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.
