействованы такие компании, как DaimlerChrysler AG, Jenoptik AG, Hewlett-Packard GmbH, Robert Bosch GmbH и ряд других. Я работал там научным сотрудником с 1988 по 1990 год.

Тем временем ИИ нашел свое применение во многих областях, будь то медицина, право, маркетинг или компьютерные игры. Наиболее известны машинные переводы, например, с помощью Google Translate или Deepl. При анализе и прогнозировании изменения цен на акции или при обработке потока информации в поисковых системах.

Искусственный интеллект — это отрасль информатики, которая занимается автоматизацией поведенческих моделей, на основе которой можно получить средства для принятия решений и, в лучшем случае, продолжить независимые, автономные процессы. Он в основном используется, когда необходимо управлять и координировать слишком большой или неупорядоченный, но неуправляемый объем данных.

Это не всегда успешно. Например, Amazon пришлось отключить свой искусственный интеллект для оценки кандидатов, поскольку автоматическая система оценки ставила женщин в невыгодное положение .

И даже в машинных переводах часто встречаются грубые блоки, вызывающие хмурые взгляды или улыбки при внимательном рассмотрении.

Так что с искусственным интеллектом все не так просто. Проблема на самом деле не в количестве данных, а в их правильном распределении. Поскольку ранее Amazon нанимала преимущественно мужчин, ИИ пришел к выводу, что среди женщин наблюдается дефицит производительности. Фактически, меньше внимания уделяется тому факту, что низкая доля женщин в профессиях, где доминируют мужчины, имеет социологические причины.

Фундаментальная проблема искусственного интеллекта: качество программирования алгоритмов и исходных данных зависит от субъективной работы самих разработчиков, которые его разрабатывают и делают доступными. Дефицит объективности, вызванный индивидуальными эмоциями и намерениями, а также ошибки в интерпретации и восприятии со стороны разработчиков, берет на себя ИИ, он учится вместе с ними и расширяет их. Если к этому добавить недостаток знаний о связях между вещами и процессами (ключевые квалификации), то круг замыкается.

Подробнее об этом: Искусственный интеллект стал проще

Поэтому ИИ требует много времени на разработку и смелости, чтобы преодолевать неудачи, прежде чем он сможет превратиться в эффективную систему.

Такие заголовки, как «Искусственный интеллект (ИИ) как движущая сила энергетического перехода» или «Как логистика выигрывает от искусственного интеллекта», являются хитами СМИ, которые даже не отражают объем разработок и усилий, которые необходимо приложить, и, во-первых, прежде всего, затраты до того, как финансовая прибыльность станет видимой.

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

Smart Grid – интеллектуальное электричество

Однако по мере увеличения доли электроэнергии из возобновляемых источников становится ясно, что в будущем ИИ также будет контролировать процессы энергетической системы в больших масштабах.

Искусственный интеллект (ИИ) / Искусственный интеллект (ИИ) – Интеллектуальная сеть – Интеллектуальная энергетическая сеть – @shutterstock | Моникаодо

Хотя до сих пор доминировали электросети с централизованным производством электроэнергии, наблюдается тенденция к децентрализованным системам генерации. Это относится к производству из возобновляемых источников, таких как фотоэлектрические системы, солнечные тепловые электростанции, ветряные турбины и биогазовые установки. Это приводит к значительно более сложной структуре, прежде всего в области управления нагрузкой, поддержания напряжения в распределительной сети и поддержания устойчивости сети. В отличие от электростанций среднего и крупного размера, меньшие децентрализованные генерирующие системы также напрямую питают более низкие уровни напряжения, такие как сеть низкого напряжения или сеть среднего напряжения.

Создание умной электросети

Интеллектуальная энергосистема объединяет всех участников в общую систему посредством взаимодействия генерации, хранения, управления сетью и потребления. Электростанции (включая хранилища) уже контролируются таким образом, что всегда производится то же количество электроэнергии, что и потребляется. Интеллектуальные электросети включают в этот контроль потребителей, а также децентрализованных малых поставщиков энергии и устройства хранения, так что, с одной стороны, потребление сбалансировано во времени и пространстве (умная мощность/интеллектуальное энергопотребление), а с другой стороны, не -одноразовые генерирующие системы (например, ветроэнергетические и фотоэлектрические системы) и потребители (например, освещение) могут быть лучше интегрированы.

В связи с увеличением доли возобновляемых источников энергии становится все более важным согласовывать колебания производства энергии с колебаниями энергопотребления. В дополнение к возможности хранения электрической энергии с использованием накопителей энергии или аккумуляторных электростанций, производство электроэнергии по требованию, например. Б. за счет гидроэлектростанций или биоэнергетики, расширения электросетей для быстрого распределения на большой территории, также существует возможность адаптации энергопотребления к электроснабжению.

«Получение электроэнергии с помощью солнечных и ветряных турбин делает систему энергоснабжения гораздо более фрагментированной и зависимой от погоды, чем работа обычных электростанций. Кроме того, потребление должно более тесно зависеть от поставок электроэнергии. Требуемая для этого гибкость пока не может быть достигнута при существующей инфраструктуре. Децентрализованная система может функционировать только посредством цифровых процессов в реальном времени и автоматизированных решений», — объясняет профессор доктор. Клеменс Хоффманн, руководитель Fraunhofer IEE. Хоффманн рассматривает цифровизацию как основу для следующих шагов энергетического перехода: «Процессы координации и принятия решений в децентрализованном энергоснабжении из возобновляемых источников чрезвычайно сложны. Только с помощью искусственного интеллекта можно будет соединить различные системы, такие как электро- и теплоснабжение, а также мобильность, посредством автоматизированных решений в больших масштабах. Создавая экосистему когнитивных энергетических систем, мы продвигаем применение искусственного интеллекта в энергетическом секторе».

Децентрализованной энергетической системе нужен ИИ

Уже существует конкретная потребность в ИИ в различных областях энергетической отрасли. Автоматическая торговля энергией — это системы, которые самостоятельно определяют торговые стратегии и инициируют покупки или продажи. Фотоэлектрические и ветряные турбины, а также зарядные станции и электролизеры могут использовать ИИ для оптимизации своей работы и тем самым избежать обслуживания и увеличить срок службы. В сетевом секторе технология используется для оценки разнообразной информации, распознавания критических ситуаций и поддержки их решения.

Fraunhofer IEE уже 15 лет работает над искусственным интеллектом, чтобы прогнозировать погодозависимое производство электроэнергии из солнечной, ветровой и биоэнергии. В Касселе также разрабатывается автоматическая торговая система для биржи электроэнергии EPEX Spot.

Исследования искусственного интеллекта в энергетической отрасли

«Искусственный интеллект является ключевой технологией для дальнейшего развития энергетического перехода: переход от централизованно организованной экономики электростанций, основанной на ископаемом топливе, к энергетической системе, основанной на возобновляемых источниках, является очень сложным процессом, которым можно овладеть только с помощью интеллектуальных технологий. контроля», — заявила министр науки Гессена Ангела Дорн. «Центр компетенции когнитивных энергетических систем дает ученым пространство для новых идей и исследовательских подходов к инновациям в энергетической отрасли. Я рад, что мы поддерживаем развитие. Сейчас важно объединить опыт исследователей с сильными партнерами из отрасли».

Поэтому в Касселе строится новый центр компетенции по когнитивным энергетическим системам. Исследовательский проект по искусственному интеллекту в энергетической системе ищет партнеров из науки и бизнеса и видит хорошие условия для Германии как места для бизнеса и исследований для достижения глобального инновационного лидерства в этой теме. Именно поэтому земля Гессен поддерживает развитие нового центра компетенции при поддержке Института экономики энергетики и технологий энергетических систем Фраунгофера IEE.

Новый Центр компетенции когнитивных энергетических систем в Касселе исследует эти области применения ИИ, развитие которого финансируется правительством земли Гессен на общую сумму 5,8 миллиона евро в период с 2020 по 2022 год.

К-ЭС

Центр компетенции когнитивных энергетических систем (K-ES) был создан Fraunhofer IEE с середины 2020 года для исследования тем экономики когнитивной энергии, сетей когнитивной энергии и технологий систем когнитивной энергии. Процесс развития занимает более десяти лет. K-ES призван стать национальным и международным центром искусственного интеллекта в исследованиях и обучении.

Центр компетенции когнитивных энергетических систем (K-ES) рассматривает задачи энергетической системы с точки зрения искусственного интеллекта и развивает их в трех областях: когнитивное управление энергией, когнитивные энергетические сети и технологии когнитивных энергетических систем. «Когнитивная энергетическая система самостоятельно определяет свое состояние на основе доступной информации и учится достигать заданных целей. Искусственный интеллект не противостоит человеческому интеллекту, а находится в постоянном обмене с ним и поддерживает его. Поскольку технология продолжает развиваться, обе стороны будут меняться», — объясняет руководитель проекта IEE Андре Байер.

Энергетическая отрасль также может опираться на результаты, полученные в других секторах. ИИ уже устойчиво меняет автомобильную промышленность, розничную торговлю, страхование и финансовый сектор. Для энергетического перехода с использованием возобновляемых источников энергии и объединения секторов наиболее важными областями цифровизации являются интеллектуальные производители и потребители, виртуальные электростанции, технологии интеллектуальных сетей и энергетическая экономика в реальном времени.

Концепции и приложения для бизнеса

Концепция структуры К-ЭС была разработана Фраунгофером ИЭЭ. Инициатива основана на соглашении коалиционного соглашения правительства земли Гессен. Сейчас начался этап строительства. Основная цель — создать экосистему инноваций и сформировать экспертное сообщество. Новый центр компетенций станет частью строящегося в настоящее время кампуса Fraunhofer IEE в Касселе и дополнит спектр исследований по трансформации энергетических систем.

На первом этапе помещения и ИТ-инфраструктура настраиваются с помощью облачной системы. Затем будет создана цифровая платформа, посредством которой партнеры из бизнеса и исследований смогут обмениваться идеями. На начальном этапе основное внимание уделяется привлечению ученых и развитию навыков. «Наша цель — объединить ученых, преследующих общую цель, независимо от того, в какой части мира находятся эксперты», — говорит Байер.

До запланированного официального создания центра компетенции основное внимание будет также уделяться привлечению партнеров и прикладным проектам из промышленности. Потому что тесная связь с энергетической отраслью является частью концепции: услуги K-ES для энергетических компаний включают консультации и концептуальные исследования от прототипов до систем «под ключ». «Мы приветствуем заявки как от исследователей, так и от компаний, потому что такая экосистема процветает благодаря взаимодействию теории и практики», — подчеркивает Хоффманн.

Цель: сообщество с международной репутацией в Германии.

Планируется, что в течение следующих десяти лет около 100 экспертов K-ES будут работать над дисциплинами науки о данных, достижениями в области машинного обучения, рекомендательными системами и управлением цифровыми инновациями. В настоящее время в этих предметных областях в Fraunhofer IEE работают 15 сотрудников. Цель нового объекта — стать одним из ведущих сообществ искусственного интеллекта в энергетической отрасли Германии.

Чтобы принять во внимание высокий международный уровень исследований в области ИИ, центр компетенций также предлагает возможность участия приглашенным ученым со всего мира. «Благодаря специальной инфраструктуре обучения, соответствующему аппаратному и программному обеспечению, а также комплексной модели и базе данных мы можем эффективно проводить исследования ИИ для энергетической системы в разных местах», — объясняет научный директор K-ES Кристоф Шольц, существующие возможности.

Во всем мире ведется интенсивная работа по развитию ИИ. Германия до сих пор потратила на соответствующие исследования значительно меньше, чем ее конкуренты США и Китай. В рамках будущего пакета федерального правительства по борьбе с коронавирусом к 2025 году в искусственный интеллект планируется инвестировать 5 миллиардов евро. «Когда дело доходит до искусственного интеллекта в энергетической системе, Германия как место для бизнеса и исследований имеет хорошие возможности для достижения глобального лидерства в области инноваций. «Важно, чтобы все заинтересованные стороны решали эту проблему вместе», — говорит Хоффманн.

Когнитивные системы

Когнитивная система — это цифровая система с интерфейсами между цифровым миром и окружающей средой, которая может воспринимать и понимать вещи, а также делать выводы и учиться на их основе. Когнитивные системы способны самостоятельно разрабатывать решения человеческих задач. Они могут взаимодействовать и сотрудничать с другими цифровыми системами, интерпретировать контекст и легко адаптируются.

Когнитивные системы используются во все большем числе областей и представляют собой, например, фундаментальную технологию для беспилотных транспортных средств, интеллектуальных личных помощников, Индустрии 4.0 и Интернета вещей. объемы данных за короткое время и встроены в систему более высокого уровня (систему систем). К 2020 году в эту технологию во всем мире было инвестировано десятки миллиардов евро.

© Fraunhofer IEE – Приложение – Когнитивные системы

Когнитивная система может самостоятельно определять свое состояние и состояние своих активов на основе доступной информации и за счет способности адаптироваться учиться самостоятельно достигать заданных целей. Когнитивные энергетические системы являются ключевой технологией энергетического перехода. Приложения в электроэнергетике можно найти в области управления сетями и управления производством и потреблением.

© Fraunhofer IEE – Энергетический аватар – Когнитивные системы

В рамках экосистемы когнитивных энергетических систем доступ к ИИ упрощается для различных рыночных ролей. Задачи операторов систем и точек измерения, менеджеров балансирующих групп и специалистов по прямому маркетингу автоматизированы до такой степени, что выполняются независимо. Модель «Энергетический аватар» (см. выше) иллюстрирует, насколько легко «строитель дома» может участвовать в энергетическом рынке со своей солнечной системой, если все процессы автоматизированы. Энергетический аватар в настоящее время разрабатывается в сотрудничестве Институтов Фраунгофера IEE и IOSB-AST.

© Fraunhofer IEE – Экосистема – Когнитивные системы

Тесная связь с энергетической отраслью является частью концепции: услуги K-ES для энергетических компаний включают консалтинг и концептуальные исследования от прототипов до систем «под ключ». Экосистема процветает благодаря взаимодействию теории и практики.

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

► Свяжитесь со мной или обсудите со мной в LinkedIn

В будущем решающее значение будет иметь то, как мы защитим инфраструктуру наших ключевых отраслей!

Здесь особое значение имеют три направления:

• Цифровой интеллект (цифровая трансформация, доступ в Интернет, Индустрия 4.0 и Интернет вещей)
• Автономное электроснабжение (CO2-нейтральность, безопасность планирования, безопасность для окружающей среды)
• Интралогистика/логистика (полная автоматизация, мобильность товаров и людей)

Xpert.Digital доставит вас сюда из серии Smart AUDA

• Автономизация энергоснабжения
• урбанизация
• Цифровая трансформация
• Автоматизация процессов

всегда новая информация, которая регулярно обновляется.