AI ma szansę zrewolucjonizować zarządzanie energetyką. Inteligentne sieci elektroenergetyczne usprawnią wiele procesów, które są kluczowe dla właściwej pracy systemu.
Integracja OZE nie należy do prostych zadań. Inteligentne sieci elektroenergetyczne mogą być odpowiedzią na konieczność stabilizowania energii z tych źródeł.
Czytaj też: System monitoringu biomasy pochodzenia rolniczego
Wyzwania w integracji OZE
Głównym problemem instalacji OZE jest ich niestabilna i nieprzewidywalna praca. Co więcej, tradycyjna infrastruktura sieciowa uniemożliwia dwukierunkowy przepływ energii elektrycznej, który jest konieczny, aby rozproszone źródła mogły przekazywać nadwyżki prądu do sieci. Zadaniem operatorów jest stałe bilansowanie i zarządzanie systemem energetycznym tak, aby zapewnić stabilność sieci.
AI dysponuje potężnymi mocami obliczeniowymi, które na podstawie danych z czujników i liczników tworzą algorytmy przewidujące wzorce wytwarzania i zużycia energii elektrycznej. W oparciu o takie modelowanie operator podejmuje decyzję o tym, czy energia będzie magazynowana, czy przeciwnie – wysyłana do sieci.
Dobór najlepszego stanowiska
Pomoc ze strony sztucznej inteligencji przydaje się także przy dobieraniu lokalizacji dla instalacji OZE. Odbywa się to poprzez analizę warunków geologicznych, meteorologicznych i środowiskowych. Dzięki temu udaje się tak umiejscowić panele fotowoltaiczne czy turbiny wiatrowe, że wytwarzają one maksymalną ilość mocy przy minimalnym wpływie na środowisko przyrodnicze.
Czytaj też: Co z dekarbonizacją transportu?
AI a zużycie energii
Sprawne zarządzanie zużyciem energii to korzyść zarówno dla odbiorcy, jak i dla operatora. W przypadku konsumentów sztuczna inteligencja przyczynia się do ograniczenia marnowania energii i optymalizowania kosztów jej użycia. AI analizuje dane z liczników oraz inteligentnych urządzeń domowych, tworząc przy tym wzorce poboru prądu i proponując indywidualne zalecenia zmieniające to zużycie.
Z perspektywy operatora takie oddziaływanie na odbiorców energii jest korzystne, ponieważ stymuluje do korzystania z prądu w okresie niskiego zapotrzebowania, gdy jest on najbardziej dostępny. To stabilizuje różnicę między popytem i podażą, a tym samym ułatwia zarządzanie nimi.
Kluczowa funkcja AI objawia się także w przypadku zarządzania ładowaniem pojazdów elektrycznych. Wszystko dzięki inteligentnemu planowaniu okresów ładowania na te, gdy ma miejsce nadpodaż.
Biomasa w ciepłownictwie i energetyce
Inne wydania Magazynu Biomasa znajdziesz tutaj. Dlatego kliknij i czytaj!Zdjęcie: freepik/vecstock
Źródło: EnergyPortal.eu