Динамичные инновации в цифровизации электроэнергетики

Быстрое внедрение цифровизации в электроэнергетике является ярким примером ее динамичных инноваций — непрерывной разработки и внедрения новых идей, продуктов или процессов для удовлетворения меняющихся потребностей рынка. Здесь POWER исследует, как некоторые сложные цифровые концепции, которые, хотя и часто обозначаются «модными словечками», оказывают действенное влияние в сфере энергетики, от поколения до потребителя.

Цифровизация — целостный процесс, включающий преобразование бизнес-моделей и операций в более взаимосвязанную, управляемую данными, универсальную и эффективную среду — стала признанным рычагом энергетического сектора по мере развития энергетического перехода. До сих пор этот процесс включал в себя широкий спектр сложных и быстро развивающихся цифровых технологий, которые включают в себя множество подходов.

Нелегко идти в ногу с последними событиями, учитывая, что сам энергетический сектор настолько сложен — в нем задействован широкий круг заинтересованных сторон, от производителей электроэнергии, компаний по передаче и распределению, регулирующих органов и широкого круга потребителей. Здесь POWER описывает некоторые базовые цифровые технологии и новые концепции, а также иллюстрирует, как заинтересованные стороны используют их (или намерены их использовать).

По крайней мере, два года назад специалисты в области энергетики были в основном убеждены, что искусственный интеллект (ИИ) — способность машин быстро учиться на больших наборах данных, решать проблемы и постоянно адаптироваться к новым данным без вмешательства человека — является ажиотажем. Но благодаря достижениям в области вычислительных систем ИИ и его подмножество, машинное обучение, становятся все более важными, с доминирующими приложениями в области эффективности и использования, прогнозирования, распознавания алгоритмов и образов для обучающихся систем, а также управления и транспортировки источников энергии (см. врезку). . Потенциал ИИ также процветает в области хранения энергии, анализа неопределенностей, очистки сточных вод, контроля выбросов, производства биотоплива, управления цепочками поставок энергии, возобновляемых источников энергии, оценки рисков и реагирования на спрос.

1. Карта, созданная исследователями из Тегеранского университета, пытается проиллюстрировать связь между искусственным интеллектом (ИИ) и машинным обучением (МО) в сфере энергетики. Синий цвет охватывает приложения искусственного интеллекта в области энергоэффективности и использования энергии; желтый цвет охватывает ML и связанные с ним методы прогнозирования; зеленый охватывает алгоритмы и распознавание образов для обучающихся систем; а красный — источники и потребители энергии. Источник: Обзоры энергетической стратегии, январь 2023 г.

Варианты использования кажутся бесконечными (рис. 1). В январе 2023 года компания по маркетингу электроэнергии с поддержкой искусственного интеллекта представила Gridmatic Retail, позволяющую упростить закупку возобновляемой энергии, одновременно предлагая предсказуемость и автоматизацию для деловых и промышленных клиентов. Другая компания, Imperium Predictive Analytics, использует ИИ, чтобы помочь потребителям принимать более обоснованные решения относительно стратегий закупок, поскольку они хеджируют портфели с помощью алгоритма, прогнозирующего краткосрочные, среднесрочные и долгосрочные горизонты.

Основатель Imperium Лукас Граймс заявил, что ключевая ценность сервиса — обеспечить прозрачность рынка посредством упрощенного процесса, позволяя большему количеству заинтересованных сторон оценивать и принимать решения на основе практических данных. Однако Граймс отметил, что самые большие проблемы с ИИ, особенно в сфере прогнозирования, по-прежнему связаны с «сбором и проверкой данных». Точность данных является еще одной проблемой, отметил он.

Выпуск OpenAI в ноябре 2022 года ChatGPT, коммерчески доступного чат-бота, основанного на модели большого языка (LLM) искусственного интеллекта (ИИ), положил начало широкому признанию того, что генеративный ИИ может существенно изменить интерфейс «человек-данные». И хотя генеративный искусственный интеллект уже меняет многие отрасли, он может иметь значительный потенциал для энергетического сектора, в том числе помогать в автоматизации, разработке, передаче и анализе данных, предположили несколько экспертов.

Как объяснил POWER Гейр Энгдал, технический директор Cognite: «Что будет очень ценным, так это сочетание глубоких знаний предметной области и данных, а также системы, которая способна выполнить задачу. на месте, операции с данными, если хотите, когда данные из вашей фактической работы электростанции непрерывно поступают в систему, и у нас есть возможность выполнять задачи, которые имеют ценность в системе, такие как создание заказов на проверку или выполнение root анализ причин со всеми доступными вам данными», — сказал он. «Я думаю, что сочетание этих «операций с данными», ChatGPT и подобных крупных языковых моделей действительно изменит способ работы интеллектуальных работников в этих отраслях».