Akıllı Şebeke: Yenilenebilir enerjiler alanında yapay zeka

Yayınlanma tarihi: 10 Eylül 2020 / Güncelleme tarihi: 21 Haziran 2023 - Yazar: Konrad Wolfenstein

Yenilenebilir enerjiler alanında yapay zeka – @shutterstock | monicaodo

Henüz genç bir disiplin olan “yapay zeka” (AI) ile tanışmam 33 yıl önceydi. AI programlama dilleri LISP ve Prolog üzerinde çalıştım. Ayrıca üniversite ağı aracılığıyla internetle de tanıştım. Aynı zamanda uydu televizyon pazarı da hızla büyüyordu. Buradan bugün fotovoltaik alanına ulaşana kadar intralojistik alanında gelişmeye devam ettim.

FAW Ulm (Uygulama Odaklı Bilgi İşleme Araştırma Enstitüsü) 1987 yılında kuruldu. DaimlerChrysler AG, Jenoptik AG, Hewlett-Packard GmbH, Robert Bosch GmbH ve daha birçok şirket bu projeye dahil oldu. 1988-1990 yılları arasında araştırma görevlisi olarak oradaydım.

Bu arada yapay zeka tıp, hukuk, pazarlama veya bilgisayar oyunları gibi pek çok alanda kendine yer buldu. En iyi bilinenleri, örneğin Google Translate veya Deepl ile yapılan makine çevirileridir. Hisse senedi fiyat gelişmelerini analiz ederken ve tahmin ederken veya arama motorlarındaki bilgi akışını yönetirken.

Yapay zeka, karar verme desteklerinin elde edilebildiği ve en iyi durumda bağımsız, otonom süreçlerin devam edebildiği davranış kalıplarının otomasyonu ile ilgilenen bir bilgisayar bilimi dalıdır. Çoğunlukla büyük boyutlu veya düzensiz ancak yönetilemeyen miktarda verinin yönetilmesi ve koordine edilmesi gerektiğinde kullanılır.

Her zaman başarılı değildir. Örneğin Amazon, otomatik değerlendirme sisteminin kadınları dezavantajlı duruma düşürmesi .

Ve makine çevirilerinde bile, daha yakından baktığınızda kaşlarınızı çatmanıza veya gülümsemenize neden olan kaba bloklar bulunur.

Yani yapay zeka ile bu o kadar kolay değil. Sorun aslında veri miktarı değil, doğru tahsistir. Amazon daha önce ağırlıklı olarak erkekleri işe aldığından yapay zeka, kadınlar arasında performans açığı olduğu sonucuna vardı. Aslında erkek egemen mesleklerde kadın oranının düşük olmasının sosyolojik nedenlere dayandığı gerçeğine daha az dikkat ediliyor.

Yapay zekanın temel sorunu: Algoritmaların programlanması ve başlangıç ​​verileri, ancak bunları geliştiren ve kullanıma sunan geliştiricilerin öznel çalışmaları kadar iyidir. Bireysel duygular ve niyetlerden kaynaklanan nesnellik eksikliklerinin yanı sıra geliştiricilerin yorumlama ve algılama hataları yapay zeka tarafından devralınır, onlarla birlikte öğrenir ve onları genişletir. Daha sonra, şeyler ve süreçler arasındaki bağlantılarla ilgili bilgi eksikliğini (temel nitelikler) eklerseniz, daire kapanır.

Bununla ilgili daha fazla bilgi: Yapay zeka basitleştirildi

Bu nedenle yapay zekanın verimli bir sisteme dönüşmeden önce çok fazla geliştirme süresine ve aksilikleri göğüsleme cesaretine ihtiyacı var.

"Enerji geçişinin itici gücü olarak yapay zeka (AI)" veya "Lojistik, yapay zekadan nasıl yararlanır" gibi manşetler, ortaya konması gereken geliştirme ve çaba miktarını yansıtmaya başlamayan medya hitleridir ve öncelikle Hepsinden önemlisi, finansal karlılık öncesindeki maliyetler görünür hale gelir.

Yapay zeka şu ana kadar enerji endüstrisinde öncelikle izleme veya tahmin görevleri için kullanıldı.

Akıllı Şebeke – Akıllı elektrik

Ancak yenilenebilir enerjilerden elde edilen elektriğin payı arttıkça, gelecekte yapay zekanın enerji sistemi süreçlerini de büyük ölçüde kontrol edeceği açık hale geliyor.

Yapay Zeka (AI) / Yapay Zeka (AI) – Akıllı Şebeke – Akıllı Güç Ağı – @shutterstock | monicaodo

Şu ana kadar merkezi enerji üretimine sahip enerji şebekeleri hakim olsa da, eğilim merkezi olmayan üretim sistemlerine doğru yöneliyor. Bu, fotovoltaik sistemler, güneş enerjisi termik santralleri, rüzgar türbinleri ve biyogaz tesisleri gibi yenilenebilir kaynaklardan yapılan üretim için geçerlidir. Bu durum öncelikle yük kontrolü, dağıtım şebekesinde gerilim bakımı ve şebeke stabilitesinin korunması alanında çok daha karmaşık bir yapıya yol açmaktadır. Orta büyüklükteki ve daha büyük enerji santrallerinin aksine, daha küçük, merkezi olmayan üretim sistemleri aynı zamanda alçak gerilim şebekesi veya orta gerilim şebekesi gibi daha düşük gerilim seviyelerini de doğrudan besler.

Akıllı bir güç şebekesi oluşturmak

Akıllı bir enerji şebekesi, üretim, depolama, ağ yönetimi ve tüketimin etkileşimi yoluyla tüm aktörleri genel bir sisteme entegre eder. Enerji santralleri (depolama dahil), her zaman tüketilenle aynı miktarda elektrik enerjisi üretilecek şekilde zaten kontrol edilmektedir. Akıllı güç şebekeleri, tüketicilerin yanı sıra merkezi olmayan küçük enerji tedarikçileri ve depolama cihazlarını da bu kontrole dahil eder, böylece bir yandan tüketim zaman ve mekan açısından dengelenir (akıllı güç/akıllı güç tüketimi), diğer yandan ise enerji tüketimi dengelenir. -tek kullanımlık üretim sistemleri (örneğin rüzgar enerjisi ve PV Sistemleri) ve tüketiciler (örneğin aydınlatma) daha iyi entegre edilebilir.

Yenilenebilir enerjilerin payının daha büyük olması nedeniyle, enerji üretimindeki dalgalanmaları enerji tüketimindeki dalgalanmalarla uyumlu hale getirmek daha önemli hale geliyor. Enerji depolama veya depolamalı enerji santralleri kullanılarak elektrik enerjisinin depolanabilmesi imkanının yanı sıra, talebe dayalı elektrik üretimi, ör. B. hidroelektrik santraller veya biyoenerji yoluyla, geniş bir alana hızlı dağıtım için güç şebekelerinin genişletilmesi, aynı zamanda güç tüketiminin güç kaynağına uyarlanması olasılığı da vardır.

“Güneş ve rüzgar enerjisi sistemlerinden elektrik üretimi, tedarik sistemini geleneksel enerji santrallerinin işleyişine göre çok daha parçalı ve hava koşullarına bağlı hale getiriyor. Ayrıca tüketimin elektrik arzına daha sıkı dayandırılması gerekiyor. Bunun için gereken esneklik mevcut altyapıyla henüz sağlanamıyor. Merkezi olmayan bir sistem yalnızca gerçek zamanlı dijital süreçler ve otomatik kararlarla işleyebilir" diye açıklıyor Prof. Dr. Fraunhofer IEE'nin başkanı Clemens Hoffmann. Hoffmann, dijitalleşmeyi enerji geçişindeki sonraki adımların temeli olarak görüyor: “Merkezi olmayan bir yenilenebilir enerji tedariğinin koordinasyon ve karar alma süreçleri son derece karmaşık. Elektrik ve ısı temini gibi farklı sistemlerin yanı sıra mobilite gibi farklı sistemlerin de büyük ölçekte otomatik kararlarla birbirine bağlanması ancak yapay zeka sayesinde mümkün olacak. Bilişsel enerji sistemleri için bir ekosistem oluşturarak yapay zekanın enerji sektöründeki uygulamalarını geliştiriyoruz.”

Merkezi olmayan bir enerji sisteminin yapay zekaya ihtiyacı var

Enerji sektörünün çeşitli alanlarında yapay zekaya halihazırda somut bir ihtiyaç var. Otomatik enerji ticareti, ticaret stratejilerini bağımsız olarak belirleyen ve alım veya satımları tetikleyen sistemlerle ilgilidir. Fotovoltaik ve rüzgar türbinlerinin yanı sıra şarj istasyonları ve elektrolizörler de operasyonlarını optimize etmek ve böylece bakım ihtiyacını ortadan kaldırmak ve hizmet ömrünü uzatmak için yapay zekayı kullanabilir. Ağ sektöründe teknoloji, çeşitli bilgilerin değerlendirilmesi, kritik durumların tanınması ve çözümlerinin desteklenmesi amacıyla kullanılmaktadır.

Fraunhofer IEE, 15 yıldır güneş, rüzgar ve biyoenerjiden hava durumuna bağlı elektrik üretimini tahmin etmek için yapay zeka üzerinde çalışıyor. Kassel'de EPEX Spot elektrik borsası için otomatik bir ticaret sistemi de geliştiriliyor.

Enerji sektöründe yapay zeka araştırması

“Yapay zeka, enerji geçişinin daha da geliştirilmesi için kilit bir teknolojidir: Fosil yakıtlara dayalı merkezi olarak organize edilen enerji santrali ekonomisinden yenilenebilir kaynaklara dayalı bir enerji sistemine doğru geçiş, yalnızca akıllı araçlarla üstesinden gelinebilecek çok karmaşık bir süreçtir. kontrol” dedi Hessen Bilim Bakanı Angela Dorn. “Bilişsel Enerji Sistemleri Yetkinlik Merkezi, bilim adamlarına enerji endüstrisindeki yeniliklere yönelik yeni fikirler ve araştırma yaklaşımları için alan sağlıyor. Gelişimi desteklediğimiz için mutluyum. Artık araştırmacıların uzmanlığını sektörden güçlü ortaklarla birleştirmek önemli."

Bu nedenle Kassel'de bilişsel enerji sistemlerine yönelik yeni bir yeterlilik merkezi inşa ediliyor. Enerji sisteminde yapay zekaya ilişkin araştırma projesi, bilim ve iş dünyasından ortaklar arıyor ve bu konuda küresel inovasyon liderliğine ulaşmak için bir iş ve araştırma merkezi olarak Almanya'nın iyi koşullarını görüyor. Bu nedenle Hessen eyaleti, Fraunhofer Enerji Ekonomisi ve Enerji Sistemi Teknolojisi IEE Enstitüsü tarafından desteklenen yeni yeterlilik merkezinin geliştirilmesini desteklemektedir.

Kassel'deki yeni Bilişsel Enerji Sistemleri Yetkinlik Merkezi, geliştirilmesi Hessen eyalet hükümeti tarafından 2020 ile 2022 yılları arasında toplam 5,8 milyon avroyla finanse edilen yapay zekanın bu uygulama alanlarını araştırıyor.

K-ES

Bilişsel Enerji Sistemi Yetkinlik Merkezi (K-ES), Fraunhofer IEE tarafından 2020 yılının ortalarından beri bilişsel enerji ekonomisi, bilişsel enerji ağları ve bilişsel enerji sistemi teknolojisi konularını araştırmak üzere kurulmuştur. Geliştirme süreci on yılı aşkın bir sürede gerçekleşir. K-ES'in araştırma ve öğretimde yapay zeka için ulusal ve uluslararası bir merkez olması amaçlanıyor.

Bilişsel Enerji Sistemleri Yeterlilik Merkezi (K-ES), enerji sistemindeki görevlere yapay zeka perspektifinden bakar ve bunları bilişsel enerji yönetimi, bilişsel enerji ağları ve bilişsel enerji sistemi teknolojisi olmak üzere üç alanda daha da geliştirir. “Bilişsel bir enerji sistemi, mevcut bilgilere dayanarak durumunu bağımsız olarak belirler ve belirlenen hedeflere ulaşmayı öğrenir. Yapay zeka insan zekasına karşı değil, onunla sürekli alışveriş halinde ve onu destekliyor. Teknoloji gelişmeye devam ettikçe her iki taraf da değişecek” diye açıklıyor IEE proje yöneticisi André Baier.

Enerji sektörü aynı zamanda diğer sektörlerden elde edilen bulguları da temel alabilir. Yapay zeka halihazırda otomotiv endüstrisi, perakende, sigorta ve finans sektörlerini sürdürülebilir bir şekilde değiştiriyor. Yenilenebilir enerjilerle enerji dönüşümü ve sektör birleşimi için dijitalleşmenin en önemli alanları akıllı üreticiler ve tüketiciler, sanal enerji santralleri, akıllı şebeke teknolojileri ve gerçek zamanlı enerji ekonomisidir.

İşletmeye yönelik kavramlar ve uygulamalar

K-ES'in yapısına ilişkin konsept Fraunhofer IEE tarafından geliştirildi. Girişim, Hessen eyalet hükümetinin koalisyon anlaşmasındaki bir anlaşmaya dayanıyor. Artık inşaat aşaması başladı. Temel amaç yenilikler için bir ekosistem oluşturmak ve uzmanlardan oluşan bir topluluk oluşturmaktır. Yeni yeterlilik merkezi, şu anda yapım aşamasında olan Kassel'deki Fraunhofer IEE kampüsünün bir parçası olacak ve enerji sistemlerinin dönüşümüne yönelik araştırma yelpazesini tamamlayacak.

İlk adımda tesis ve BT altyapısı bulut sistemi ile kurulur. Daha sonra iş ve araştırma ortaklarının fikir alışverişinde bulunabileceği bir dijital platform oluşturulacak. İlk aşamanın odak noktası bilim adamlarını işe almak ve becerileri geliştirmektir. Baier, "Amacımız, uzmanların dünyanın neresinde olduğuna bakılmaksızın, ortak bir hedefi olan bilim adamlarını bir araya getirmektir" diyor.

Yeterlilik merkezinin planlanan resmi kuruluşuna kadar, endüstriden ortaklar ve uygulama projeleri edinmeye de odaklanılacak. Çünkü enerji sektörüyle yakın bağlantı konseptin bir parçası: K-ES'in enerji şirketlerine yönelik hizmetleri arasında danışmanlık ve prototiplerden anahtar teslimi sistemlere kadar konsept çalışmaları yer alıyor. Hoffmann, "Araştırmacılar ve şirketlerden gelen başvuruları memnuniyetle karşılıyoruz, çünkü böyle bir ekosistem teori ve pratik arasındaki ağ üzerinden gelişir" diye vurguluyor.

Hedef: Almanya'da uluslararası itibara sahip bir topluluk

Önümüzdeki on yıl boyunca K-ES'teki yaklaşık 100 uzmanın veri bilimi, makine öğrenimindeki ilerlemeler, öneri sistemleri ve dijital inovasyon yönetimi disiplinleri üzerinde çalışması planlanıyor. Fraunhofer IEE'de şu anda bu konularda çalışan 15 çalışan bulunmaktadır. Yeni tesisin amacı, Almanya'da enerji endüstrisinde yapay zeka konusunda önde gelen topluluklardan biri olmaktır.

Yapay zeka araştırmalarının yüksek uluslararası niteliğini hesaba katmak için, yeterlilik merkezi aynı zamanda dünyanın her yerinden ziyaretçi bilim insanlarına katılma fırsatı da sunuyor. K-ES'in bilimsel direktörü Christoph Scholz, "Özel eğitim altyapısı, uygun donanım ve yazılımın yanı sıra kapsamlı bir model ve veri tabanı sayesinde, enerji sistemi için yapay zeka araştırmalarını verimli bir şekilde ve konumlar arasında yürütebiliyoruz" diye açıklıyor. mevcut olanaklar.

Yapay zekanın geliştirilmesi konusunda dünya çapında yoğun çalışmalar yapılıyor. Almanya şu ana kadar ilgili araştırmalara rakipleri ABD ve Çin'den çok daha az para harcadı. Federal hükümetin Corona gelecek paketinin bir parçası olarak, 2025 yılına kadar yapay zekaya 5 milyar avro yatırım yapılacak. “Enerji sisteminde yapay zeka söz konusu olduğunda, bir iş ve araştırma merkezi olarak Almanya, küresel inovasyon liderliğine ulaşmak için iyi bir konumda. Hoffmann, "Tüm paydaşların konuyu birlikte ilerletmesi önemli" diyor.

Bilişsel sistemler

Bilişsel sistem, dijital dünya ile çevre arasında, şeyleri algılayıp anlayabilen, aynı zamanda sonuçlar çıkarabilen ve onlardan öğrenebilen arayüzlere sahip dijital bir sistemdir. Bilişsel sistemler, insan görevleri için bağımsız olarak çözümler geliştirebilmektedir. Diğer dijital sistemlerle etkileşime girebilir ve işbirliği yapabilir, bağlamları yorumlayabilir ve uyarlanabilirler.

Bilişsel sistemler giderek artan sayıda alanda kullanılıyor ve örneğin sürücüsüz araçlar, akıllı kişisel asistanlar, Endüstri 4.0 ve Nesnelerin İnterneti gibi temel teknolojileri temsil ediyor.Bu tür sistemlerin tipik özelliği, büyük miktarda veriyi işleyebilmesidir. Kısa sürede ve daha yüksek düzeyde bir sisteme (sistemler sistemi) gömülü miktarda veri. 2020 yılına kadar dünya çapında bu teknolojiye on milyarlarca avro yatırım yapıldı.

© Fraunhofer IEE – Uygulama – Bilişsel Sistemler

Bilişsel bir sistem, mevcut bilgilere dayanarak kendi durumunu ve varlıklarının durumunu bağımsız olarak belirleyebilir ve uyum sağlama yeteneği sayesinde belirlenen hedeflere bağımsız olarak ulaşmayı öğrenebilir. Bilişsel enerji sistemleri enerji dönüşümünde anahtar teknolojidir. Elektrik endüstrisindeki uygulamalara şebeke yönetimi ile üretim ve tüketimin yönetimi alanında rastlamak mümkündür.

© Fraunhofer IEE – Enerji Avatarı – Bilişsel Sistemler

Kognitif enerji sistemleri ekosisteminde çeşitli pazar rolleri için yapay zekaya erişim kolaylaştırılmıştır. Sistem ve ölçüm noktası operatörlerinin, dengeleme grubu yöneticilerinin ve doğrudan pazarlamacıların görevleri bağımsız çalışacak kadar otomasyona tabi tutulmuştur. “Enerji Avatarı” modeli (yukarıya bakın), tüm süreçlerin otomatikleştirilmesi durumunda bir “ev inşaatçısının” güneş enerjisi sistemiyle enerji piyasasına ne kadar kolay katılabileceğini göstermektedir. Enerji avatarı şu anda Fraunhofer Enstitüleri IEE ve IOSB-AST arasındaki işbirliğiyle geliştirilmektedir.

© Fraunhofer IEE – Ekosistem – Bilişsel Sistemler

Enerji sektörüyle yakın bağlantı konseptin bir parçasıdır: K-ES'in enerji şirketlerine yönelik hizmetleri arasında prototiplerden anahtar teslimi sistemlere kadar danışmanlık ve konsept çalışmaları yer almaktadır. Ekosistem teori ve pratik arasındaki ağ üzerinden gelişir.

Otomasyon ve otonomizasyon. Bununla ilgili daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz: “ CO2 Tarafsızlığı – Amazon'dan Öğrenin ”

► Benimle iletişime geçin veya LinkedIn'de benimle tartışın

Gelecek için hayati önem taşıyan şey, kilit sektörlerimizin altyapısını nasıl güvence altına aldığımız olacak!

Burada üç alan özellikle önemlidir:

• Dijital Zeka (Dijital Dönüşüm, İnternet Erişimi, Endüstri 4.0 ve Nesnelerin İnterneti)
• Otonom güç kaynağı (CO2 nötrlüğü, planlama güvenliği, çevre güvenliği)
• İntralojistik/lojistik (tam otomasyon, malların ve insanların hareketliliği)

Xpert.Digital sizi Smart AUDA serisinden buraya getiriyor

• Enerji tedariğinin otonomizasyonu
• kentleşme
• Dijital dönüşüm
• Süreçlerin otomasyonu

düzenli olarak güncellenen her zaman yeni bilgiler.