Podobnie jak tlen, tak i infrastruktura energetyczna jest dziś niezbędna do życia. Jednak nie wszyscy o tym pamiętają — dopóki nie pojawią się problemy. Dziś przestarzała sieć energetyczna jest na całym świecie narażona na skutki gwałtownych zjawisk pogodowych, które powodują przerwy w dostawie prądu stanowiące zagrożenie dla zdrowia, bezpieczeństwa i działalności gospodarczej. Jednocześnie wiele innych czynników obciąża wiekowe sieci energetyczne. Metody wytwarzania energii szybko się zmieniają — częściej wykorzystuje się energię wiatrową i słoneczną, a rzadziej węgiel i paliwa kopalne. Ta zmiana wymaga opracowania nowych procesów i sposobów zarządzania. Zmieniają się też podmioty wytwarzające energię — obecnie jest ona produkowana nie tylko przez największe spółki energetyczne, ale także przez szereg konkurencyjnych firm czy też prosumentów (konsumentów wytwarzających energię).

Nie tylko środowisko naturalne szybko się zmienia — również świat technologii rozwija się w zawrotnym tempie. Połączone z chmurą technologie sztucznej inteligencji (AI), takie jak uczenie maszynowe, analiza danych i Internet rzeczy (IoT), napędzają rozwój inteligentnych sieci zdolnych do zarządzania znacznie bardziej złożonym procesem wytwarzania i dystrybucji energii. Te technologie oferują ogromne możliwości dla takich podmiotów w złożonym ekosystemie energetycznym, które potrafią je wykorzystać.

Kim jest prosument?

Termin prosument został utworzony z połączenia słów „producent” i „konsument”. Prosumenci energii zazwyczaj pozostają podłączeni do centralnej sieci energetycznej. Jednak są oni również w stanie produkować, a nawet magazynować energię — zazwyczaj za pomocą fotowoltaicznych paneli słonecznych i akumulatorów zasilających pojazdy elektryczne.

W zależności od ilości wytworzonej energii, może ona zostać wykorzystana do wyrównania miesięcznych rachunków lub odsprzedana jako nadwyżka przedsiębiorstwom komunalnym lub innym dostawcom energii. Model ten można stosować zarówno do prosumentów indywidualnych, jak i komercyjnych, przy czym coraz więcej firm podłącza swoje panele słoneczne i floty pojazdów elektrycznych do sieci energetycznej.

Czym jest inteligentna sieć?

Inteligentna sieć to infrastruktura, która integruje technologię dystrybucji energii i komunikacji cyfrowej w ramach dwukierunkowego obiegu energii elektrycznej i danych. Umożliwia to przedsiębiorstwom energetycznym optymalizację wytwarzania, przesyłu i dystrybucji energii elektrycznej. Pozwala to również konsumentom korzystać z informacji zawartych w tych danych. Dzięki temu mogą oni lepiej kontrolować sposób, w jaki korzystają z energii, oraz to, jak ją produkują i magazynują, np. za pomocą paneli słonecznych czy akumulatorów pojazdów elektrycznych.

Jaka jest różnica między siecią tradycyjną a inteligentną?

Główna różnica między systemem tradycyjnym a inteligentną siecią polega na możliwości wymiany informacji w obu kierunkach, od przedsiębiorstwa energetycznego do konsumenta i z powrotem. Do najważniejszych cech wyróżniających inteligentne sieci należą:

• Technologia: sztuczna inteligencja, chmura i technologie cyfrowe pozwalają wszystkim urządzeniom i zasobom w sieci komunikować się, co przekłada się na lepszą kontrolę i zdolność do samoregulacji.
• Dystrybucja: energia generowana przez prosumentów i pochodząca z innych źródeł odnawialnych — takich jak energia słoneczna lub wiatrowa — może być niestała i pozbawiona regularności. Technologie inteligentnych sieci pomagają koordynować, przechowywać i dystrybuować energię z takich źródeł w postaci stałego i niezawodnego strumienia.
• Produkcja: Analityka predykcyjna w inteligentnych systemach pozwala prognozować duże obciążenia i rozkładać ten ciężar między wieloma zakładami i podstacjami.
• Czujniki: czujniki IoT w całej sieci mogą pomagać wykrywać ryzyko na wczesnym etapie, redystrybuując energię w celu zmniejszenia przestojów i pomagając zrównoważyć obciążenia bez potrzeby bezpośredniej interwencji operatorów.
• Samodzielna naprawa i konserwacja predykcyjna: czujniki mogą być również wykorzystywane do wykrywania problemów mechanicznych i wykonywania prostych napraw — technicy są powiadamiani tylko wtedy, gdy jest to konieczne, jeszcze zanim cokolwiek się zepsuje.
• Wybór klienta: więcej dostawców energii, spółdzielni i mikro-producentów może przyłączyć się do sieci, co daje konsumentom większy wybór co do sposobu, w jaki korzystają z energii.

Zastosowania AI w inteligentnych rozwiązaniach energetycznych: perspektywa sektora użyteczności publicznej

Sztuczna inteligencja jest siłą napędową stojącą za inteligentnymi sieciami — ocenia środowisko i podejmuje działania, aby zmaksymalizować określony cel. Ma to kluczowe znaczenie dla wprowadzania energii odnawialnej, stabilizacji sieci energetycznych i zmniejszenia ryzyka finansowego związanego z niestabilnością infrastruktury.

Przykładowo zdolności AI do samodzielnego uczenia się, adaptacji i dokonywania obliczeń mają ogromny potencjał w zakresie rozwiązywania problemu przerywanego charakteru energii odnawialnej. Fakt, że szczytowe momenty produkcji energii ze źródeł odnawialnych i jej zużycia nie pokrywają się — co jest obrazowane przez „krzywą kaczki” — może utrudniać kontrolowanie tych źródeł. Wykorzystanie technologii AI w inteligentnych sieciach pomaga rozwiązać ten problem, przywracając równowagę między obciążeniami produkcyjnymi i konsumpcyjnymi.

Technologie inteligentnych sieci sprawiają, że działania sektora użyteczności publicznej stają się bardziej przejrzyste i konkurencyjne. Niektóre z zastosowań sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego w inteligentnych sieciach obejmują:

• Elastyczność i odporność kiedy energia odnawialna jest generowana przez nowych graczy, takich jak spółdzielnie czy prosumenci, jest ona często nieregularna i niestała. Czujniki i automatyzacja mogą być wykorzystywane do identyfikowania wrażliwych odcinków sieci i zautomatyzowanego przekierowywania energii — magazynowania nadwyżek w okresach szczytowego wytwarzania i przekierowywania ich w razie przerw w przepływie.
• Precyzyjne prognozowanie: sektor użyteczności publicznej musi radzić sobie z powszechną niestabilnością cen wynikającą ze zmian w konsumpcji. Predykcyjne modele analityczne mogą być wykorzystywane do bardziej wiarygodnego przewidywania obciążeń energetycznych i produkcji energii odnawialnej. Dzięki połączeniu danych z zaawansowanej infrastruktury pomiarowej (AMI) z AI, prognozy dają dokładniejsze rezultaty niż metody tradycyjne.
• Bardziej zaawansowane alerty o awariach sieć czujników, liczników i siłowników w inteligentnej sieci może nadawać krótkie sygnały informujące o utracie zasilania z powodu częściowego lub całkowitego zaniku napięcia, w tym informacje o godzinie i dacie awarii. Ponadto możliwości predykcyjne sztucznej inteligencji i dane pozyskiwane w czasie rzeczywistym z inteligentnych liczników pozwalają ostrzegać operatorów o awariach tuż przed ich wystąpieniem. Systemy te mogą nawet rozróżniać awarie u odbiorców indywidualnych od tych obejmujących całe ulice lub nawet strefy.
• Zoptymalizowana wydajność energetyczna: stosowanie sieci czujników opartych na technologii AI na etapie wytwarzania energii może być również wykorzystywane do optymalizowania mocy wyjściowej. W podobny sposób energetyka słoneczna również korzysta z narzędzi AI do zwiększania produktywności poprzez przewidywanie natężenia promieniowania słonecznego.
• Ulepszone automatyczne przełączanie: zdolność narzędzi AI do przewidywania zakłóceń w sieci i rozróżniania między krótką przerwą w zasilaniu a całkowitą awarią wkrótce pozwoli na zautomatyzowanie protokołów przełączania. Dzięki temu przedsiębiorstwa użyteczności publicznej będą mogły przekierowywać energię lub izolować obszary dotknięte awarią przed wystąpieniem poważnych szkód lub rozszerzeniem się zakłóceń na inne obszary. Te narzędzia stanowią zabezpieczenie niezbędnego sprzętu używanego do izolowania i naprawy usterek.
• Bardziej elastyczne zarządzanie popytem (DSM): okresy szczytowego zapotrzebowania na energię stanowią duże obciążenie dla przedsiębiorstw użyteczności publicznej. Korzystanie ze sztucznej inteligencji i inteligentnych liczników w domach i biurach może pomóc w wyznaczaniu harmonogramów, planowaniu, wdrażaniu i monitorowaniu zmian zapotrzebowania na energię, tak by dostawcy mogli im sprostać. Takie działania mogą mieć znaczący wpływ na zużycie energii, jak wykazała amerykańska Federalna Komisja ds. Regulacji Energetyki, która stwierdziła, że poprzez zarządzanie popytem można zmniejszyć obciążenia szczytowe nawet o 150 GW. Według szacunków instytutu Electric Power Research Institute (EPRI), inteligentne narzędzia mogą doprowadzić do zredukowania zapotrzebowania na energię elektryczną w okresach szczytu letniego o 175 GW do 2030 roku.
• Poprawa bezpieczeństwa: bezpieczeństwo cybernetyczne ma kluczowe znaczenie dla wszystkich sektorów gospodarki. Rosnąca liczba i różnorodność strategii cyberataków stanowi zagrożenie zarówno dla istniejących, jak i nowych sieci energetycznych. Narzędzia oparte na AI mogą pomóc ograniczyć to ryzyko, wykrywając funkcje służące do przeprowadzania ataków sieciowych, złośliwe oprogramowanie i przypadki złamania zabezpieczeń, a także zapewniając ochronę sieci systemów energetycznych. Ponadto inne technologie, takie jak blockchain, mogą zapewnić przejrzyste, odporne na manipulacje i bezpieczne systemy, które umożliwiają wdrażanie nowatorskich rozwiązań biznesowych, zwłaszcza w połączeniu z umowami typu smart contract.

Zastosowania AI w inteligentnych rozwiązaniach energetycznych: perspektywa konsumenta

Wyniki najnowszych badań przeprowadzonych w Wielkiej Brytanii i Stanach Zjednoczonych wskazują, że klienci nie darzą przedsiębiorstw użyteczności publicznej zbytnią sympatią. Wraz ze wzrostem liczby dostawców energii i prosumentów, zakłady użyteczności publicznej będą musiały zacząć stosować inteligentne rozwiązania, aby zwiększyć zaangażowanie i zadowolenie klientów. Poniżej przedstawiamy kilka sposobów, w jakie technologie inteligentnych sieci mogą przyczynić się do poprawy zadowolenia klientów:

• Niższe koszty: oparte na technologii AI inteligentne systemy zarządzania siecią i pomiarów pozwalają klientom analizować zużycie energii w ujęciu godzinowym. Dzięki temu mogą oni nie tylko dowiedzieć się, kiedy i gdzie zużywają najwięcej energii, ale też uzyskać spersonalizowane wskazówki i sugestie dotyczące optymalizacji codziennych nawyków w celu obniżenia zużycia w godzinach szczytu. Pozwala to również prosumentom zarządzać produkcją energii, która może być odsprzedawana do sieci, co dodatkowo obniża koszty.
• Bardziej zrównoważony rozwój i większa przejrzystość: na podstawie danych z inteligentnych sieci klienci mogą dowiedzieć się, skąd pochodzi energia, z której korzystają, co pomaga zwiększyć zaangażowanie i pomóc w demokratyzacji sieci. Dzięki temu klienci mogą zyskać nowe spojrzenie na dostawy energii i możliwości wyboru bardziej zrównoważonych opcji.
• Mniej przestojów: jak wspomnieliśmy, narzędzia oparte na sztucznej inteligencji mogą pomóc ograniczyć liczbę przestojów i złagodzić ich skutki zarówno w przypadku klientów indywidualnych, jak i komercyjnych. Oznacza to wzrost bezpieczeństwa i poziomu zaufania konsumentów — zwłaszcza, że ekstremalne zjawiska pogodowe i rekordowo wysokie temperatury niosą ze sobą obawy przed przerwami w dostawach energii i innymi zakłóceniami.

Niedawno brytyjski operator systemu dystrybucyjnego ogłosił pilotażowy projekt wykorzystania danych z inteligentnych liczników, aby ułatwić konsumentom lepsze zarządzanie energią, zoptymalizować obciążenie sieci i ograniczyć emisję dwutlenku węgla. Ten pomysł może przynieść klientom oszczędności rzędu milionów funtów i potencjalnie zredukować emisję gazów cieplarnianych generowanych przez Wielką Brytanię o miliony ton. To tylko jeden z przykładów potencjalnych korzyści, jakie inteligentne sieci mogą przynieść klientom i środowisku.

Big Data w energetyce: dlaczego to takie ważne

Z punktu widzenia zarówno klientów, jak i przedsiębiorstw użyteczności publicznej, liczy się nie tylko zdolność tych technologii do gromadzenia dużych i zróżnicowanych zbiorów danych Big Data oraz zarządzania nimi. Ważna jest także możliwość wykorzystania i zrozumienia wszystkich tych danych oraz zastosowania ich do optymalizacji zużycia energii i podejmowania na ich podstawie decyzji operacyjnych. Big Data może pomóc:

• lepiej integrować energię odnawialną i alternatywną w przedsiębiorstwach użyteczności publicznej dzięki możliwości przewidywania przerw w dostawach i zarządzania nimi, a także równoważenia ogromu pomniejszych danych pochodzących od prosumentów;
• chronić konsumentów dzięki możliwości przewidywania awarii i przekierowywania zasobów w ułamku sekundy — a nie dopiero wtedy, gdy wszystko przestanie działać;
• obniżać koszty ponoszone zarówno przez firmy, jak i konsumentów, dzięki możliwości cyfrowego uczenia się na podstawie wcześniejszych działań i wykorzystywania tych informacji do lepszego zarządzania codziennymi czynnościami i ich automatyzacji;
• zapewnić szybkie, praktyczne informacje, które pozwalają przedsiębiorstwom użyteczności publicznej podejmować przemyślane decyzje w coraz bardziej konkurencyjnym środowisku.

Jak dzisiejszy sektor usług użyteczności publicznej przygotowuje się na inteligentną sieć przyszłości

Nie ulega wątpliwości, że przyszłość energetyki zmierza w kierunku bardziej zdecentralizowanych, elastycznych i zrównoważonych dostaw energii. Jednakże musimy pamiętać, że mówimy o globalnym przemyśle, który liczy sobie ponad sto lat — i często musi bazować na niemal równie wiekowej infrastrukturze, by móc obsługiwać miliardy ludzi i ich szybko zmieniające się potrzeby.

Inne wyzwania to między innymi złożone zmiany regulacyjne, wzrost liczby prosumentów i nowe startupy powstające w regionach objętych deregulacją. Podobnie jak w przypadku każdej transformacji biznesowej i cyfrowej, transformacja w kierunku bardziej inteligentnego zarządzania siecią energetyczną rozpoczyna się od kilku ostrożnych kroków, a dopiero później nabiera tempa. Technologie wykorzystywane w sektorze użyteczności publicznej niewątpliwie napędzają i umożliwiają jego ewolucję. Jednakże, aby nastąpiła realna zmiana, przedsiębiorstwa z tego sektora będą musiały zadbać o odpowiednią komunikację, zwiększenie zaangażowania klientów i wdrożenie planów zarządzania zmianą, w tym:

• komunikowanie wizji inteligentnej sieci oraz dopasowanie do niej pracy zespołów i interesariuszy;
• podnoszenie poziomu świadomości konsumentów na temat nadchodzących zmian i możliwości;
• oferowanie obopólnych korzyści konsumentom, prosumentom i potencjalnym partnerom dystrybucyjnym;
• opracowywanie wskaźników służących do monitorowania postępów we wdrażaniu i skuteczności inteligentnych sieci;
• zwracanie uwagi na satysfakcję klientów i dążenie do ich zatrzymania, zwłaszcza w obliczu rosnącej konkurencji i decentralizacji rynku inteligentnej energetyki.

Pierwszym krokiem na tej drodze jest nawiązanie dialogu z liderami zespołów i specjalistami z różnych działów w całej firmie w celu przełamania barier i uzyskania dostępu do ogromnych zasobów informacji, które często są w nich ukryte. Następnie należy przyjrzeć się temu, w jaki sposób można wdrożyć inteligentne technologie, które będą stymulować rozwój firmy.