AI технологии в энергетике. Искусственный интеллект

В информатике искусственный интеллект (ИИ, artificial intelligence AI), иногда называемый машинным или компьютерным, представляющим собой интеллект, демонстрируемый машинами.
Это отличается от естественного интеллекта, демонстрируемого людьми.

1 сентября 2017 г. В. Путин поведал:

• Искусственный интеллект - это будущее России и всего человечества;
• здесь колоссальные возможности и трудно прогнозируемые сегодня угрозы;
• тот, кто станет лидером в этой сфере, будет властелином мира.

Цифровизация открывает дорогу технологиям AI.

Искусственный интеллект

ИИ - область как исследование «интеллектуальных агентов»: любое устройство, которое воспринимает окружающую среду и предпринимает действия, которые максимизируют его шансы на успешное достижение своих целей.
В разговорной речи термин «искусственный интеллект» часто используется для описания машин (или компьютеров), которые имитируют «когнитивные» функции, которые люди связывают с человеческим разумом, такие как «обучение» и «решение проблем».
Поскольку машины становятся все более интеллектуальными, внедренные задачи ИИ часто исключаются из определения ИИ.
Теорема Теслера: ИИ - это то, что еще не было сделано.
Например, оптическое распознавание символов часто исключается из вещей, считающихся ИИ, став обычной технологией.

Современные возможности машин, обычно классифицируемые как AI, включают в себя:

• успешное распознавание человеческой речи,
• конкуренцию на высшем уровне в стратегических игровых системах (таких как шахматы и го),
• автономно работающие машины,
• интеллектуальная маршрутизацию в сетях доставки контента,
• военные симуляции.

Генеративный искусственный интеллект

Генеративный искусственный интеллект - это тип системы ИИ, способный генерировать текст, изображения или другие медиаданные в ответ на подсказки.
В основе генеративного ИИ - генеративные модели, разработанные для изучения и воспроизведения паттернов из предоставленного набора данных.
В отличие от дискриминативного ИИ, который преимущественно занимается анализом и классификацией, генеративные ИИ алгоритмы, могут создавать различные типы контента включая аудио, код, изображения, текст и видео.

В промышленности AI используется для решения предикативных задач ППР.

Особенности использования AI в энергетике:

• использование AI-технологий для предсказания выработки возобновляемых источников энергии (ВИЭ) - ветряных и солнечных электростанций (СЭС). Проблема метеозависимости ВИЭ становится все более актуальна при росте ВЭС и СЭС. AI-технологии оптимизируют интеграцию ВИЭ в энергосистемы, повышают их предсказуемость и помогают выстраивать оптимальный баланс мощностей — как в текущих режимах, так и на перспективу.

Технология:
- обработка с помощью нейросетей исторических данных, погодных карт, спутниковой информации, данных метеостанций и видеосъемок неба;
- формирование прогноза уровня загрузки и объемов выработки электроэнергии СЭС и ВЭС;
- планирование работы топливных электростанций (ТЭС) и формирование режимов работы электросетей;
- прогноз ценовой ситуации на спотовом рынке э/энергии в зависимости от выработки дешевой э/энергии ВИЭ.

В последнее время все активнее внедряется ИИ в атомной энергетике.
Использование нейросетей позволяет создавать достаточно точные прогнозы выработки электроэнергии ВЭС в диапазоне от 1 часа до 1 года.

• прогнозирование спроса и ценовой ситуации на спотовом рынке электроэнергии.

Применение AI-технологий для прогнозирования спроса и цен на рынке э/энергии:
- дает экономический эффект;
- позволяет развивать управление спросом, в тч работой распределенных генерирующих объектов и систем хранения энергии в период пикового потребления путем переключения на резервные энергоресурсы.

• управление конфигурацией и режимами работы небольших локальных умных энергосетей (microgrids).

Преимущества Микросетей:
- хороши на островах, удаленных и изолированных территориях;
- позволяют эффективно связать между собой большое количество территориально близких локальных энергоисточников и обеспечивать обмен электроэнергией. Объекты микросети автоматически балансируется онлайн с помощью контроллеров, установленных все оборудование.

• повышение эффективности взаимодействия энергосистемы и потребителей через понимание динамики спроса и влияющих на это факторов.

Потребители создают мощный поток данных, который поступает через электросети.
AI - технологии позволяют получать очень информацию о сетевой нагрузке, интенсивности использования электрических устройств и оборудования.

• повышения эффективности использования промышленного оборудования, в тч замена планово-предупредительного ремонта (ППР) на предикативное обслуживание, управление спросом на электроэнергию на предприятии.

В «больших» энергосистемах уже сейчас сложно обходиться без искусственного интеллекта.
Рост и усложнение энергоструктур продолжается.
AI - технологии позволят в будущем обработать все больший объем информации, на основании которой будут формироваться оптимальные режимы работы энергосистем.
Впрочем, внедрение AI - технологий делает еще более актуальной задачу кибербезопасности, потому что несанкционированный доступ к может существенно дестабилизировать, а не оптимизировать работу энергосистемы.

Чтобы создать искусственный интеллект, нужно понять алгоритм мышления людей, или говоря по-простому, исследовать нейробиологические процессы человеческого мозга электроэнцефалографов, томографов и тд.

Развитие искусственного интеллекта - это важная задача обеспечения национальной безопасности, но и угроза всему миру.
Хотя голливудский Терминатор - пока это только кино.