Энергетическая инфраструктура остро нуждается в изменениях во всех странах. Потребление электроэнергии растет, но стареющая инфраструктура, недостаток квалифицированных сотрудников в энергетических организациях и меняющиеся тенденции усложняют удовлетворение этих потребности. ИИ и его более продвинутая разновидность - машинное обучение (MО) - обеспечивают адаптивность, точность и скорость, необходимые для балансировки современных сетей.
Почему сети нуждаются в более эффективной балансировке нагрузки.
Балансировка энергетической нагрузки сегодня является болевой точкой для сетей. За последние 10 лет отключения стали более частыми и серьезными — тенденция, которая будет только усиливаться на фоне роста потребления электроэнергии, если сети не адаптируются. И хотя распределение электроэнергии не единственный фактор, это, безусловно, одна из основных причин отключения.
Переход на чистую энергию еще больше повышает потребность более эффективной балансировке нагрузки. Чтобы предотвратить последствия изменения климата, сегодня все больше внедряются возобновляемые источники энергии, такие как ветер и солнце, но они не производят электроэнергию по запросу; а пиковые часы производства возобновляемой энергии не совпадают с пиками потребления. Следовательно, сети должны адаптироваться к происходящим изменениям и более эффективно распределять электроэнергию. Однако традиционная инфраструктура не обладает достаточной гибкостью для обеспечения такого уровня балансировки.
Как ИИ и МО улучшают балансировку нагрузки.
ИИ и МО предлагают решение этой проблемы. Модели искусственного интеллекта анализируют данные, чтобы выявить закономерности и корректировать операции на основе этих данных. Машинное обучение может пойти еще дальше и учиться на текущих изменениях в процессе внедрения и со временем стать более точным. Такие технологии находят широкое применение при балансировке нагрузки в электросети.
Адаптация к изменениям в реальном времени.
Наиболее простой вариант использования ИИ при балансировке нагрузки - адаптация к изменяющимся условиям. ИИ может отслеживать данные о потреблении и выработке электроэнергии в режиме реального времени, чтобы определить, где требуется больше энергии в тот или иной момент времени. Затем он может распределять электроэнергию соответствующим образом, равномерно распределяя нагрузку по сети.
Такие корректировки в режиме реального имеют решающее значение, поскольку на выходную нагрузку может влиять множество факторов, что приводит к сбоям в работе оборудования. Энергетические компании могут использовать искусственный интеллект для балансировки нагрузок и обеспечения способности сетей адаптироваться к неожиданным сбоям. В результате изменения погоды, неравномерное потребление энергии и другие изменения не приведут к ошибкам и потерям. Другие технологии в теории могут адаптироваться к изменениям в реальном времени, но ИИ гораздо эффективнее. Он способен понимать данные и их влияние более точно, чем другие решения, и быстрее реагировать на эти изменения.
Прогнозирование будущих потребностей в нагрузке.
МО может прогнозировать будущие потребности. Модели предсказательной аналитики анализируют прошлые данные, чтобы понять, как определенные условия соответствуют более крупным тенденциям. Затем они могут точно предсказать будущие изменения и адаптироваться для поддержания идеальных условий.
Идеальным примером является балансировка нагрузки в жилых домах. Модели МО в интеллектуальных трансформаторах могут анализировать данные о потреблении электроэнергии, чтобы определить, какие дома потребляют больше энергии в разное время. На основе этой информации они могут распределять нагрузку по мере приближения пиковых часов, обеспечивая достаточную мощность и предотвращая сбои в работе без необходимости корректировки в последнюю минуту.
МО модели становятся более точными по мере накопления данных и изучения реальных тенденций. Использование таких самообучающихся моделей вместо более простых алгоритмов позволяет энергетическим компаниям более надежно и долгосрочно прогнозировать будущие потребности в нагрузке, что позволит эффективно подготовиться к предотвращению сбоев.
Обнаружение аномалий.
Обнаружение аномалий - еще один вариант использования искусственного интеллекта при балансировке нагрузки. Некоторые сценарии непредсказуемы даже для самых надежных моделей MО. Для решения этих непредвиденных проблем крайне важна быстрая реакция и скорость, которые может обеспечить ИИ.
Обнаружение аномалий с помощью ИИ происходит путем изучения нормальной ситуации на основе предыдущих данных. Когда информация в реальном времени выходит за рамки нормальных параметров, модель немедленно определяет это как потенциальную проблему и может либо сбалансировать нагрузку, чтобы учесть аномалию, либо - если проблема более серьезная - предупредить обслуживающий персонал.
Быстрое реагирование идеально подходит для выявления и устранения таких проблем, как обрыв линий электропередачи, неисправность трансформаторов или аналогичные ошибки в работе оборудования. Скорость и точность ИИ позволяют ремонтным бригадам реагировать максимально быстро, чтобы минимизировать затраты и предотвратить более масштабные отключения.
Улучшение кибербезопасности электросетей.
Эти же функции обнаружения аномалий могут помочь повысить безопасность энергосистем. Хотя может показаться, что кибербезопасность не имеет отношения к балансировке нагрузки, она становится все более актуальной частью этого процесса. По мере внедрения новых технологий число кибератак растет, поэтому решающее значение имеет повышение уровня безопасности.
Непрерывный мониторинг на основе искусственного интеллекта - обязательное условие безопасности электросетей. Энергокомпании используют все больше устройств Интернета вещей (IoT) для повышения эффективности работы, тем самым создавая все больше потенциальных точек входа для хакеров. ИИ может отслеживать подозрительную активность так же, как он решает оперативные задачи.
Модели непрерывного мониторинга могут изолировать потенциально скомпрометированную конечную точку или часть сети сразу после обнаружения проблемы и сообщить специалистам по кибербезопасности. Такое быстрое реагирование позволяет предотвратить атаки, приводящие к серьезным сбоям в работе системы.
Обеспечение непрерывного совершенствования.
Во всех этих случаях модели МО позволяют получить информацию, необходимую для оптимизации деятельности энергетических компаний. Меняются энергетические технологии и тенденции потребления, передовые практики, при этом ИИ является ключевым фактором, позволяющим использовать эти изменения.
Изменения, происходящие с течением времени, приводят к различиям в данных. ИИ может анализировать информацию, чтобы предсказать будущие тенденции или выделить области, которые неэффективны. Эта технология способна заметить изменения, которые не может заметить человек, что позволяет внести коррективы на более ранних этапах.
Энергетические организации, которые собирают информацию, полученную с помощью ИИ, могут разработать "дорожную карту" для улучшения ситуации. Регулярный анализ и адаптация предложений с помощью ИИ обеспечивают максимальную эффективность и надежность энергосистем.
Балансировка нагрузки в электросети - сложный процесс, требующий постоянной корректировки и быстрого реагирования. ИИ и МО отлично справляются с этими задачами и могут произвести революцию в балансировке нагрузки на электросети.
Энергетическая индустрия будет развиваться, по мере того как все больше энергетических компаний будут внедрять эти технологии. С помощью ИИ и МО балансировка нагрузки и сопутствующие процессы станут более простыми и эффективными.