Zarządzanie popytem energetycznym z wykorzystaniem systemów AI opartych na samouczących się algorytmach

 

Rosnące zapotrzebowanie na energię, dynamicznie zmieniające się ceny surowców i intensywne działania na rzecz ochrony środowiska sprawiają, że efektywne zarządzanie zasobami energetycznymi staje się jednym z kluczowych wyzwań globalnych i elementem strategii zrównoważonego rozwoju. Zastosowanie sztucznej inteligencji (AI) w sektorze energetycznym, a zwłaszcza systemów AI opartych na samouczących się algorytmach i zdolności do analizowania ogromnych ilości danych, pozwala na optymalizację procesów produkcji i dystrybucji energii, a także na precyzyjne prognozowanie zapotrzebowania. To z kolei przekłada się na zwiększenie efektywności energetycznej, redukcję kosztów oraz ograniczenie emisji szkodliwych substancji do atmosfery.  

Na czym polega zarządzanie popytem energetycznym?

 

Zarządzanie popytem energetycznym ma na celu kontrolowanie i regulowanie zużycia energii przez odbiorców. To proces dostosowywania zapotrzebowania na energię do dostępnych zasobów w celu zwiększenia efektywności energetycznej i zrównoważenia obciążenia sieci. Dzięki temu możliwe jest uniknięcie przeciążeń oraz zmniejszenie strat energii.  

Transformacja energetyczna, zmiany klimatyczne i rosnące koszty energii sprawiają, że oszczędzanie energii staje się priorytetem zarówno dla gospodarstw domowych, jak i dla przedsiębiorstw. Kluczowym aspektem tego procesu jest efektywne wykorzystanie dostępnych zasobów oraz wdrażanie technologii, które pozwalają na lepsze prognozowanie i zarządzanie popytem. Rosnąca rola odnawialnych źródeł energii, takich jak wiatr czy słońce, wymaga zaawansowanych narzędzi do zarządzania ich zmiennością. Systemy AI doskonale sprawdzają się w tej roli, wspierając energetykę odnawialną i zarządzanie energią w sposób zrównoważony.  

Inteligentne zarządzanie energią – rola AI w zarządzaniu energią elektryczną

 

AI odgrywa coraz większą rolę w sektorze energetycznym, umożliwiając inteligentne zarządzanie energią. W 2023 roku wartość tego rynku wyniosła 13,18 mld dolarów i jest szacowana na 15,45 mld dolarów w 2024 roku oraz na około 75,53 mld dolarów do 2034 roku. Dzięki sztucznej inteligencji możliwe jest analizowanie dużych zbiorów danych dotyczących zużycia energii, co pozwala na dokładniejsze prognozowanie popytu.  

Samouczące się algorytmy AI mogą identyfikować i analizować wzorce w zachowaniu użytkowników oraz przewidywać zmiany w zapotrzebowaniu na energię, co jest kluczowe dla efektywnego zarządzania systemami energetycznymi. Pierwszym krokiem w procesie zarządzania energią z wykorzystaniem AI jest zbieranie danych. Informacje te pochodzą z różnych źródeł, takich jak:

• Inteligentne liczniki – pomiary zużycia energii w czasie rzeczywistym, które dostarczają szczegółowych informacji o profilu zużycia poszczególnych odbiorców.
• Czujniki – dane dotyczące temperatury, wilgotności, nasłonecznienia, które pozwalają na dostosowanie pracy systemów grzewczych i chłodniczych do warunków zewnętrznych.
• Systemy SCADA – informacje o stanie sieci energetycznej, które umożliwiają wykrywanie anomalii i potencjalnych awarii.
• Dane pogodowe – prognozy pogody, które są kluczowe dla optymalizacji produkcji energii ze źródeł odnawialnych, takich jak fotowoltaika czy energia wiatrowa.
• Informacje o cenach energii – dane rynkowe dotyczące kosztów energii, które pozwalają na optymalizację zakupu energii w okresach, gdy ceny są najniższe.

  Zebrane dane są następnie przetwarzane i analizowane przez zaawansowane algorytmy uczenia maszynowego. Dzięki temu możliwe jest wykrycie wzorców, trendów i anomalii, które są niewidoczne dla ludzkiego oka. Jednym z najważniejszych zastosowań AI w zarządzaniu energią jest prognozowanie przyszłego zużycia energii. Na podstawie historycznych danych i czynników zewnętrznych, takich jak chociażby prognozy pogody, algorytmy są w stanie przewidywać, jakie będzie zapotrzebowanie na energię w określonym czasie. Dokładne prognozowanie zużycia energii ma kluczowe znaczenie dla:

• Optymalizacji produkcji energii – dzięki precyzyjnym prognozom można dostosować produkcję energii do aktualnego zapotrzebowania, co pozwala uniknąć nadprodukcji lub niedoborów energii.
• Zarządzania popytem – prognozy mogą być wykorzystane do zachęcania odbiorców do zmiany swoich nawyków zużycia energii w okresach szczytowego zapotrzebowania, np. poprzez oferowanie tańszej energii w godzinach nocnych.
• Planowania inwestycji – dokładne prognozy umożliwiają lepsze planowanie inwestycji w nowe źródła energii i infrastrukturę.

 

Sztuczna inteligencja umożliwia również optymalizację zużycia energii w czasie rzeczywistym. Algorytmy są w stanie analizować dane z wielu źródeł i na tej podstawie podejmować decyzje dotyczące optymalizacji pracy różnych urządzeń i systemów. Tego typu rozwiązania stosowane są głównie w inteligentnych budynkach do optymalizacji pracy ogrzewania, wentylacji, oświetlenia, klimatyzacji itd. w zależności od stopnia obłożenia pomieszczeń i warunków zewnętrznych. Z kolei w przemyśle pomagają optymalizować pracę maszyn, minimalizując zużycie energii w procesach produkcyjnych.  

Inteligentne systemy zarządzania energią potrafią monitorować zużycie w czasie rzeczywistym, wychwytywać nieefektywności oraz sugerować optymalne rozwiązania. Firmy zajmujące się oprogramowaniem do zarządzania energią oferują różnorodne narzędzia, które wspierają organizacje w osiąganiu ich celów związanych z efektywnością energetyczną.  

Przykładem jest Solar Spy – platforma SaaS wykorzystująca sztuczną inteligencję do kompleksowego zarządzania mniejszymi i większymi farmami fotowoltaicznymi, która powstała przy współpracy z Pragmile. Rozwiązanie to między innymi analizuje dane pogodowe, historyczne zużycie energii i wydajność instalacji solarnych, by dokładnie prognozować produkcję energii z paneli słonecznych. Dzięki temu użytkownicy mogą lepiej zarządzać swoją energią, przewidując zarówno zapotrzebowanie, jak i nadwyżki energii do odsprzedaży lub magazynowania.  

Korzyści z zastosowania sztucznej inteligencji w energetyce i zarządzaniu energią

 

Wdrożenie systemów AI opartych na samouczących się algorytmach przynosi znaczące korzyści zarówno dla dostawców energii, jak i jej użytkowników końcowych. Wśród najważniejszych warto wspomnieć przede wszystkim o następujących aspektach:

• Efektywne wykorzystanie zasobów energetycznych – dzięki zaawansowanemu prognozowaniu zapotrzebowania na energię, systemy AI umożliwiają optymalne wykorzystanie dostępnych zasobów energetycznych. W szczególności jest to przydatne w kontekście zmienności produkcji z odnawialnych źródeł energii, takich jak energia słoneczna czy wiatrowa. Algorytmy sztucznej inteligencji precyzyjnie dostosowują produkcję energii do bieżącego zapotrzebowania, minimalizując straty i przeciążenia sieci.
• Obniżenie kosztów energii – dzięki optymalizacji zużycia i produkcji energii, przedsiębiorstwa oraz konsumenci indywidualni mogą znacząco obniżyć swoje rachunki za prąd. Systemy AI umożliwiają wykorzystywanie energii w mniej kosztownych godzinach oraz zmniejszają nadmiarowe zużycie energii w okresach szczytowego zapotrzebowania.
• Zwiększenie stabilności sieci energetycznych – wdrożenie AI w zarządzaniu popytem energetycznym pozwala operatorom na dynamiczne reagowanie na zmieniające się warunki w sieci. W przypadku dużych wahań w podaży lub zapotrzebowaniu, systemy oparte na samouczących się algorytmach mogą automatycznie równoważyć przepływy energii w sieciach, co zapobiega blackoutom i redukuje ryzyko awarii.
• Ułatwienie integracji odnawialnych źródeł energii – energetyka odnawialna charakteryzuje się dużą zmiennością produkcji w zależności od warunków pogodowych. Systemy AI pomagają przewidywać, kiedy panele fotowoltaiczne czy turbiny wiatrowe będą działać najbardziej efektywnie i koordynują ich działanie z tradycyjnymi źródłami energii, zwiększając stabilność systemów opartych na odnawialnych źródłach.
• Redukcja emisji gazów cieplarnianych – optymalizacja zarządzania popytem energetycznym z użyciem AI pozwala na zmniejszenie zużycia energii wytwarzanej z paliw kopalnych. Dzięki temu dostawcy energii i konsumenci mogą wspierać cele klimatyczne i ograniczać swój ślad węglowy, przyczyniając się do zrównoważonego rozwoju.
• Poprawa komfortu użytkowników końcowych – systemy AI stosowane w inteligentnych budynkach pozwalają na automatyzację procesów związanych m.in. z ogrzewaniem, chłodzeniem i oświetleniem, dostosowując warunki do preferencji użytkowników w sposób najbardziej energooszczędny. Dzięki temu zwiększa się wygoda użytkowania przy jednoczesnym obniżeniu zużycia energii elektrycznej.
• Lepsze decyzje dzięki analizie danych – AI nie tylko automatyzuje procesy zarządzania energią, ale także dostarcza precyzyjne raporty i prognozy, które ułatwiają podejmowanie decyzji zarówno przez konsumentów, jak i operatorów sieci. Dostęp do szczegółowych danych o zużyciu i generacji energii pomaga w identyfikacji obszarów wymagających poprawy.

  Wdrożenie sztucznej inteligencji w sektorze energetycznym przynosi szereg korzyści zarówno dla środowiska, jak i dla gospodarki, które są odczuwalne nie tylko przez konsumentów, ale i przez przedsiębiorstwa. Zastosowanie AI pozwala budować bardziej zrównoważone, efektywne i odporne systemy energetyczne.  

Zarządzanie popytem energetycznym z wykorzystaniem systemów AI opartych na samouczących się algorytmach prowadzi do oszczędności, poprawy wydajności energetycznej, integracji odnawialnych źródeł energii i ochrony środowiska. Jest to kluczowy krok w kierunku zrównoważonej przyszłości energetycznej.  

Jeśli chcesz dowiedzieć się, w jaki sposób sztuczna inteligencja może wesprzeć Twój biznes z branży energetycznej, umów się na bezpłatną konsultację z Marcinem Jabłonowskim – Dyrektorem Zarządzającym i Architektem Rozwiązań AI w Pragmile.