Žmogaus ir mašinos energijos tinklo koordinavimas: energetikos sektoriaus svajonių komanda

• Autorius:
•  Įžvalgos redaktorius-1
• Gali 15, 2024

Įžvalgos santrauka

Mokslininkai didina elektros tinklo atsparumą kibernetinėms atakoms ir stichinėms nelaimėms kurdami pažangius žmogaus ir mašinos koordinavimo įrankius, pasitelkdami dirbtinį intelektą (AI), kad būtų galima priimti išmanesnius sprendimus realiuoju laiku. Perėjimas prie dirbtiniu intelektu pagrįsto valdymo žada efektyvesnį ir tvaresnį tinklą optimizuojant energijos paskirstymą ir vartojimą, o tai rodo perėjimą nuo rankinės priežiūros prie strateginio, duomenimis pagrįsto valdymo. Poveikis visuomenei apima didesnį energetinį saugumą, būtinybę perkvalifikuoti darbo jėgą ir galimybę sukurti dinamiškesnius, ekonomiškesnius energijos kainų nustatymo modelius.

Žmogaus ir mašinos energijos tinklo koordinavimo kontekstas

Šiuolaikinis JAV elektros tinklas yra sudėtingas tarpusavyje sujungtų sistemų gobelenas, susiduriantis su vis didesniais iššūkiais, keliančiais grėsmę jo stabilumui ir saugumui. Vakarų Virdžinijos universiteto (WVU) mokslininkai kuria pažangius sprendimus, kad sustiprintų žmogaus ir mašinos koordinavimą šiame sudėtingame tinkle. Nacionalinis mokslo fondas finansuoja daugiau nei 1.3 mln. USD, jų moksliniai tyrimai skirti kurti programinę įrangą ir mokymo priemones, kad padidintų tinklo atsparumą grėsmėms, tokioms kaip kibernetinės atakos, stichinės nelaimės ir įgimtos besiplečiančio ir įvairėjančio energetikos kraštovaizdžio komplikacijos.

Dirbtinis intelektas yra labai svarbus keičiant tinklo veikimo galimybes, siūlantis šuolį į priekį valdant duomenų srautą ir palengvinant sprendimų priėmimą realiuoju laiku. Dirbtinio intelekto valdoma programinė įranga, kurią sukūrė WVU komanda, pavadinta aDaptionN, savarankiškai izoliuoja problemines sritis tinkle, kad būtų išvengta trikdžių plitimo. Šis dirbtinio intelekto integravimas į tinklo operacijas atspindi platesnę tendenciją panaudoti technologijas sprendžiant tinklo problemas, kaip rodo Energetikos departamentas, neseniai skyręs 3 mlrd. USD dotacijų išmaniųjų tinklų projektams, apimantiems dirbtinio intelekto iniciatyvas.

Be tiesioginės patobulinto reagavimo į krizes ir saugumo naudos, AI įdiegimas tinklo valdyme skelbia naują efektyvumo ir tvarumo erą. AI gebėjimas analizuoti didžiulius duomenų rinkinius leidžia tiksliau prognozuoti ir optimizuoti, todėl tinklelio sistema yra jautresnė ir pritaikoma. Tokios iniciatyvos kaip „Lunar Energy“ programinė įranga „Gridshare“ ir „WeaveGrid“ bendradarbiavimas su komunalinių paslaugų įmonėmis iliustruoja AI potencialą suderinti energijos suvartojimą su tinklo galimybėmis, optimizuojant viską nuo elektromobilių įkrovimo iki energijos vartojimo namuose. 

Trikdantis poveikis

Tradiciškai tinklų operatoriai, norėdami valdyti elektros srautą, pasitikėjo rankiniu stebėjimo ir valdymo praktika. Tačiau naudojant AI, šie operatoriai dabar yra pasirengę valdyti tinklo sudėtingumą realiuoju laiku, patobulindami sprendimų priėmimo procesus naudodami nuspėjamąją analizę ir automatinius atsakymus. Šis pokytis nepanaikina žmogiškosios priežiūros poreikio, o pakelia operatorių vaidmenį strateginių sprendimų priėmėjams, naudojant AI kaip įrankį, skirtą prognozuoti paklausą, nustatyti galimus sutrikimus dar prieš jiems atsirandant ir beprecedenčiu tikslumu optimizuoti energijos paskirstymą.

Energetikos sektoriaus įmonėms gali tekti gerokai patobulinti ir perkvalifikuoti savo darbo jėgą. Kadangi tinklelis tampa vis labiau automatizuotas, tobulėja įgūdžiai, reikalingi jį valdyti. Norint veiksmingai prižiūrėti dirbtinio intelekto sistemas, operatoriams ir inžinieriams gali tekti įgyti duomenų analizės, mašininio mokymosi ir kibernetinio saugumo įgūdžių. Vadinasi, švietimo programas ir profesinį mokymą reikia pritaikyti, daugiau dėmesio skiriant šioms technologinėms kompetencijoms, kad būtų parengti naujos kartos tinklų operatoriai.

Ši tendencija vyriausybes galėtų paskatinti aktyvesnį požiūrį į tinklo valdymą, siekiant padidinti energetinį saugumą. AI gebėjimas analizuoti daugybę duomenų iš įvairių šaltinių, įskaitant orų prognozes, vartojimo modelius ir infrastruktūros būklę, palengvina šią iniciatyvią poziciją. Integruodama šiuos duomenis, dirbtinis intelektas gali numatyti galimas problemas ir automatiškai koreguoti tinklo parametrus arba įspėti žmones, kad jie imtųsi konkrečių veiksmų, o tai vis labiau tampa itin svarbia funkcija, nes pagrindinės paslaugos tampa kibernetinių nusikaltėlių grobiu. 

Žmogaus ir mašinos energijos tinklo koordinavimo pasekmės

Žmogaus ir mašinos energijos tinklo koordinavimo pasekmės gali būti platesnės: 

• Perėjimą prie atsinaujinančių energijos šaltinių paspartino AI gebėjimas valdyti tinklo kintamumą ir taip sumažinti anglies dvideginio išmetimą.
• Vyriausybės, įgyvendinančios griežtesnius AI ir duomenų saugumo reglamentus, siekdamos apsaugoti elektros tinklą nuo kibernetinių grėsmių, užtikrindamos nacionalinį saugumą.
• Komunalinių paslaugų įmonės taiko dinaminius kainodaros modelius, pagrįstus AI prognozėmis, todėl vartotojai gali sunaudoti ekonomiškai efektyviau.
• Padidintos investicijos į išmaniųjų tinklų technologijas, skatinančios naujoves energijos kaupimo ir paskirstymo metodų srityje.
• Kaimo ir nepakankamai aptarnaujamos bendruomenės gauna geresnę prieigą prie patikimos elektros, nes dirbtinis intelektas optimizuoja tinklo išplėtimo ir priežiūros pastangas.
• Suaktyvėja politinės diskusijos dėl AI sistemų kontrolės ir nuosavybės kritinėje infrastruktūroje, pabrėžiančios skaidraus valdymo poreikį.
• Susirūpinimas dėl vartotojų privatumo didėja, nes energijos naudojimo duomenys tampa vis labiau neatsiejami nuo tinklo valdymo, todėl raginama imtis griežtesnių duomenų apsaugos priemonių.
• Pasauliniam tautų konkurencingumui įtakos turi jų gebėjimas integruoti dirbtinį intelektą į tinklo valdymą, o tai turi įtakos tarptautiniams santykiams ir prekybai energetikos technologijomis.

Klausimai, kuriuos reikia apsvarstyti

• Kaip DI valdomas tinklo valdymas pakeis jūsų kasdienius energijos vartojimo įpročius?
• Kaip dirbtinio intelekto patobulintas tinklo atsparumas galėtų apsaugoti jūsų bendruomenę ekstremalių oro sąlygų metu?