Umjetna inteligencija je nedavno zarobila pažnju svojim brzo rastućim energetskim zahtjevima, a posebno s naglim porastom električne potrošnje podataka centara koji omogućuju treniranje i implementaciju najnovijih generativnih AI modela. Ali nije sve loše vijesti – neki AI alati imaju potencijal za smanjenje nekih oblika potrošnje energije i omogućavanje čistijih mreža.
Jedna od najobičajnijih primjena je korištenje AI-a za optimizaciju električne mreže, što bi poboljšalo učinkovitost, povećalo otpornost na ekstremne vremenske uvjete i omogućilo integraciju više obnovljivih izvora energije. Da biste saznali više, MIT News je razgovarao s Priya Donti, Silverman Family Career Development Professor u MIT Department of Electrical Engineering and Computer Science (EECS) i glavni istraživač u Laboratory for Information and Decision Systems (LIDS), čiji rad se bavi primjenom strojnog učenja za optimizaciju električne mreže.
Zašto električna mreža mora biti optimizirana?
Električna mreža mora biti optimizirana kako bi se održao točan balans između količine energije koja se ubacuje u mrežu i količine energije koja izlazi u svakom trenutku. Međutim, s strane zahtjeva postoji neizvjesnost. Električne kompanije ne traže od klijenata da se unaprijed registriraju količinu energije koju će koristiti, pa se mora napraviti neka procjena i predviđanje.
S druge strane, na strani ponude obično postoji varijacija u troškovima i dostupnosti goriva koje trebaju biti reaktivne mrežnim upraviteljima. To je postalo još veći problem zbog integracije energije iz varijabilnih obnovljivih izvora poput sunca i vjetra, gdje neizvjesnost u vremenu može imati veliku utjecaj na količinu dostupne energije. Istovremeno, ovisno o tome kako se energija kreće po mreži, neki se gubi kao toplina na električnim vodovima. Kako mrežni operator može biti siguran da sve to radi u svakom trenutku? To je upravo gdje dolazi optimizacija.
Na koji način AI može biti najkorisniji u optimizaciji električne mreže?
AI može biti vrlo koristan u optimizaciji električne mreže na više načina. Jedan od načina na koji AI može biti koristan je korištenje kombinacije povijesnih i real-time podataka za izradu preciznijih predviđanja o tome koliko će obnovljive energije biti dostupno u određeno vrijeme. To bi moglo dovesti do čistije električne mreže, omogućujući nam bolje rukovanje i korištenje tih resursa.
AI također može pomoći u rješavanju složenih optimizacijskih problema koje moraju rješavati operateri električne mreže kako bi izbalansirali ponudu i potražnju na način koji također smanjuje troškove. Ovi optimizacijski problemi se koriste za određivanje koji generatori energije trebaju proizvoditi energiju, koliko trebaju proizvoditi i kada trebaju proizvoditi, kao i kada trebaju biti puni i prazni, te je li moguće iskoristiti fleksibilnost u opterećenju energije. Ovi optimizacijski problemi su tako računalno skupi da operateri koriste aproksimacije kako bi ih riješili u razumljivom vremenu. Međutim, ove aproksimacije su često pogrešne, a kada se više obnovljive energije integrira u mrežu, one su još više izvan granica. AI može pomoći pružanjem preciznijih aproksimacija brže, što se može implementirati u real-time kako bi operateri mreže reaktivno i proaktivno upravljali mrežom.
AI također može biti koristan u planiranju sljedeće generacije električnih mreža. Planiranje električnih mreža zahtijeva korištenje ogromnih simulacijskih modela, pa AI može igrati veliku ulogu u efikasnijem pokretanju tih modela. Tehnologija također može pomoći u predvidljivom održavanju otkrivanjem gdje je na mreži vjerojatno doći do anomalnog ponašanja, smanjujući neefikasnosti koje dolaze od prekida. Šire gledano, AI se također može primijeniti za ubrzavanje eksperimentiranja s ciljem stvaranja boljih baterija, što bi omogućilo integraciju više energije iz obnovljivih izvora u mrežu.
Treba li razmišljati o prednostima i nedostatcima AI-a s perspektive energetskog sektora?
Jedno važno stvari koje treba zapamtiti je da AI predstavlja heterogeni skup tehnologija. Postoje različiti tipovi i veličine modela koji se koriste, te različiti načini na koji se modeli koriste. Ako koristite model treniran na manjoj količini podataka s manjom količinom parametara, to će potrošiti mnogo manje energije nego veliki, općeniti model.
U kontekstu energetskog sektora, postoji puno mjesta gdje, ako se koriste specifični AI modeli za aplikaciju, mogu se znatno smanjiti troškovi. Na primjer, ako se koriste specifični AI modeli za upravljanje opterećenjem, mogu se znatno smanjiti troškovi na strani ponude. Također, ako se koriste specifični AI modeli za predviđanje potražnje, mogu se znatno smanjiti troškovi na strani potražnje. Također, ako se koriste specifični AI modeli za upravljanje distribucijom energije, mogu se znatno smanjiti gubici energije na električnim vodovima.
No, postoji i nekoliko nedostataka. Jedan od njih je to što AI modeli zahtijevaju veliku količinu podataka za treniranje, što može biti skupo i vremenski zahtjevno. Također, AI modeli mogu biti crni kut, što znači da je teško razumjeti kako dolaze do svojih predviđanja. To može biti problem ako se AI modeli koriste za kritične odluke u energetskom sektoru. Također, AI modeli mogu biti osjetljivi na izvanredne uvjete, što znači da mogu biti pogrešni kada se koriste u ekstremnim vremenskim uvjetima.
Zaključak
AI ima veliku potencijal za optimizaciju električne mreže, poboljšavajući učinkovitost, povećavajući otpornost na ekstremne vremenske uvjete i omogućavajući integraciju više obnovljivih izvora energije. Međutim, važno je razumjeti prednosti i nedostatke AI-a s perspektive energetskog sektora kako bi se moglo iskoristiti njegov potencijal na najbolji način.
Česta Pitanja
Koji su najčešći problemi s električnom mrežom?
Najčešći problemi s električnom mrežom uključuju neizvjesnost u potražnji, varijaciju u troškovima i dostupnosti goriva, neizvjesnost u vremenu, gubitke energije na električnim vodovima i složene optimizacijske probleme.
Kako AI može pomoći u rješavanju ovih problema?
AI može pomoći u rješavanju ovih problema na više načina. Može koristiti povijesne i real-time podatke za preciznije predviđanje potražnje i dostupnosti energije. Također može pomoći u rješavanju složenih optimizacijskih problema i u planiranju električnih mreža. Također može pomoći u predvidljivom održavanju i u eksperimentiranju s ciljem stvaranja boljih baterija.
Koji su prednosti i nedostaci korištenja AI-a u energetskom sektoru?
Prednosti korištenja AI-a u energetskom sektoru uključuju poboljšanje učinkovitosti, povećanje otpornosti na ekstremne vremenske uvjete, integraciju više obnovljivih izvora energije i smanjenje troškova. Nedostaci uključuju potrebu za velikom količinom podataka za treniranje, teškoću razumijevanja kako dolaze do svojih predviđanja, osjetljivost na izvanredne uvjete i moguće pogreške u ekstremnim vremenskim uvjetima.
Kako se AI koristi u energetskom sektoru danas?
Danas se AI koristi u energetskom sektoru za upravljanje opterećenjem, predviđanje potražnje, upravljanje distribucijom energije, planiranje električnih mreža, predvidljivo održavanje i eksperimentiranje s ciljem stvaranja boljih baterija.
Kako se očekuje da će se AI koristiti u energetskom sektoru u budućnosti?
Očekuje se da će se AI koristiti sve više u energetskom sektoru u budućnosti. Očekuje se da će se koristiti za još bolje upravljanje opterećenjem, predviđanje potražnje, upravljanje distribucijom energije, planiranje električnih mreža, predvidljivo održavanje i eksperimentiranje s ciljem stvaranja boljih baterija. Također se očekuje da će se koristiti za integraciju više obnovljivih izvora energije u električnu mrežu.
