Data publikacji: Październik 23, 2024

Dynamiczne zarządzanie mikrosieciami za pomocą AI


Energetyka nie opiera się już wyłącznie na centralnych systemach zasilania. Wraz z dynamicznym rozwojem mikrosieci i odnawialnych źródeł energii, pojawia się potrzeba zaawansowanego, elastycznego zarządzania tymi skomplikowanymi systemami.

Pomocna w tym przypadku okazuje się sztuczna inteligencja (AI), która, dzięki zdolności do analizowania ogromnych ilości danych w czasie rzeczywistym, może na bieżąco optymalizować dystrybucję energii, przewidywać zapotrzebowanie i integrować odnawialne źródła energii. Takie rozwiązania to już nie przyszłość – to teraźniejszość, która rewolucjonizuje sposób, w jaki zarządza się energią na lokalnym i globalnym poziomie.

Czym są mikrosieci i dlaczego są tak ważne?


Złożoność współczesnych systemów energetycznych wymaga innowacyjnych rozwiązań. Tradycyjne, scentralizowane sieci energetyczne, choć przez lata spełniały swoją rolę, coraz częściej okazują się niewystarczające. Zmieniające się warunki klimatyczne, rosnące zapotrzebowanie na energię oraz postęp technologiczny wymuszają poszukiwanie bardziej elastycznych i efektywnych rozwiązań. Jedną z takich odpowiedzi na wyzwania współczesnej energetyki są mikrosieci.


Mikrosieci to lokalne, samowystarczalne sieci energetyczne, które mogą funkcjonować zarówno jako część większej sieci energetycznej, jak i w trybie autonomicznym. Łączą w sobie różne źródła energii, takie, jak panele słoneczne, turbiny wiatrowe czy systemy magazynowania energii. Znajdują zastosowanie w różnych sektorach, od przemysłu po społeczności lokalne, gdzie zapewniają niezależność energetyczną i zwiększają odporność na awarie. W 2023 roku globalny rynek mikrosieci został wyceniony na 9,88 mld dolarów i przewiduje się, że wzrośnie z 11,24 mld dolarów w 2024 roku do 37,35 mld dolarów do 2032 roku.

Mikrosieci charakteryzują się elastycznością w zarządzaniu różnymi źródłami energii, w tym odnawialnymi, takimi jak energia słoneczna czy wiatrowa. Pozwalają na decentralizację produkcji energii i lepsze dopasowanie jej do lokalnych potrzeb, co jest szczególnie ważne w kontekście zmieniającego się zapotrzebowania na energię oraz rosnącego nacisku na zrównoważony rozwój. Wyzwaniem związanym z mikrosieciami jest jednak zarządzanie dynamiczne, które wymaga monitorowania, prognozowania popytu i podaży, a także skutecznej integracji odnawialnych źródeł energii. Tradycyjne systemy zarządzania energią często nie są wystarczające, by sprostać tym wyzwaniom. Tu z pomocą przychodzi sztuczna inteligencja, która umożliwia dynamiczne, precyzyjne i optymalne zarządzanie energią.

Sztuczna inteligencja w zarządzaniu mikrosieciami


Systemy zarządzania energią są kluczowe dla efektywnego funkcjonowania mikrosieci. Inteligentne systemy zarządzania energią wykorzystują rozbudowane algorytmy do monitorowania i kontrolowania przepływu energii.

Sztuczna inteligencja w mikrosieciach pełni rolę zaawansowanego narzędzia, które wspomaga inteligentne systemy zarządzania energią. AI analizuje ogromne ilości danych w czasie rzeczywistym, umożliwiając optymalizację pracy mikrosieci, zwiększenie jej efektywności i niezawodności oraz redukcję kosztów. Dzięki licznym czujnikom rozmieszczonym w całej sieci, systemy AI zbierają dane na temat produkcji energii ze źródeł odnawialnych, zużycia energii przez odbiorców, stanu baterii oraz innych parametrów. Te dane są następnie przetwarzane za pomocą zaawansowanych algorytmów uczenia maszynowego.

      Algorytmy uczenia maszynowego umożliwiają systemom AI:
  • Identyfikację wzorców – dzięki analizie historycznych danych, sztuczna inteligencja może wykrywać powtarzające się wzorce w produkcji i w zużyciu energii, co pozwala na dokładniejsze prognozowanie przyszłego zapotrzebowania.
  • Optymalizację produkcji – AI może dostosowywać produkcję energii ze źródeł odnawialnych do aktualnego zapotrzebowania, minimalizując straty energii.
  • Zarządzanie magazynem energii – sztuczna inteligencja może optymalizować ładowanie i rozładowywanie baterii, zapewniając dostępność energii w okresach szczytowego zapotrzebowania.
  • Wykrywanie anomalii – algorytmy AI mogą szybko wykrywać wszelkie nieprawidłowości w pracy mikrosieci, takie jak awarie urządzeń czy zmiany w jakości energii.
  • Podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym – na podstawie analizowanych danych, AI może podejmować autonomiczne decyzje dotyczące zarządzania mikrosiecią, np. przełączania obciążeń, zmiany konfiguracji sieci czy uruchamiania systemów awaryjnych.
Dynamiczne zarządzanie mikrosieciami za pomocą sztucznej inteligencji odgrywa kluczową rolę w efektywnym balansowaniu obciążeń oraz integracji odnawialnych źródeł energii. Jednym z największych wyzwań związanych z odnawialnymi źródłami, takimi jak energia słoneczna czy wiatrowa, jest ich nieregularność. Produkcja energii z tych źródeł jest zmienna i trudna do przewidzenia, co może powodować problemy z dostosowaniem podaży energii do bieżącego zapotrzebowania. AI skutecznie adresuje te wyzwania, wspierając mikrosieci w utrzymaniu stabilności, nawet przy dużych wahaniach w produkcji. Jednym z kluczowych zastosowań sztucznej inteligencji w zarządzaniu mikrosieciami jest prognozowanie. Na podstawie historycznych danych oraz informacji o pogodzie, AI może z dużą dokładnością przewidywać produkcję energii ze źródeł odnawialnych oraz zapotrzebowanie na energię w ciągu najbliższych godzin czy dni. Dzięki temu można zoptymalizować pracę mikrosieci, minimalizując konieczność zakupu energii z sieci zewnętrznej. Innym ważnym zastosowaniem sztucznej inteligencji jest zarządzanie magazynem energii. Algorytmy AI mogą określić optymalny poziom naładowania baterii, biorąc pod uwagę prognozy produkcji i zużycia energii, koszty energii oraz inne czynniki. Dzięki temu można maksymalnie wykorzystać potencjał magazynu energii, zwiększając niezależność mikrosieci. Na rynku dostępnych jest wiele rozwiązań oprogramowania dla mikrosieci, które wykorzystują najnowsze technologie do zarządzania produkcją i dystrybucją energii. Przykłady, takie, jak chociażby Spectrum Power Microgrid Management System od Siemensa, Power Xpert Microgrid Solutions od Eaton, EcoStruxure™ Microgrid Advisor od Schneider Electric czy Cat® Hybrid Energy Solutions, obejmują między innymi platformy do monitorowania stanu sieci, kontroli nad zasobami oraz sterowania całym systemem, łącznie z możliwościami z zakresu optymalizacji i automatyzacji.

Inteligentne zarządzanie energią – korzyści zastosowania AI w mikrosieciach


Zastosowanie sztucznej inteligencji w mikrosieciach przynosi szereg korzyści, zarówno na poziomie operacyjnym, jak i ekonomicznym. Przede wszystkim, AI umożliwia zarządzanie dynamiczne, co oznacza, że systemy mogą reagować na zmiany zapotrzebowania na energię w sposób natychmiastowy. Dzięki temu możliwe jest unikanie sytuacji, w których dochodzi do niedoborów energii lub jej nadmiarowej produkcji, co w obu przypadkach prowadzi do strat.

Zastosowanie sztucznej inteligencji w mikrosieciach wspiera również zwiększanie stabilności systemu. Algorytmy AI monitorują system w czasie rzeczywistym, identyfikując potencjalne zagrożenia, takie jak przeciążenia czy awarie, i podejmują działania zapobiegawcze, zanim problem wystąpi. Dzięki temu mikrosieci mogą funkcjonować w sposób bardziej niezawodny, nawet w trudnych warunkach.

Kolejną z kluczowych zalet wykorzystania AI w mikrosieciach jest optymalizacja kosztów operacyjnych. Automatyzacja wielu procesów, takich jak zarządzanie obciążeniem, równoważenie energii czy prognozowanie produkcji z odnawialnych źródeł energii, zmniejsza potrzebę ingerencji człowieka i obniża koszty związane z błędami operacyjnymi. Sztuczna inteligencja może też pomóc w lepszym zarządzaniu magazynowaniem energii, co pozwala na redukcję kosztów związanych z eksploatacją drogich, rezerwowych źródeł energii w godzinach szczytu.

Zastosowanie AI w może również zwiększyć zyskowność mikrosieci. Przykładem jest inicjatywa Renewable Energy Integration Demonstrator Singapore (REIDS) Uniwersytetu Technologicznego Nanyang, która wspiera badania i rozwój sfery energetycznej, zwłaszcza związanej z energią odnawialną i mikrosieciami. W projekcie wdrożono rozwiązanie Metron bazujące na sztucznej inteligencji, którego głównym celem jest sprawienie, że mikrosieci będą bardziej dochodowe. Wykorzystuje ono wiele źródeł danych z systemów przemysłowych i innych, takich, jak pogoda, łącząc się z rynkami energii, by zapewnić efektywność energetyczną oraz oszczędności w czasie rzeczywistym. Dane gromadzone przez AI mają doprowadzić do uzyskania maksymalnego dochodu ze sprzedaży wygenerowanej energii. Rozwiązanie ma także monitorować różne rodzaje gromadzonej energii, jak energia słoneczna, energia wiatrowa i olej napędowy.

Mikrosieci często współpracują z centralnymi sieciami energetycznymi, co wiąże się z wyzwaniami w zakresie synchronizacji produkcji, dystrybucji i bilansowania mocy. AI umożliwia lepszą integrację mikrosieci z główną siecią, dynamicznie reagując na zmieniające się zapotrzebowanie oraz fluktuacje w dostawach z centralnych źródeł energii. Taka zdolność wspiera stabilność sieci, zmniejsza obciążenie i zapobiega przeciążeniom.

Dynamiczne zarządzanie mikrosieciami za pomocą sztucznej inteligencji to kluczowy krok w kierunku zrównoważonego rozwoju energetycznego. Dzięki inteligentnym systemom zarządzania energią możliwe jest nie tylko zwiększenie efektywności operacyjnej, ale także poprawa niezawodności dostaw energii.

Jeśli chcesz zgłębić ten temat i dowiedzieć się, jak AI może wesprzeć działanie Twojej firmy, umów się na bezpłatną konsultację z Marcinem Jabłonowskim – Dyrektorem Zarządzającym i Architektem Rozwiązań AI w Pragmile. Na swoim koncie mamy już wiele wdrożeń zrealizowanych z sukcesem, takich, jak chociażby oparta na sztucznej inteligencji platforma Solar Spy do kompleksowego zarządzania farmami fotowoltaicznymi.

Umów się na bezpłatną konsultację z
naszymi ekspertami AI i technologii

Skorzystaj z najnowszych rozwiązań AI, dopasowanych do potrzeb Twojej firmy. Zarezerwuj konsultację z architektami rozwiązań AI w Pragmile i odkryj nowe możliwości w zarządzaniu energią.