The features, main directions of application and problems of application of artificial intelligence in the energy sector are considered
artificial intelligence, energy sector, electricity, consumers
Искусственный интеллект (ИИ) все чаще упоминается в контексте технологической трансформации, происходящей в настоящее время. Использование алгоритмов ИИ затронет почти все сферы экономики. Интересным представляется влияние искусственного интеллекта на энергетический сектор.
Основные направления применения ИИ в энергетике предполагают.
- Прогнозирование выработки и потребления энергии. Алгоритмы ИИ обрабатывают большие массивы данных, исторические данные о климате, производстве энергии и данные датчиков в реальном времени, чтобы прогнозировать будущую выработку энергии из возобновляемых источников. Например, прогнозируя периоды высокой выработки солнечной или ветряной энергии, операторы могут подготовиться к хранению дополнительной энергии или более эффективному ее распределению. В периоды ожидаемого снижения выработки электроэнергии ИИ активирует резервные источники питания или использует методы реагирования на спрос для поддержания стабильности энергосистемы [1, 2].
- Оптимизация систем хранения энергии. ИИ может оптимизировать системы хранения энергии, определяя наиболее эффективное время для зарядки и разрядки аккумуляторных батарей на основе данных в реальном времени и прогнозной аналитики. Например, в солнечный день с высокой солнечной активностью ИИ может обеспечить зарядку аккумуляторов для хранения избыточной энергии. Позже, в ночное время или в пасмурные дни, накопленная энергия может быть высвобождена для удовлетворения спроса.
- Оптимизация потребления энергии в зданиях и промышленных условиях. ИИ способен оптимизировать работу систем HVAC (Heating, Ventilation, & Air Conditioning - система поддержания необходимых требований температуры, влажности и чистоты воздуха), освещения и других энергозависимых процессов, основываясь на реальных данных.
- Трансформация потребительских привычек. С помощью ИИ потребители становятся более осведомленными о своем энергетическом потреблении. Умные устройства могут предоставлять данные о потреблении в реальном времени, предлагая пользователям оптимизировать свои привычки. Для этого нейросеть анализирует данные с умных счетчиков, ищет неочевидные для человека нарушения закономерностей и показывает, где что-то идет не так.
Однако существуют проблемы применения ИИ в энергетическом секторе [3].
- Незнание технологий. Несмотря на то, что ИИ сейчас у всех на устах, мало кто на самом деле понимает, как работает эта технология и каковы ее возможности и ограничения.
- Нежелание меняться. Чтобы эффективно внедрять ИИ в энергетический бизнес, заинтересованные стороны и персонал должны быть открыты для перемен.
- Нехватка квалифицированного персонала. Успешное внедрение ИИ в энергетические компании требует надзора и руководства со стороны хорошо разбирающихся специалистов, которые не только владеют технологиями ИИ, но и понимают специфику отрасли.
- Устаревшая инфраструктура. Решения для ИИ нуждаются в исчерпывающих данных для эффективной работы. Однако, если у компании устаревшая инфраструктура, сбор всеобъемлющего набора данных может оказаться сложной задачей.
- Риски кибербезопасности. Энергетический сектор является важным компонентом глобальной инфраструктуры, именно поэтому нарушения кибербезопасности считаются серьезной угрозой.
Если энергетические компании внедряют технологии ИИ для оптимизации работы, повышения эффективности и улучшения управления энергосетями, они должны обеспечить надежные меры защиты конфиденциальности и безопасности как потребительских, так и операционных (технологических) данных.
1. Primenenie algoritmov iskusstvennogo intellekta v mirovoy energetike Internet resurs – URL: https://www.eprussia.ru/epr/345-346/4513899.htm (01.02.2025).
2. Konovalov, Yu.V. Cloud technologies in energy / Yu.V. Konovalov, O.A. Zasukhina // Journal of Physics: Conference Series. 13. Ser. "Computer-Aided Technologies in Applied Mathematics". 2020. – S. 012024.
3. Ispol'zovanie iskusstvennogo intellekta v energetike: tehnologii i perspektivy Internet resurs – URL: https://tmr-power.com/stati/ispolsovanie-ai-v-energetike (01.02.2025).
