Розумна сітка: штучний інтелект у галузі відновлюваної енергії

Це було 33 роки тому, коли я контактував з ще молодою дисципліною «Штучним інтелектом» (AI). Я мав справу з мовами програмування AI LISP та PROLOL. Я також контактував з Інтернетом через університетську мережу. У той же час ринок супутникового телебачення процвітав. Звідси я продовжував розвиватися в області внутрішньологістики, поки все ще не прибув у фотоелектрику.

Перший незалежний інститут штучного інтелекту був заснований у 1987 році за допомогою FAW Ulm Такі компанії, як Daimlerchrysler AG, Jenoptik AG, Hewlett-Packard GmbH, Robert Bosch GmbH та ще кілька. Я сам був науковим співробітником з 1988 по 1990 рік.

Тим часом ШІ знайшов свій шлях у багатьох областях, будь то в медицині, праві, маркетингу чи комп'ютерних іграх. Найвідомішими є механічні переклади, наприклад З Google Translate або Deep. В аналізі та прогнозах розвитку цін на акції або поводження з потоком інформації в пошукових системах.

Штучний інтелект -це підводна область інформатики, яка стосується автоматизації поведінкових моделей, з яких можуть бути виведені засоби для прийняття рішень і, в кращому випадку, незалежні, автономні процеси. Зазвичай він використовується, коли негабаритна або неорганізована, але не може доглядати та координувати некеровані дані.

Це не завжди увінчається успіхом. Наприклад, Amazon довелося вимкнути свій ШІ для оцінки заявників, оскільки система автоматичної оцінки жінок, що не перебувають у неблагополучному стані .

І навіть у механічних перекладах грубі блоки все ще досить часто всередині, які дбають про нахмурення або посмішку, коли ви придивитесь уважніше.

Тож це не так просто з штучним інтелектом. Проблема насправді не кількість даних, а скоріше правильне завдання. Оскільки Амазонка в основному найняла чоловіків, ШІ закінчив дефіцит ефективності серед жінок. Насправді, менше було враховано, що невелика частка жінок у професіях, що домінували чоловіки, мали соціологічні причини.

Основна проблема штучного інтелекту: програмування алгоритмів та вихідних даних є такими ж хорошими, як і суб'єктивний твір самих розробників, які розвивають та надають їх. Дефіцит об'єктивності через індивідуальні емоції та наміри, а також помилки інтерпретації та сприйняття розробників AI, вони навчаються з ними і продовжують їх розширювати. Якщо все ще не вистачає знань про стосунки між речами та процесами (ключовою кваліфікацією), коло закривається.

Детальніше про це: штучний інтелект просто

Тому AI потребує багато розвитку та мужності для невдач, поки ефективна система не зможе з цього розвиватися.

Заголовок, такі як "Штучний інтелект (AI) як рушій енергетичного переходу" або "як логістика отримує користь від штучного інтелекту", - це медіальні алеї, які не повинні бути відтворені на початку, які повинні діяти для розвитку та зусиль, і що витрати спочатку видимі до того, як фінансова прибутковість стане видимою.

Штучний інтелект поки що використовується в енергетичній галузі, особливо для моніторингу чи прогнозних завдань.

 

Розумна сітка - інтелектуальна електрика

Однак із збільшенням пропорції електроенергії від відновлюваних енергій, однак, стає зрозуміло, що AI в майбутньому також контролює процеси енергетичної системи у великих масштабах.

У той час як раніше домінували енергетичні сітки з центральним виробництвом електроенергії, тенденція до децентралізованих систем генерації йде. Отже, при створенні відновлюваних джерел, таких як фотоелектричні системи, сонячні теплові електростанції, вітрогенератори та біогазові установи. Це призводить до набагато складнішої структури, в першу чергу в області контролю навантаження, напруги в мережі розподілу та підтримці стабільності мережі. На відміну від середніх та великих електростанцій, менші децентралізовані виробничі системи також пообідають безпосередньо в нижчих рівнях напруги, таких як мережа низької напруги або мережа середньої напруги.

 

Побудова інтелектуальної енергетичної мережі

Інтелектуальна енергетична сітка інтегрує всіх суб'єктів у загальну систему шляхом взаємодії, зберігання, зберігання, управління мережею та споживанням. Електростанції (включаючи зберігання) вже сьогодні контролюються таким чином, що стільки електричної енергії завжди виробляється, як споживається. Інтелектуальні енергетичні сітки включають споживачів, а також децентралізовані постачальники малу енергію та зберігання, так що, з одного боку, споживання (розумна потужність/інтелектуальне споживання електроенергії), яке компенсується з точки зору часу та просторової, створена та з іншого боку, не диспонційна система покоління (наприклад, енергія вітру та систем PV) та споживачі (наприклад, водування).

Через більшу частку відновлюваних енергій, це робить важливішим адаптувати коливання виробництва енергії до коливань споживання енергії. Окрім можливості зберігання електричної енергії за допомогою електростанцій для зберігання або зберігання енергії, виробництво енергії, наприклад, на основі потреб. B. За допомогою гідроенергетичних установок або біоенергетики розширення силових мереж для швидкого розподілу на великій площі також існує можливість адаптувати споживання електроенергії до джерела живлення.

"Генерація електроенергії з сонячних та вітрових турбін робить систему постачання набагато більш невеликою та залежною від погоди, ніж експлуатація звичайних електростанцій. Крім того, споживання повинно все частіше базуватися на електроенергії. Необхідна гнучкість ще не може бути вирішена з попередньою інфраструктурою. Децентралізована система може працювати лише через цифрові процеси в реальному часі та автоматизованих рішень, що пояснює профі. Хоффман бачить основу для наступних етапів енергетичного переходу в оцифрованці: «Координаційні та прийняття рішень децентралізованого постачання відновлюваної енергії є надзвичайно складними. Тільки завдяки штучному інтелекту стає можливим поєднання різних систем, таких як потужність та теплота, а також мобільність за допомогою автоматизованих рішень.

 

Децентралізована енергетична система потребує ШІ

У різних сферах енергетичної галузі вже існують конкретні потреби. Автоматична торгівля енергетикою - це системи, які визначають торгові стратегії незалежно та запускають закупівлі чи продажі. Фотоелектричні та вітрові турбіни, а також заряджені станції або електролізери можуть оптимізувати свою роботу за допомогою ШІ і тим самим уникати технічного обслуговування та збільшити тривалість життя. У мережі технологія використовується для оцінки різноманітної інформації, для визнання критичних ситуацій та підтримки їх рішення.

IEE Fraunhofer займається штучним інтелектом для прогнозування залежності від погоди електроенергії від сонячної, вітру та біоенергетики протягом 15 років. У Касселі також розробляється автоматична система торгівлі для електроенергії Epex Spot Electricy.

 

Дослідження ШІ в енергетичній галузі

"Штучний інтелект є ключовою технологією для подальшого розвитку енергетичного переходу: відхід від централізованого організованого та на основі викопного палива до енергетичної системи до енергетичної системи, заснованої на відновлюваних джерелах, є дуже складним процесом, який може бути освоєний лише інтелектуальним контролем", - каже міністр науки Гессена Анжела Дорн. "Центр компетентності з когнітивних енергетичних систем дає вченим місця для нових ідей та дослідницьких підходів до інновацій в енергетичній галузі. Мені приємно, що ми підтримуємо структуру. Тепер важливо поєднувати досвід дослідників з сильними партнерами з економіки".

Тому в Касселі будується новий центр компетентності з когнітивних енергетичних систем. Дослідницький проект з штучного інтелекту в енергетичній системі шукає партнерів з науки та економіки та бачить хороші умови для економічного та дослідницького місця Німеччини для досягнення глобальних інноваційних лідерства на цю тему. Ось чому держава Гессе сприяє будівництву нового центру компетентності, який підтримується Інститутом управління енергетичними та енергетичними технологіями Fraunhofer.

Новий центр компетентності когнітивних енергетичних систем у Касселі досліджує ці сфери застосування, структура яких фінансуватиметься урядом штату Гессіан між 2020 та 2022 роками, загалом 5,8 мільйона євро.

 

K-ES

Центр компетентності Kognitive Energy System (K-ES) була створена Fraunhofer IEE для дослідження когнітивної енергетичної галузі, когнітивних енергетичних мереж та технології когнітивної енергетичної системи з середини 2020 року. Процес розвитку створений протягом більше десяти років. K-ES повинен стати національним та міжнародним центром штучного інтелекту в дослідженні та викладанні.

Центр компетентності з когнітивних енергетичних систем (K-ES) розглядає завдання в енергетичній системі з точки зору ШІ та додатково розвиває їх у трьох сферах когнітивної енергетичної галузі, когнітивних енергетичних мереж та когнітивної енергетичної системи. "Когнітивна енергетична система визначає її стан незалежно і вчиться досягти визначених цілей на основі наявної інформації. Штучний інтелект не компенсується людським інтелектом, але з нею в постійному обміні та підтримує його. З подальшим розвитком технології обидві сторони зміниться", - пояснює менеджер проекту IEE Андре Байер.

Енергетична промисловість також може розвивати знання інших галузей. AI вже змінює автомобільну промисловість, роздрібну торгівлю, страховий та фінансовий сектор. Для переходу енергії з відновлюваною енергією та сектором, найважливішими областями оцифрування є розумні виробники та споживачі, віртуальні електростанції, технології розумної мережі та енергетичні промисловості в режимі реального часу.

 

Концепції та додатки для економіки

Концепція побудови K-ES була розроблена Fraunhofer IEE. Ініціатива вже пов'язана з угодою коаліційної угоди уряду штату Гессіан. Зараз розпочався фаза будівництва. В першу чергу йдеться про створення екосистеми для інновацій та формування спільноти експертів. Новий центр компетентності стає частиною кампусу Fraunhofer IEE, який наразі будується в Касселі, і доповнює спектр досліджень для трансформації енергетичних систем.

На першому кроці приміщення та ІТ -інфраструктура налаштовані за допомогою хмарної системи. Потім створюється цифрова платформа, завдяки якій партнери з бізнесу та досліджень можуть обмінюватися ідеями. Основна увага за початковою фазою приділяється наборі вчених та встановленню навичок. "Наша турбота полягає в тому, щоб поєднати вчених, які мають на увазі спільну мету, незалежно від того, де світ знаходиться вдома", - сказав Байер.

До запланованого офіційного фундаменту Центру компетентності, фокус також приділяється придбанні партнерів та прикладних проектів з економіки. Оскільки тісний зв’язок з енергетичною промисловістю є частиною концепції: послуги енергетичних компаній K-E-E-E-Ell включають консультації та концептуальні дослідження, прототипи та системи під ключ. "Ми з нетерпінням чекаємо додатків як дослідників, так і компаній, оскільки така екосистема живе з мережі між теорією та практикою", - наголошує на Гофман.

 

Мета: Спільнота міжнародної репутації в Німеччині

Протягом наступних десяти років планується, щоб близько 100 експертів займалися наукою про дані, просувають дисципліни в машинному навчанні, рекомендують системи та управління цифровими інноваціями. В даний час у цих предметних областях є 15 працівників IEE. Новий заклад повинен стати однією з провідних громад для ШІ в енергетичній галузі Німеччини.

Для того, щоб врахувати високу міжнародність досліджень AI, Центр компетентності також пропонує вченим для запрошених з усього світу можливість брати участь. "Завдяки спеціальній навчальній інфраструктурі, що відповідає апаратному та програмному забезпеченню, а також всебічній моделі та бази даних, ми можемо ефективно та в усьому місці, ми можемо керувати дослідженнями EIC для енергетичної системи",-пояснює науковий директор К-Е-Е, Крістоф Шольц, існуючі можливості.

Розвиток ШІ інтенсивно працює у всьому світі. Поки що Німеччина видала значно менше для відповідних досліджень, ніж конкуренти США та Китаю. Під час майбутнього пакету Корони федерального уряду 5 мільярдів євро повинні бути інвестовані в ШІ до 2025 року. "В ШІ в енергетичній системі Німеччина має хороші передумови як місце для економіки та досліджень для досягнення глобальних інноваційних лідерства. Важливо, щоб усі зацікавлені стягували цю тему", - сказав Гофманн.

 

Когнітивні системи

Когнітивна система - це цифрова система з інтерфейсами між цифровим світом та середовищем, яке може сприймати та розуміти речі, а також робити та вивчати висновки. Когнітивні системи здатні незалежно розробляти рішення для людських завдань. Ви можете взаємодіяти та співпрацювати з іншими цифровими системами, інтерпретувати контексти та пристосовані.

Когнітивні системи використовуються для збільшення багатьох областей і, наприклад, представляють основну технологію для самостійного транспортного засобу, інтелектуальних особистих помічників, промисловості 4.0 та Інтернету речей. Типовою особливістю таких систем є те, що вони можуть обробляти велику кількість даних за короткий час і вбудовані в систему більш високого рівня (система систем). До 2020 року було вкладено кілька десяти мільярдів євро.

Когнітивна система може самостійно визначати власний стан та активи на основі наявної інформації та навчитися досягти заданих цілей незалежно через здатність адаптуватися. Когнітивні енергетичні системи є ключовою технологією для переходу енергії. Застосування в електроенергетичній галузі можна знайти в галузі управління мережею та управління виробництвом та споживанням.

В рамках екосистеми для когнітивних енергетичних систем доступ до ШІ полегшується для різних ринкових роликів. Завдання заводу, вимірювальні оператори, менеджери та прямі маркетологи автоматизовані так, що вони працюють самостійно. Модель "Енергетичного аватара" (див. Вище) ілюструє, наскільки легкий "будівельник будинку" може взяти з його сонячною системою на ринку енергії, якщо всі процеси автоматизовані. Наразі енергетичний аватар розробляється у співпраці між інститутами Fraunhofer IEE та IOSB-AAST.

Тісний зв’язок з енергетичною промисловістю є частиною концепції: послуги енергетичних компаній K-E-E-E-E-E-E-E-E-E-E-E-E-E-Elly включають консультації та концептуальні дослідження, прототипи та системні під ключ. Екосистема живе з мережі між теорією та практикою.

Автоматизація та автономія. Детальніше тут: " Нейтралітет CO2 - Навчіться від Amazon "