Енергетична інфраструктура гостро потребує змін у всіх країнах. Споживання електроенергії зростає, але інфраструктура, що старіє, брак кваліфікованих співробітників в енергетичних організаціях і мінливі тенденції ускладнюють задоволення цих потреб. ШІ та його більш просунутий різновид - машинне навчання (MO) - забезпечують адаптивність, точність і швидкість, необхідні для балансування сучасних мереж.
Чому мережі потребують більш ефективного балансування навантаження.
Балансування енергетичного навантаження сьогодні є больовою точкою для мереж. За останні 10 років відключення стали більш частими та серйозними — тенденція, яка лише посилюватиметься на тлі зростання споживання електроенергії, якщо мережі не адаптуються. І хоча розподілення електроенергії не єдиний фактор, це, безумовно, одна з основних причин відключення.
Перехід на чисту енергію ще більше підвищує потребу більш ефективного балансування навантаження. Щоб запобігти наслідкам зміни клімату, сьогодні все більше впроваджуються відновлювані джерела енергії, такі як вітер та сонце, але вони не виробляють електроенергію на запит; а піковий годинник виробництва відновлюваної енергії не збігається з піками споживання. Отже, мережі повинні адаптуватися до змін, що відбуваються, і більш ефективно розподіляти електроенергію. Однак традиційна інфраструктура не має достатньої гнучкості для забезпечення такого рівня балансування.
Як ШІ та МО покращують балансування навантаження.
ШІ та МО пропонують вирішення цієї проблеми. Моделі штучного інтелекту аналізують дані, щоб виявити закономірності та коригувати операції на основі цих даних. Машинне навчання може піти ще далі і вчитися на поточних змінах у процесі впровадження та згодом стати точнішим. Такі технології знаходять широке застосування для балансування навантаження в електромережі.
Адаптація до змін у реальному часі.
Найбільш простий варіант використання ШІ при балансуванні навантаження - адаптація до умов, що змінюються. ШІ може відстежувати дані про споживання та вироблення електроенергії в режимі реального часу, щоб визначити, де потрібно більше енергії у той чи інший момент часу. Потім може розподіляти електроенергію відповідним чином, рівномірно розподіляючи навантаження по мережі.
Такі коригування в реальному режимі мають вирішальне значення, оскільки на вихідне навантаження може впливати безліч факторів, що призводить до збоїв у роботі обладнання. Енергетичні компанії можуть використовувати штучний інтелект для балансування навантажень та забезпечення здатності мереж адаптуватися до несподіваних збоїв. Внаслідок зміни погоди, нерівномірне споживання енергії та інші зміни не призведуть до помилок та втрат. Інші технології теорії можуть адаптуватися до змін у реальному часі, але ШІ набагато ефективніше. Він здатний розуміти дані та їх вплив більш точно, ніж інші рішення, та швидше реагувати на ці зміни.
Прогнозування майбутніх потреб у навантаженні.
МО може прогнозувати майбутні потреби. Моделі передбачуваної аналітики аналізують минулі дані, щоб зрозуміти, як певні умови відповідають більшим тенденціям. Потім вони можуть точно передбачити майбутні зміни та адаптуватись для підтримки ідеальних умов.
Ідеальним прикладом є балансування навантаження у житлових будинках. Моделі МО в інтелектуальних трансформаторах можуть аналізувати дані про споживання електроенергії, щоб визначити, які будинки споживають більше енергії у різний час. На основі цієї інформації вони можуть розподіляти навантаження з наближенням пікових годинників, забезпечуючи достатню потужність і запобігаючи збоям у роботі без необхідності коригування в останню хвилину.
МО моделі стають більш точними у міру накопичення даних та вивчення реальних тенденцій. Використання таких самонавчальних моделей замість більш простих алгоритмів дозволяє енергетичним компаніям надійніше і довгостроково прогнозувати майбутні потреби в навантаженні, що дозволить ефективно підготуватися до запобігання збоям.
Виявлення аномалій.
Виявлення аномалій – ще один варіант використання штучного інтелекту при балансуванні навантаження. Деякі сценарії непередбачувані навіть для найнадійніших моделей MO. Для вирішення цих непередбачених проблем вкрай важливою є швидка реакція та швидкість, які може забезпечити ШІ.
Виявлення аномалій за допомогою ШІ відбувається шляхом вивчення нормальної ситуації на основі попередніх даних. Коли інформація в реальному часі виходить за рамки нормальних параметрів, модель негайно визначає це як потенційну проблему і може або збалансувати навантаження, щоб врахувати аномалію, або якщо більш серйозна проблема - попередити обслуговуючий персонал.
Швидке реагування ідеально підходить для виявлення та усунення таких проблем, як обрив ліній електропередач, несправність трансформаторів або аналогічні помилки в роботі обладнання. Швидкість та точність ШІ дозволяють ремонтним бригадам реагувати максимально швидко, щоб мінімізувати витрати та запобігти більш масштабним відключенням.
Поліпшення кібербезпеки електромереж.
Ці функції виявлення аномалій можуть допомогти підвищити безпеку енергосистем. Хоча може здатися, що кібербезпека не має відношення до балансування навантаження, вона стає дедалі актуальнішою частиною цього процесу. У міру впровадження нових технологій число кібератак зростає, тож вирішальне значення має підвищення рівня безпеки.
Безперервний моніторинг на основі штучного інтелекту – обов'язкова умова безпеки електромереж. Енергокомпанії використовують все більше пристроїв Інтернету речей (IoT) для підвищення ефективності роботи, створюючи тим більше потенційних точок входу для хакерів. ШІ може відстежувати підозрілу активність так само, як він вирішує оперативні завдання.
Моделі безперервного моніторингу можуть ізолювати потенційно скомпрометовану кінцеву точку або частину мережі відразу після виявлення проблеми та повідомити фахівців з кібербезпеки. Таке швидке реагування дозволяє запобігти атакам, що призводять до серйозних збоїв у роботі системи.
Забезпечення безперервного вдосконалення.
У всіх цих випадках моделі МО дають змогу отримати інформацію, необхідну для оптимізації діяльності енергетичних компаній. Змінюються енергетичні технології та тенденції споживання, передові практики, причому ШІ є ключовим фактором, що дозволяє використовувати ці зміни.
Зміни, що відбуваються з часом, призводять до відмінностей у даних. ШІ може аналізувати інформацію, щоб передбачити майбутні тенденції або виділити області, які є неефективними. Ця технологія здатна помітити зміни, які може помітити людина, що дозволяє внести корективи більш ранніх етапах.
Енергетичні організації, які збирають інформацію, одержану за допомогою ШІ, можуть розробити "дорожню карту" для покращення ситуації. Регулярний аналіз та адаптація пропозицій за допомогою ШІ забезпечують максимальну ефективність та надійність енергосистем.
Балансування навантаження в електромережі - складний процес, що вимагає постійного коригування та швидкого реагування. ШІ та МО чудово справляються з цими завданнями і можуть зробити революцію в балансуванні навантаження на електромережі.
Енергетична індустрія буде розвиватися, у міру того, як все більше енергетичних компаній будуть впроваджувати ці технології. За допомогою ШІ та МО балансування навантаження та супутні процеси стануть більш простими та ефективними.