USD 77.7325

0

EUR 85.7389

0

BRENT 33.41

-1.42

AИ-92 42.38

-0.01

AИ-95 46.32

-0.02

AИ-98 51.05

-0.02

ДТ 47.57

-0.03

545

AI технологии в энергетике. Искусственный интеллект.

За цифровизацией потихоньку идут технологии искусственного интеллекта

 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.
Цифровизация открывает дорогу технологиям AI.
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.
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. 
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.



Система Orphus