Розумна мережа: штучний інтелект у сфері відновлюваних джерел енергії

Опубліковано: 10 вересня 2020 р. / Оновлено: 21 червня 2023 р. – Автор: Konrad Wolfenstein

Штучний інтелект у сфері відновлюваних джерел енергії – @shutterstock | monicaodo

Минуло 33 роки з того часу, як я вперше зіткнувся з тоді ще зароджуючою галуззю штучного інтелекту (ШІ). Я працював з мовами програмування ШІ LISP та Prolog. Через університетську мережу я також познайомився з Інтернетом. У той же час ринок супутникового телебачення переживав бум. Звідти я розвивав свої навички в галузі внутрішньої логістики, зрештою дійшовши до своєї нинішньої посади у фотоелектричній енергетиці.

FAW Ulm ) був заснований у 1987 році як перший незалежний інститут штучного інтелекту. У ньому брали участь такі компанії, як DaimlerChrysler AG, Jenoptik AG, Hewlett-Packard GmbH, Robert Bosch GmbH та кілька інших. Я сам працював там науковим асистентом з 1988 по 1990 рік.

Тим часом, штучний інтелект знайшов своє застосування в багатьох галузях, будь то медицина, юриспруденція, маркетинг чи комп'ютерні ігри. Машинний переклад, наприклад, за допомогою Google Translate або DeepL, є одним з найвідоміших застосувань. Штучний інтелект також використовується для аналізу та прогнозування руху цін на акції, а також для управління потоком інформації в пошукових системах.

Штучний інтелект — це підгалузь інформатики, яка займається автоматизацією поведінкових моделей, з яких можна отримати підтримку рішень і, в ідеалі, призвести до незалежних, автономних процесів. Він найчастіше використовується, коли потрібно керувати та координувати надмірно великий або неструктурований, але некеровану кількість даних.

Це не завжди успішно. Наприклад, Amazon довелося деактивувати свій штучний інтелект для оцінки кандидатів, оскільки автоматизована система оцінювання ставила жінок у невигідне становище.

І навіть у машинних перекладах досить часто трапляються деякі грубі помилки, які при детальнішому розгляді викликають насуплення або посмішку.

Отже, штучний інтелект насправді не такий простий. Проблема не в кількості даних, а в їх правильній інтерпретації. Оскільки Amazon наймав переважно чоловіків, штучний інтелект дійшов висновку, що у жінок є дефіцит продуктивності. Однак він не врахував, що низький відсоток жінок у професіях, де переважають чоловіки, має соціологічні причини.

Фундаментальна проблема штучного інтелекту полягає в тому, що програмування алгоритмів та вихідних даних є якісними лише настільки, наскільки якісною є суб'єктивна робота розробників, які їх створюють та надають. Недоліки об'єктивності, зумовлені індивідуальними емоціями та намірами, а також помилки в інтерпретації та сприйнятті з боку розробників, переймаються ШІ; він навчається на них та розвиває свої можливості. Якщо до цього додати брак знань про взаємозв'язки між речами та процесами (ключові навички), цикл замкнутий.

Більше про це: Штучний інтелект зроблено просто

Тому штучному інтелекту потрібен багато часу на розробку та сміливість зіткнутися з невдачами, перш ніж зможе з'явитися ефективна система.

Такі заголовки, як «Штучний інтелект (ШІ) як рушійна сила енергетичного переходу» або «Як логістика виграє від штучного інтелекту», є медійними сенсаціями, які навіть не починають відображати необхідний розвиток та зусилля, а також те, що витрати є головною проблемою, перш ніж фінансова прибутковість стане очевидною.

Штучний інтелект досі використовувався в енергетичній галузі переважно для завдань моніторингу або прогнозування.

Розумна мережа – інтелектуальна енергетика

Однак, зі зростанням частки електроенергії з відновлюваних джерел енергії, стає зрозуміло, що штучний інтелект також контролюватиме процеси енергетичної системи у великих масштабах у майбутньому.

Штучний інтелект (ШІ) – Розумна мережа – Інтелектуальна енергомережа – @shutterstock | monicaodo

Хоча централізоване виробництво електроенергії досі домінувало в електромережах, тенденція зміщується в бік децентралізованих генеруючих установок. Це особливо стосується відновлюваних джерел енергії, таких як фотоелектричні системи, сонячні теплові електростанції, вітрові турбіни та біогазові установки. Це призводить до значно складнішої структури, насамперед у сферах керування навантаженням, регулювання напруги в розподільчій мережі та підтримки стабільності мережі. Менші, децентралізовані генеруючі установки, на відміну від середніх та великих електростанцій, також живлять електроенергію безпосередньо на нижчі рівні напруги, такі як мережі низької або середньої напруги.

Розробка інтелектуальної мережі

Інтелектуальна енергомережа інтегрує всіх зацікавлених сторін у комплексну систему через взаємодію виробництва, зберігання, управління мережею та споживання. Електростанції (включаючи сховища) вже контролюються, щоб забезпечити постійну відповідність виробленої електроенергії споживаній. Інтелектуальні енергомережі залучають до цього процесу управління споживачів, а також децентралізованих постачальників малої енергії та сховища. Це призводить до збалансованої структури споживання в часі та за місцем розташування (розумна енергія/інтелектуальне споживання електроенергії) та дозволяє краще інтегрувати недиспетчеризовані генеруючі установки (наприклад, вітрові турбіни та фотоелектричні системи) та споживачів (наприклад, освітлення).

Зі зростанням частки відновлюваних джерел енергії стає все більш важливим узгоджувати коливання виробництва енергії з коливаннями споживання енергії. Окрім можливості зберігання електроенергії за допомогою систем накопичення енергії або гідроакумулюючих електростанцій, виробництва електроенергії на основі попиту (наприклад, за допомогою гідроелектростанцій або біоенергетики) та розширення електричних мереж для швидкого розподілу на великих територіях, існує також можливість адаптації споживання електроенергії до постачання електроенергії.

«Виробництво електроенергії сонячними та вітровими електростанціями робить систему постачання значно більш фрагментованою та залежною від погоди, ніж робота традиційних електростанцій. Крім того, споживання має бути тісніше узгоджене з постачанням електроенергії. Необхідну гнучкість поки що неможливо забезпечити за допомогою існуючої інфраструктури. Децентралізована система може функціонувати лише завдяки цифровим процесам у режимі реального часу та автоматизованим рішенням», – пояснює професор доктор Клеменс Гоффманн, директор Fraunhofer IEE. Гоффманн розглядає цифровізацію як основу для наступних кроків у енергетичному переході: «Процеси координації та прийняття рішень децентралізованого постачання відновлюваної енергії надзвичайно складні. Тільки штучний інтелект дозволить масштабно поєднати різні системи, такі як постачання електроенергії та теплопостачання, а також мобільність, за допомогою автоматизованих рішень. Створюючи екосистему для когнітивних енергетичних систем, ми просуваємо застосування штучного інтелекту в енергетичному секторі»

Децентралізована енергетична система потребує штучного інтелекту

Вже існує конкретна потреба в штучному інтелекті в різних сферах енергетичного сектору. Наприклад, в автоматизованій торгівлі енергією основна увага приділяється системам, які самостійно визначають торгові стратегії та запускають ордери на купівлю або продаж. Фотоелектричні та вітрові електростанції, а також зарядні станції та електролізери можуть використовувати штучний інтелект для оптимізації своєї роботи, тим самим зменшуючи потреби в обслуговуванні та продовжуючи термін служби. У мережевому секторі ця технологія використовується для аналізу широкого спектру інформації, виявлення критичних ситуацій та підтримки їх вирішення.

Фраунгоферівський інститут енергетики та енергетики (ІЕЕ) вже 15 років працює над штучним інтелектом для прогнозування погодно-залежного виробництва електроенергії з сонячної, вітрової та біоенергетики. У Касселі також розробляється автоматизована торгова система для енергетичної біржі EPEX Spot.

Дослідження штучного інтелекту в енергетичному секторі

«Штучний інтелект є ключовою технологією для подальшого розвитку енергетичного переходу: перехід від централізовано організованої електростанційної галузі, що базується на викопному паливі, до енергетичної системи, що базується на відновлюваних джерелах, – це дуже складний процес, яким можна керувати лише за допомогою інтелектуального управління», – сказала міністр науки землі Гессен Ангела Дорн. «Центр компетенцій з когнітивних енергетичних систем надає вченим простір для нових ідей та дослідницьких підходів до інновацій в енергетичному секторі. Я рада, що ми підтримуємо його створення. Зараз вкрай важливо поєднати досвід дослідників із сильними партнерами з промисловості»

Тому в Касселі створюється новий центр компетенцій для когнітивних енергетичних систем. Дослідницький проект зі штучного інтелекту в енергетичній системі шукає партнерів з академічних кіл та промисловості і бачить чудові можливості для Німеччини як ділового та дослідницького центру для досягнення світового інноваційного лідерства в цій галузі. З цієї причини земля Гессен підтримує створення нового центру компетенцій, яким керує Інститут енергетичної економіки та енергетичних систем імені Фраунгофера IEE.

Ці сфери застосування штучного інтелекту досліджуються новим Центром компетенцій з когнітивно-енергетичних систем у Касселі, створення якого фінансується урядом землі Гессен на загальну суму 5,8 мільйона євро у період з 2020 по 2022 рік.

K-ES

Центр компетенцій з когнітивно-енергетичних систем (K-ES) розробляється Fraunhofer IEE з середини 2020 року для дослідження економіки когнітивної енергії, когнітивно-енергетичних мереж та технології когнітивно-енергетичних систем. Процес розробки планується розрахувати на десять років. K-ES прагне стати національним та міжнародним центром штучного інтелекту в дослідженнях та навчанні.

Центр компетенцій з когнітивно-енергетичних систем (K-ES) досліджує завдання енергетичних систем з точки зору штучного інтелекту та розвиває їх у трьох напрямках: економіка когнітивно-енергетичних систем, мережі когнітивно-енергетичних систем та технологія когнітивно-енергетичних систем. «Когнітивно-енергетична система самостійно визначає свій стан на основі доступної інформації та навчається досягати заздалегідь визначених цілей. Штучний інтелект не протистоїть людському інтелекту, а навпаки, постійно обмінюється з ним та підтримує його. З подальшим розвитком технології обидві сторони змінюватимуться», – пояснює керівник проекту IEE Андре Байєр.

Енергетичний сектор також може спиратися на знання з інших галузей. Штучний інтелект вже фундаментально змінює автомобільну промисловість, роздрібну торгівлю, страховий та фінансовий сектори. Для енергетичного переходу з відновлюваними джерелами енергії та об'єднанням секторів найважливішими сферами цифровізації є розумні виробники та споживачі, віртуальні електростанції, технології розумних мереж та управління енергією в режимі реального часу.

Концепції та застосування для економіки

Концепцію створення K-ES (Центру компетенцій з енергетичних систем) розробив Fraunhofer IEE. Ініціатива випливає з угоди, укладеної в коаліційній угоді уряду землі Гессен. Фаза розробки вже розпочалася. Головною метою є створення екосистеми для інновацій та побудова спільноти експертів. Новий центр компетенцій стане частиною кампусу Fraunhofer IEE, який зараз будується в Касселі, і доповнить дослідницький портфель з трансформації енергетичних систем.

Перший крок включає створення приміщення та ІТ-інфраструктури з хмарною системою. Після цього буде створено цифрову платформу для сприяння обміну між партнерами з промисловості та дослідників. Початковий етап буде зосереджений на залученні вчених та розвитку експертного досвіду. «Наша мета — об’єднати вчених, яких об’єднує спільна мета, незалежно від того, де у світі вони знаходяться», — каже Байєр.

До запланованого офіційного створення центру компетенцій основна увага буде зосереджена на залученні партнерів та забезпеченні прикладних проектів від промисловості. Тісний зв'язок з енергетичним сектором є ключовою частиною концепції: послуги K-ES для енергетичних компаній охоплюють широкий спектр послуг, від консалтингу та концептуальних досліджень до прототипів та комплексних систем. «Ми раді вітати заявки як від дослідників, так і від компаній, оскільки така екосистема процвітає завдяки поєднанню теорії та практики», – наголошує Гофманн.

Мета: Створення спільноти з міжнародним визнанням у Німеччині

Очікується, що протягом наступних десяти років у K-ES працюватиме близько 100 експертів у сферах науки про дані, досягнень машинного навчання, рекомендаційних систем та управління цифровими інноваціями. Наразі 15 співробітників Fraunhofer IEE працюють у цих сферах. Нова установа прагне стати однією з провідних спільнот штучного інтелекту в енергетичному секторі Німеччини.

Щоб відобразити високий ступінь інтернаціональності в дослідженнях штучного інтелекту, центр компетенцій також пропонує можливість участі запрошеним вченим з усього світу. «Завдяки спеціалізованій навчальній інфраструктурі, відповідному апаратному та програмному забезпеченню, а також комплексному сховищу моделей і даних ми можемо проводити ефективні та міжгалузеві дослідження штучного інтелекту для енергетичної системи», – пояснює Крістоф Шольц, науковий директор K-ES, щодо наявних можливостей.

У світі триває інтенсивна робота над розвитком штучного інтелекту. Німеччина досі витратила на ці дослідження значно менше, ніж її конкуренти – США та Китай. У рамках пакету економічних стимулів німецького уряду, пов’язаного з коронавірусом, до 2025 року в штучний інтелект має бути інвестовано 5 мільярдів євро. «Що стосується штучного інтелекту в енергетичній системі, Німеччина, як місце для бізнесу та досліджень, має хороші можливості для досягнення світового лідерства в інноваціях. Для цього вкрай важливо, щоб усі зацікавлені сторони працювали разом над просуванням цієї теми», – сказав Гофманн.

Когнітивні системи

Когнітивна система — це цифрова система з інтерфейсами між цифровим світом та навколишнім середовищем, здатна сприймати та розуміти речі, робити висновки та навчатися. Когнітивні системи здатні самостійно розробляти рішення людських проблем. Вони можуть взаємодіяти та співпрацювати з іншими цифровими системами, інтерпретувати контексти та є адаптивними.

Когнітивні системи використовуються у все більшій кількості галузей і, наприклад, є фундаментальною технологією для безпілотних транспортних засобів, інтелектуальних персональних асистентів, Індустрії 4.0 та Інтернету речей. Типовою характеристикою таких систем є їхня здатність обробляти великі обсяги даних за короткий час та їх інтеграція в систему вищого рівня (систему систем). До 2020 року в цю технологію по всьому світу було інвестовано десятки мільярдів євро.

© Fraunhofer IEE – Застосування – Когнітивні системи

Когнітивна система може самостійно визначати свій стан та стан своїх активів на основі доступної інформації та, завдяки своїй здатності адаптуватися, навчатися автономно досягати заздалегідь визначених цілей. Когнітивні енергетичні системи є ключовою технологією для енергетичного переходу. Застосування в електроенергетиці можна знайти в управлінні мережами та управлінні виробництвом та споживанням.

© Fraunhofer IEE – Енергетичний аватар – Когнітивні системи

В екосистемі когнітивних енергетичних систем доступ до штучного інтелекту спрощується для різних ринкових ролей. Завдання операторів установок, операторів точок обліку, менеджерів балансуючих груп та прямих маркетологів автоматизуються до такої міри, що їх можна виконувати автономно. Модель «Енергетичний аватар» (див. вище) ілюструє, наскільки легко домовласник із сонячною енергетичною системою може брати участь в енергетичному ринку, коли всі процеси автоматизовані. «Енергетичний аватар» наразі розробляється у співпраці між Інститутами Фраунгофера IEE та IOSB-AST.

© Fraunhofer IEE – Екосистема – Когнітивні системи

Тісний зв'язок з енергетичним сектором є частиною концепції: послуги K-ES для енергетичних компаній охоплюють широкий спектр послуг, від консалтингу та концептуальних досліджень до прототипів та систем «під ключ». Екосистема процвітає завдяки поєднанню теорії та практики.

Автоматизація та автономізація. Детальніше про це читайте тут: «CO2-нейтральність – навчання у Amazon»

► Зв'яжіться зі мною або приєднайтеся до обговорення на LinkedIn

Те, як ми забезпечимо безпеку інфраструктури наших ключових галузей промисловості, матиме вирішальне значення для майбутнього!

Тут особливе значення мають три сфери:

• Цифрова інтелект (цифрова трансформація, доступ до Інтернету, Індустрія 4.0 та Інтернет речей)
• Автономне енергопостачання (CO2-нейтральність, безпека планування, екологічна безпека)
• Інтралогістика/Логістика (повна автоматизація, мобільність товарів та людей)

Xpert.Digital постачає вам продукцію серії Smart AUDA.

• Автономізація енергопостачання
• урбанізація
• Цифрова трансформація
• Автоматизація процесів

Нова інформація постійно додається та регулярно оновлюється.