Akıllı Şebeke: Yenilenebilir enerjiler alanında yapay zeka

Yapay Zeka (YZ) alanıyla ilk karşılaşmamın üzerinden 33 yıl geçti. LISP ve Prolog gibi YZ programlama dilleriyle çalıştım. Üniversite ağı aracılığıyla internetle de tanıştım. Aynı zamanda uydu televizyon pazarı da hızla büyüyordu. Oradan yola çıkarak iç lojistik alanında becerilerimi geliştirdim ve sonunda fotovoltaik alanındaki mevcut pozisyonuma ulaştım.

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.

“Yapay Zeka (YZ) enerji dönüşümünün itici gücü olarak” veya “Lojistik yapay zekadan nasıl faydalanıyor” gibi başlıklar, gereken geliştirme ve çabayı yansıtmaya bile yetmeyen medya sansasyonlarıdır ve finansal karlılık ortaya çıkmadan önce maliyetler en büyük endişe kaynağıdır.

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

 

Akıllı Şebeke – Akıllı elektrik

Ancak, yenilenebilir enerjilerden elde edilen elektriğin payının artmasıyla birlikte, yapay zekanın gelecekte enerji sisteminin süreçlerini büyük ölçekte kontrol edeceği de açıkça ortaya çıkmaktadır.

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 şebekenin geliştirilmesi

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.

Fraunhofer IEE Direktörü Prof. Dr. Clemens Hoffmann, “Güneş ve rüzgar enerjisi santrallerinden elektrik üretimi, tedarik sistemini geleneksel enerji santrallerinin işletimine kıyasla önemli ölçüde daha parçalı ve hava koşullarına bağımlı hale getiriyor. Dahası, tüketimin elektrik arzıyla daha yakından uyumlu olması gerekiyor. Gerekli esneklik, mevcut altyapı ile henüz sağlanamıyor. Merkezi olmayan bir sistem ancak gerçek zamanlı dijital süreçler ve otomatik kararlar aracılığıyla işleyebilir” diye açıklıyor. Hoffmann, dijitalleşmeyi enerji geçişinde atılacak sonraki adımların temeli olarak görüyor: “Merkezi olmayan yenilenebilir enerji arzının koordinasyon ve karar alma süreçleri son derece karmaşık. Sadece yapay zeka, elektrik ve ısı arzı ile mobilite gibi farklı sistemleri büyük ölçekte otomatik kararlar yoluyla birbirine bağlamayı mümkün kılacak. Bilişsel enerji sistemleri için bir ekosistem oluşturarak, enerji sektöründe yapay zekanın uygulamalarını ilerletiyoruz.”

 

Merkezi olmayan bir enerji sistemi yapay zekaya ihtiyaç duyar.

Enerji sektörünün çeşitli alanlarında yapay zekaya yönelik somut bir ihtiyaç zaten mevcut. Örneğin, otomatik enerji ticaretinde, bağımsız olarak ticaret stratejilerini belirleyen ve alım veya satım emirlerini tetikleyen sistemlere odaklanılıyor. Fotovoltaik ve rüzgar enerjisi santralleri, şarj istasyonları ve elektrolizörler, operasyonlarını optimize etmek, böylece bakım maliyetlerini azaltmak ve kullanım ömürlerini uzatmak için yapay zekayı kullanabilirler. Şebeke sektöründe ise teknoloji, geniş bir bilgi yelpazesini analiz etmek, kritik durumları belirlemek ve bunların çözümünü desteklemek için kullanılıyor.

Fraunhofer IEE, güneş, rüzgar ve biyokütle enerjisinden elde edilen elektrik üretiminin hava koşullarına bağlı olarak tahmin edilmesi için 15 yıldır yapay zekâ üzerinde çalışmaktadır. Kassel'de ayrıca EPEX Spot enerji borsası için otomatik bir ticaret sistemi de geliştirilmektedir.

 

Enerji sektöründe yapay zekâ üzerine araştırmalar

Hessen Bilim Bakanı Angela Dorn, “Yapay zekâ, enerji geçişinin daha da geliştirilmesi için kilit bir teknolojidir: Fosil yakıtlara dayalı merkezi olarak organize edilmiş enerji santrali endüstrisinden yenilenebilir kaynaklara dayalı bir enerji sistemine geçiş, ancak akıllı kontrol yoluyla yönetilebilen son derece karmaşık bir süreçtir” dedi. “Bilişsel Enerji Sistemleri Yetkinlik Merkezi, bilim insanlarına enerji sektöründeki yeniliklere yönelik yeni fikirler ve araştırma yaklaşımları için alan sağlıyor. Kuruluşunu desteklemekten mutluluk duyuyorum. Şimdi araştırmacıların uzmanlığını endüstriden güçlü ortaklarla birleştirmek çok önemli.”

Bu nedenle, Kassel'de bilişsel enerji sistemleri için yeni bir yetkinlik merkezi kuruluyor. Enerji sisteminde yapay zekâ üzerine araştırma projesi, akademi ve endüstriden ortaklar arıyor ve Almanya'nın bu alanda küresel inovasyon liderliğine ulaşmak için mükemmel bir iş ve araştırma merkezi olarak fırsatlar sunduğunu görüyor. Bu nedenle, Hessen eyaleti, Fraunhofer Enerji Ekonomisi ve Enerji Sistemi Teknolojisi Enstitüsü (IEE) tarafından yönetilen yeni yetkinlik merkezinin kurulmasını destekliyor.

Yapay zekanın bu uygulama alanları, Hessen eyalet hükümeti tarafından 2020-2022 yılları arasında toplam 5,8 milyon euro ile finanse edilen Kassel'deki yeni Bilişsel Enerji Sistemleri Yetkinlik Merkezi tarafından araştırılıyor.

 

K-ES

Fraunhofer IEE tarafından 2020 ortalarından beri geliştirilmekte olan Bilişsel Enerji Sistemleri Yetkinlik Merkezi (K-ES), bilişsel enerji ekonomisi, bilişsel enerji ağları ve bilişsel enerji sistem teknolojisi alanlarında araştırmalar yapmayı amaçlamaktadır. Geliştirme sürecinin on yıl sürmesi planlanmaktadır. K-ES, yapay zeka alanında araştırma ve eğitim konusunda ulusal ve uluslararası bir merkez olmayı hedeflemektedir.

Bilişsel Enerji Sistemleri Yetkinlik Merkezi (K-ES), enerji sistemi görevlerini yapay zeka perspektifinden inceliyor ve bunları üç alanda daha da geliştiriyor: Bilişsel Enerji Ekonomisi, Bilişsel Enerji Ağları ve Bilişsel Enerji Sistemi Teknolojisi. IEE proje yöneticisi André Baier, “Bilişsel bir enerji sistemi, mevcut bilgilere dayanarak durumunu bağımsız olarak belirler ve önceden tanımlanmış hedeflere ulaşmayı öğrenir. Yapay zeka, insan zekasına karşıt değildir, aksine onunla sürekli bir etkileşim içindedir ve onu destekler. Teknolojinin daha da gelişmesiyle her iki taraf da değişecektir,” diye açıklıyor.

Enerji sektörü, diğer sektörlerden elde edilen bilgilerden de faydalanabilir. Yapay zeka, otomotiv endüstrisini, perakendeyi, sigorta ve finans sektörlerini temelden değiştiriyor. Yenilenebilir enerjiler ve sektör entegrasyonu ile enerji geçişi için en önemli dijitalleşme alanları akıllı üreticiler ve tüketiciler, sanal enerji santralleri, akıllı şebeke teknolojileri ve gerçek zamanlı enerji yönetimidir.

 

Ekonomi için kavramlar ve uygulamalar

K-ES (Enerji Sistemleri Yetkinlik Merkezi) kurulması konsepti Fraunhofer IEE tarafından geliştirilmiştir. Bu girişim, Hessen eyalet hükümetinin koalisyon anlaşmasındaki bir mutabakata dayanmaktadır. Geliştirme aşaması başlamıştır. Birincil amaç, inovasyon için bir ekosistem oluşturmak ve uzmanlardan oluşan bir topluluk kurmaktır. Yeni yetkinlik merkezi, Kassel'de yapım aşamasında olan Fraunhofer IEE kampüsünün bir parçası olacak ve enerji sistemlerinin dönüşümü için araştırma portföyünü tamamlayacaktır.

İlk adım, bulut sistemiyle birlikte binaların ve BT altyapısının kurulmasını içeriyor. Bunu takiben, endüstri ve araştırma alanlarındaki ortaklar arasında bilgi alışverişini kolaylaştırmak için dijital bir platform oluşturulacak. İlk aşama, bilim insanlarını işe almak ve uzmanlık geliştirmek üzerine odaklanacak. Baier, "Amacımız, dünyanın neresinde olurlarsa olsunlar, ortak bir hedefi paylaşan bilim insanlarını bir araya getirmek" diyor.

Yetkinlik merkezinin planlanan resmi kuruluşuna kadar, odak noktası ortak edinmek ve endüstriden uygulama projeleri güvence altına almak olacaktır. Enerji sektörüyle yakın bağlantı, konseptin önemli bir parçasıdır: K-ES'in enerji şirketlerine yönelik hizmetleri, danışmanlık ve konsept çalışmalarından prototiplere ve anahtar teslim sistemlere kadar uzanmaktadır. Hoffmann, "Araştırmacılardan ve şirketlerden gelen başvuruları memnuniyetle karşılıyoruz, çünkü böyle bir ekosistem teori ve pratik arasındaki ağ oluşturma üzerine kuruludur" diye vurguluyor.

 

Amaç: Almanya'da uluslararası üne sahip bir topluluk oluşturmak.

Önümüzdeki on yıl içinde K-ES'in veri bilimi, makine öğrenimindeki gelişmeler, tavsiye sistemleri ve dijital inovasyon yönetimi alanlarında çalışan yaklaşık 100 uzmana sahip olması bekleniyor. Şu anda Fraunhofer IEE'de bu alanlarda çalışan 15 kişi bulunuyor. Yeni kurum, Almanya'da enerji sektöründeki önde gelen yapay zeka topluluklarından biri olmayı hedefliyor.

Yapay zeka araştırmalarındaki yüksek uluslararasılaşma düzeyini yansıtmak amacıyla, yetkinlik merkezi dünyanın dört bir yanından gelen bilim insanlarına da katılım fırsatı sunmaktadır. K-ES'in bilimsel direktörü Christoph Scholz, mevcut olanaklar hakkında şunları açıklıyor: "Uzmanlaşmış eğitim altyapısı, uygun donanım ve yazılım ile kapsamlı bir model ve veri deposu sayesinde, enerji sistemi için verimli ve farklı lokasyonlarda gerçekleştirilebilen yapay zeka araştırmaları yapabiliyoruz."

Küresel ölçekte yapay zekâ geliştirme konusunda yoğun çalışmalar yürütülüyor. Almanya, bu araştırmaya rakipleri ABD ve Çin'e kıyasla bugüne kadar önemli ölçüde daha az harcama yaptı. Alman hükümetinin Koronavirüs ile ilgili ekonomik teşvik paketinin bir parçası olarak, 2025 yılına kadar yapay zekâya 5 milyar avro yatırım yapılacak. Hoffmann, "Enerji sisteminde yapay zekâ söz konusu olduğunda, Almanya, bir iş ve araştırma merkezi olarak, küresel inovasyon liderliğine ulaşmak için iyi bir konumda. Bu amaçla, tüm paydaşların bu konuyu ilerletmek için birlikte çalışması çok önemli," dedi.

 

Bilişsel Sistemler

Bilişsel sistem, dijital dünya ile çevre arasında arayüzlere sahip, şeyleri algılayıp anlayabilen, sonuçlar çıkarabilen ve öğrenebilen dijital bir sistemdir. Bilişsel sistemler, insan sorunlarına bağımsız olarak çözümler geliştirebilirler. Diğer dijital sistemlerle etkileşime girip işbirliği yapabilir, bağlamları yorumlayabilir ve uyarlanabilirler.

Bilişsel sistemler giderek artan sayıda alanda kullanılmaktadır ve örneğin, otonom araçlar, akıllı kişisel asistanlar, Endüstri 4.0 ve Nesnelerin İnterneti için temel teknolojiyi temsil etmektedir. Bu tür sistemlerin tipik bir özelliği, kısa sürede büyük miktarda veriyi işleme ve daha üst düzey bir sisteme (sistemler sistemi) entegre olma yetenekleridir. 2020 yılına kadar dünya çapında bu teknolojiye on milyarlarca euro yatırım yapılmıştır.

Bilişsel bir sistem, mevcut bilgilere dayanarak kendi durumunu ve varlıklarının durumunu bağımsız olarak belirleyebilir ve uyum sağlama yeteneği sayesinde önceden tanımlanmış hedeflere otonom olarak ulaşmayı öğrenebilir. Bilişsel enerji sistemleri, enerji geçişi için kilit bir teknolojidir. Elektrik sektöründeki uygulamaları, şebeke yönetimi ve üretim-tüketim yönetiminde bulunabilir.

Bilişsel enerji sistemleri ekosistemi içinde, çeşitli piyasa rollerinde yapay zekaya erişim kolaylaştırılıyor. Tesis operatörlerinin, ölçüm noktası operatörlerinin, dengeleme grubu yöneticilerinin ve doğrudan pazarlamacıların görevleri, otonom olarak gerçekleştirilebilecek ölçüde otomatikleştiriliyor. Yukarıda gösterilen "Enerji Avatarı" modeli, tüm süreçler otomatikleştirildiğinde güneş enerjisi sistemine sahip bir ev sahibinin enerji piyasasına ne kadar kolay katılabileceğini göstermektedir. Enerji Avatarı şu anda Fraunhofer Enstitüleri IEE ve IOSB-AST iş birliğiyle geliştirilmektedir.

Enerji sektörüyle yakın bağlantı, konseptin bir parçasıdır: K-ES'in enerji şirketlerine yönelik hizmetleri, danışmanlık ve konsept çalışmalarından prototiplere ve anahtar teslim sistemlere kadar uzanmaktadır. Ekosistem, teori ve pratik arasındaki ağ oluşturma sayesinde gelişmektedir.

Otomasyon ve otonomizasyon. Bu konu hakkında daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz: “ CO2 nötrlüğü – Amazon'dan öğrenilenler ”