Паметна мрежа: Вештачка интелигенција у области обновљивих извора енергије

Прошло је 33 године откако сам се први пут сусрео са тадашњом облашћу вештачке интелигенције (ВИ). Радио сам са програмским језицима за ВИ LISP и Prolog. Преко универзитетске мреже сам такође дошао у контакт са интернетом. У исто време, тржиште сателитске телевизије је цветало. Одатле сам развио своје вештине у области интралогистике, да бих на крају стигао до своје тренутне позиције у фотонапонским системима.

FAW Ulm (Истраживачки институт за обраду знања оријентисану на примену) основан је 1987. године као први независни институт за вештачку интелигенцију. Укључене су биле компаније као што су DaimlerChrysler AG, Jenoptik AG, Hewlett-Packard GmbH, Robert Bosch GmbH и неколико других. Ја сам тамо радио као истраживачки асистент од 1988. до 1990. године.

У међувремену, вештачка интелигенција је пронашла свој пут у многе области, било да је то медицина, право, маркетинг или компјутерске игре. Машински преводи, на пример помоћу Google Translate-а или DeepL-а, су међу најпознатијим применама. Вештачка интелигенција се такође користи у анализи и предвиђању кретања цена акција и у управљању поплавом информација у претраживачима.

Вештачка интелигенција је подобласт рачунарства која се бави аутоматизацијом образаца понашања, из којих се може извести подршка одлучивању и, идеално, доводи до независних, аутономних процеса. Најчешће се користи када је потребно управљати и координирати претерано велику или неструктурирану, а опет неуправљиву количину података.

Није увек успешно. На пример, Амазон је морао да деактивира своју вештачку интелигенцију за процену кандидата јер је аутоматизовани систем оцењивања стављао жене у неповољан положај.

Чак и у машинским преводима, још увек се често јављају неке грубе грешке које, након пажљивијег прегледа, изазивају намрштење или осмех.

Дакле, вештачка интелигенција заправо није тако једноставна. Проблем није у количини података, већ у њиховој исправној интерпретацији. Пошто је Амазон претежно запошљавао мушкарце, вештачка интелигенција је закључила да жене имају дефицит у учинку. Међутим, није узео у обзир да низак проценат жена у професијама у којима доминирају мушкарци има социолошке узроке.

Основни проблем вештачке интелигенције је тај што је програмирање алгоритама и изворних података добро само колико и субјективан рад програмера који их креирају и пружају. Недостаци објективности услед индивидуалних емоција и намера, као и грешке у тумачењу и перцепцији од стране програмера, усвајају се од стране вештачке интелигенције; она учи од њих и даље развија своје могућности. Ако се томе дода недостатак знања о међусобним односима између ствари и процеса (кључне вештине), циклус је завршен.

Више о овоме: Вештачка интелигенција урађена једноставно

Вештачкој интелигенцији је стога потребно много времена за развој и храброст да се суочи са застојима пре него што се појави ефикасан систем.

Наслови попут „Вештачка интелигенција (ВИ) као покретач енергетске транзиције“ или „Како логистика има користи од вештачке интелигенције“ су медијске сензације које чак ни не почињу да одражавају развој и потребан труд, и да су трошкови примарна брига пре него што финансијска профитабилност постане очигледна.

Вештачка интелигенција се до сада у енергетској индустрији користила првенствено за задатке праћења или прогнозирања.

 

Паметна мрежа – Интелигентна снага

Међутим, са све већим уделом електричне енергије из обновљивих извора енергије, постаје јасно да ће вештачка интелигенција у будућности контролисати и процесе енергетског система у великим размерама.

Иако је централизована производња електричне енергије до сада доминирала електроенергетским мрежама, тренд се помера ка децентрализованим постројењима за производњу. Ово се посебно односи на обновљиве изворе енергије као што су фотонапонски системи, соларне термоелектране, ветротурбине и биогасна постројења. То доводи до знатно сложеније структуре, првенствено у областима контроле оптерећења, регулације напона у дистрибутивној мрежи и одржавања стабилности мреже. Мања, децентрализована постројења за производњу, за разлику од средњих и великих електрана, такође директно напајају ниже нивое напона као што су мреже ниског или средњег напона.

 

Развој паметне мреже

Интелигентна електроенергетска мрежа интегрише све заинтересоване стране у свеобухватни систем кроз међусобно деловање производње, складиштења, управљања мрежом и потрошње. Електране (укључујући објекте за складиштење) су већ контролисане како би се осигурало да количина произведене електричне енергије увек одговара количини потрошеној. Интелигентне електроенергетске мреже укључују потрошаче, као и децентрализоване мале добављаче енергије и објекте за складиштење, у овај процес контроле. Ово резултира уравнотеженим обрасцем потрошње током времена и локације (паметна снага/интелигентна потрошња електричне енергије) и омогућава бољу интеграцију недиспечних производних постројења (нпр. ветротурбине и фотонапонски системи) и потрошача (нпр. расвета).

Са све већим уделом обновљивих извора енергије, све је важније ускладити флуктуације у производњи енергије са флуктуацијама у потрошњи енергије. Поред могућности складиштења електричне енергије коришћењем система за складиштење енергије или пумпно-акумулационих електрана, производње електричне енергије по потреби (нпр. путем хидроелектрана или биоенергије) и ширења електричних мрежа за брзу дистрибуцију на великим подручјима, постоји и могућност прилагођавања потрошње електричне енергије снабдевању електричном енергијом.

„Производња електричне енергије из соларних и ветроелектрана чини систем снабдевања знатно фрагментиранијим и зависнијим од временских услова него рад конвенционалних електрана. Штавише, потрошња мора бити више усклађена са снабдевањем електричном енергијом. Неопходна флексибилност се још увек не може управљати постојећом инфраструктуром. Децентрализовани систем може функционисати само кроз дигиталне процесе у реалном времену и аутоматизоване одлуке“, објашњава проф. др Клеменс Хофман, директор Фраунхофер ИЕЕ. Хофман види дигитализацију као основу за следеће кораке у енергетској транзицији: „Процеси координације и доношења одлука децентрализованог снабдевања обновљивом енергијом су изузетно сложени. Само вештачка интелигенција ће омогућити повезивање различитих система, као што су снабдевање електричном и топлотном енергијом, као и мобилност, у великим размерама кроз аутоматизоване одлуке. Изградњом екосистема за когнитивне енергетске системе, унапређујемо примену вештачке интелигенције у енергетском сектору.“

 

Децентрализованом енергетском систему је потребна вештачка интелигенција

Већ постоји конкретна потреба за вештачком интелигенцијом у различитим областима енергетског сектора. На пример, у аутоматизованој трговини енергијом, фокус је на системима који самостално идентификују стратегије трговања и покрећу налоге за куповину или продају. Фотонапонске и ветроелектране, као и станице за пуњење и електролизери, могу користити вештачку интелигенцију за оптимизацију свог рада, чиме се смањују трошкови одржавања и продужава њихов век трајања. У сектору електричне мреже, технологија се користи за анализу широког спектра информација, идентификацију критичних ситуација и подршку њиховом решавању.

Фраунхофер ИЕЕ већ 15 година ради на вештачкој интелигенцији за предвиђање производње електричне енергије из соларне, ветроенергијске и биоенергије у зависности од временских услова. Аутоматизовани систем трговања за берзу електричне енергије EPEX Spot је такође у развоју у Каселу.

 

Истраживање за вештачку интелигенцију у енергетском сектору

„Вештачка интелигенција је кључна технологија за даљи развој енергетске транзиције: Прелазак са централно организоване индустрије електрана засноване на фосилним горивима на енергетски систем заснован на обновљивим изворима је веома сложен процес који се може управљати само интелигентном контролом“, рекла је министарка науке Хесена, Ангела Дорн. „Центар за компетенције за когнитивне енергетске системе пружа научницима простор за нове идеје и истраживачке приступе иновацијама у енергетском сектору. Драго ми је што подржавамо његово оснивање. Сада је кључно комбиновати стручност истраживача са јаким партнерима из индустрије.“

Стога се у Каселу оснива нови центар компетенције за когнитивне енергетске системе. Истраживачки пројекат о вештачкој интелигенцији у енергетском систему тражи партнере из академске заједнице и индустрије и види одличне могућности за Немачку као пословну и истраживачку локацију да постигне глобално лидерство у иновацијама у овој области. Из тог разлога, покрајина Хесен подржава оснивање новог центра компетенције, којим управља Фраунхоферов институт за енергетску економију и технологију енергетских система (IEE).

Ова подручја примене вештачке интелигенције истражује нови Центар за компетенције за когнитивне енергетске системе у Каселу, чије оснивање финансира влада покрајине Хесен са укупно 5,8 милиона евра између 2020. и 2022. године.

 

К-ЕС

Центар за компетенције за когнитивне енергетске системе (K-ES) развија Fraunhofer IEE од средине 2020. године ради истраживања економије когнитивне енергије, мрежа когнитивне енергије и технологије когнитивних енергетских система. Планирано је да процес развоја траје десет година. K-ES има за циљ да постане национални и међународни центар за вештачку интелигенцију у истраживању и настави.

Центар за компетенције за когнитивне енергетске системе (K-ES) испитује задатке енергетског система из перспективе вештачке интелигенције и даље их развија у три области: Економија когнитивне енергије, Мреже когнитивне енергије и Технологија когнитивних енергетских система. „Систем когнитивне енергије самостално одређује своје стање на основу доступних информација и учи да постиже унапред дефинисане циљеве. Вештачка интелигенција није супротстављена људској интелигенцији, већ је у сталној размени са њом и подржава је. Са даљим развојем технологије, обе стране ће се променити“, објашњава руководилац пројекта IEE Андре Бајер.

Енергетски сектор такође може да се ослања на увиде из других индустрија. Вештачка интелигенција већ фундаментално мења аутомобилску индустрију, малопродају, као и секторе осигурања и финансија. За енергетску транзицију са обновљивим изворима енергије и повезивањем сектора, најважнија подручја дигитализације су паметни произвођачи и потрошачи, виртуелне електране, технологије паметних мрежа и управљање енергијом у реалном времену.

 

Концепти и примене за економију

Концепт за оснивање K-ES-а (Центра за компетенције за енергетске системе) развио је Fraunhofer IEE. Иницијатива проистиче из споразума у ​​коалиционом споразуму владе покрајине Хесен. Фаза развоја је сада почела. Примарни циљ је стварање екосистема за иновације и изградња заједнице стручњака. Нови центар за компетенције биће део кампуса Fraunhofer IEE који је тренутно у изградњи у Каселу и допуниће истраживачки портфолио за трансформацију енергетских система.

Први корак укључује постављање просторија и ИТ инфраструктуре са клауд системом. Након тога, биће креирана дигитална платформа како би се олакшала размена између партнера из индустрије и истраживања. Почетна фаза ће се фокусирати на регрутовање научника и развој стручности. „Наш циљ је да повежемо научнике који деле заједнички циљ, без обзира где се у свету налазе“, каже Бајер.

До планираног званичног оснивања центра компетенција, фокус ће бити на стицању партнера и обезбеђивању применских пројеката из индустрије. Блиска веза са енергетским сектором је кључни део концепта: услуге К-ЕС-а за енергетске компаније крећу се од консултантских и концептних студија до прототипова и система по принципу „кључ у руке“. „Поздрављамо пријаве истраживача и компанија, јер такав екосистем напредује на умрежавању између теорије и праксе“, наглашава Хофман.

 

Циљ: Заједница међународног угледа у Немачкој

Током наредних десет година, очекује се да ће K-ES имати око 100 стручњака који раде у областима науке о подацима, напретка у машинском учењу, система препоручивања и управљања дигиталним иновацијама. Тренутно, 15 запослених у Fraunhofer IEE ради у овим областима. Нова институција има за циљ да постане једна од водећих заједница вештачке интелигенције у енергетском сектору у Немачкој.

Да би се одразио висок степен интернационалности у истраживању вештачке интелигенције, центар за компетенције такође нуди гостујућим научницима из целог света могућност учешћа. „Захваљујући специјализованој инфраструктури за обуку, одговарајућем хардверу и софтверу, као и свеобухватном репозиторијуму модела и података, можемо да спроводимо ефикасна и међулокациона истраживања вештачке интелигенције за енергетски систем“, објашњава Кристоф Шолц, научни директор K-ES-а, у вези са доступним могућностима.

Глобално се интензивно ради на развоју вештачке интелигенције. Немачка је до сада потрошила знатно мање на ово истраживање од својих конкурената, САД и Кине. Као део пакета економских стимуланса немачке владе везаног за корону, до 2025. године ће у вештачку интелигенцију бити уложено 5 милијарди евра. „Што се тиче вештачке интелигенције у енергетском систему, Немачка, као пословна и истраживачка локација, је у доброј позицији да постигне глобално лидерство у иновацијама. У том циљу је кључно да све заинтересоване стране раде заједно на унапређењу ове теме“, рекао је Хофман.

 

Когнитивни системи

Когнитивни систем је дигитални систем са интерфејсима између дигиталног света и окружења, способан да опажа и разуме ствари, изводи закључке и учи. Когнитивни системи су у стању да самостално развијају решења за људске проблеме. Могу да интерагују и сарађују са другим дигиталним системима, тумаче контексте и прилагодљиви су.

Когнитивни системи се користе у све већем броју области и, на пример, представљају фундаменталну технологију за аутономна возила, интелигентне личне асистенте, Индустрију 4.0 и Интернет ствари. Типична карактеристика таквих система је њихова способност обраде великих количина података за кратко време и њихова интеграција у систем вишег нивоа (систем система). До 2020. године, у ову технологију су широм света уложене десетине милијарди евра.

Когнитивни систем може самостално да одреди своје стање и стање својих средстава на основу доступних информација и, кроз своју способност прилагођавања, да научи да аутономно постиже унапред дефинисане циљеве. Когнитивни енергетски системи су кључна технологија за енергетску транзицију. Примене у електроенергетском сектору могу се наћи у управљању мрежом и управљању производњом и потрошњом.

У оквиру екосистема за когнитивне енергетске системе, приступ вештачкој интелигенцији се олакшава за различите тржишне улоге. Задаци оператера постројења, оператера мерних места, менаџера балансних група и директних трговаца се аутоматизују до те мере да се могу обављати аутономно. Модел „Енергетски аватар“ (видети горе) илуструје колико лако власник куће са соларним системом може учествовати на тржишту енергије када су сви процеси аутоматизовани. Енергетски аватар се тренутно развија у сарадњи између Фраунхоферових института IEE и IOSB-AST.

Тесна веза са енергетским сектором је део концепта: услуге компаније K-ES за енергетске компаније крећу се од консултантских и концептуалних студија до прототипова и система по принципу „кључ у руке“. Екосистем напредује захваљујући умрежавању теорије и праксе.

Аутоматизација и аутономизација. Више о томе прочитајте овде: „CO2 неутралност – Учење од Амазона“