Искусственный интеллект (ИИ) в последнее время часто попадает в заголовки новостей из-за стремительно растущего спроса на энергию, особенно в связи с резким увеличением потребления электроэнергии дата-центрами, которые поддерживают работу новейших генеративных моделей ИИ. Однако не всё так плохо — некоторые инструменты ИИ могут снизить потребление энергии и сделать энергосистемы более чистыми.
Одним из наиболее перспективных направлений является использование ИИ для оптимизации энергосистемы. Это улучшило бы эффективность, повысило устойчивость к экстремальным погодным условиям и позволило бы интегрировать больше возобновляемых источников энергии.
Вопросы и ответы
Вопрос: почему энергосистема нуждается в оптимизации?
Ответ: нам необходимо поддерживать точный баланс между количеством энергии, поступающей в сеть, и количеством, выходящим из неё в каждый момент времени. Однако со стороны спроса у нас есть некоторая неопределённость. Энергетические компании не просят клиентов заранее регистрировать количество энергии, которое они собираются использовать, поэтому необходимо делать некоторые расчёты и прогнозы.
Кроме того, со стороны предложения обычно существует некоторая вариативность затрат и доступности топлива, на которую должны реагировать диспетчеры энергосистемы. Это стало ещё более актуальной проблемой из-за интеграции энергии от таких возобновляемых источников, как солнечная и ветровая, где погодные условия могут существенно повлиять на доступность энергии.
Также, в зависимости от того, как энергия течёт в сети, часть её теряется из-за резистивного нагрева на линиях электропередач. Поэтому перед диспетчером энергосистемы стоит задача обеспечить бесперебойную работу всех этих систем. Именно здесь на помощь приходит оптимизация.
Вопрос: как ИИ может быть наиболее полезен для оптимизации энергосистемы?
Ответ: ИИ может помочь, используя комбинацию исторических и данных в реальном времени для более точных прогнозов о том, сколько возобновляемой энергии будет доступно в определённое время. Это может привести к созданию более чистой энергосистемы, позволяя нам лучше использовать эти ресурсы.
ИИ также может помочь решить сложные задачи оптимизации, которые стоят перед операторами энергосистем, чтобы сбалансировать предложение и спрос таким образом, чтобы снизить затраты. Эти задачи оптимизации используются для определения того, какие генераторы электроэнергии должны производить, сколько и когда они должны это делать, а также когда батареи должны заряжаться и разряжаться, и можем ли мы использовать гибкость в нагрузках.
ИИ также может быть полезен при планировании энергосистем следующего поколения. Планирование энергосистем требует использования огромных имитационных моделей, поэтому ИИ может играть большую роль в более эффективном запуске этих моделей. Технология также может помочь с прогнозирующим обслуживанием, обнаруживая, где на сетке может произойти аномальное поведение, снижая неэффективность, возникающую из-за перебоев.
В более широком смысле ИИ может быть применён для ускорения экспериментов, направленных на создание более совершенных батарей, что позволило бы интегрировать больше энергии из возобновляемых источников в сеть.
Вопрос: как мы должны оценивать плюсы и минусы ИИ с точки зрения энергетического сектора?
Ответ: важно помнить, что ИИ относится к гетерогенному набору технологий. Существуют разные типы и размеры моделей, которые используются, и разные способы их использования. Если вы используете модель, обученную на меньшем объёме данных с меньшим количеством параметров, она будет потреблять гораздо меньше энергии, чем большая модель общего назначения.
В контексте энергетического сектора существует множество мест, где использование этих специализированных моделей ИИ для их применения даёт преимущества с точки зрения устойчивости — например, включение большего количества возобновляемых источников в сеть и поддержка стратегий декарбонизации.
В целом, важно подумать о том, соответствуют ли типы инвестиций, которые мы делаем в ИИ, тем выгодам, которые мы хотим от него получить. На общественном уровне я думаю, что ответ на этот вопрос сейчас — «нет». Существует много разработок и расширения подмножества технологий ИИ, и эти технологии не принесут наибольших выгод в энергетике и климатических приложениях.
Я взволнован разработкой алгоритмов ИИ, которые учитывают физические ограничения энергосистемы, чтобы мы могли их надёжно развернуть. Это сложная задача. Если языковая модель выдаёт что-то слегка неверное, мы, люди, обычно можем это исправить в уме. Но если вы допустите такую же ошибку при оптимизации энергосистемы, это может вызвать крупномасштабное отключение электроэнергии. Нам нужно создавать модели по-другому, но это также даёт возможность извлечь выгоду из наших знаний о том, как работает физика энергосистемы.
И, более широко, я думаю, что крайне важно, чтобы представители нашего технического сообщества приложили усилия для содействия более демократизированной системе разработки и внедрения ИИ, и чтобы это было сделано таким образом, чтобы соответствовать потребностям практических приложений.
Вопрос: какие конкретные задачи оптимизации может решать ИИ в энергосистеме?
Ответ: ИИ может решать сложные задачи оптимизации, которые стоят перед операторами энергосистем, например:
* балансировка предложения и спроса для снижения затрат;
* определение того, какие генераторы электроэнергии должны производить, сколько и когда они должны это делать;
* определение времени зарядки и разрядки батарей;
* использование гибкости в нагрузках.
Вопрос: какие преимущества может принести использование ИИ для планирования энергосистем следующего поколения?
Ответ: использование ИИ для планирования энергосистем может привести к более эффективному запуску имитационных моделей, которые необходимы для планирования. ИИ также может помочь в прогнозирующем обслуживании, обнаруживая аномалии в работе энергосистемы и снижая неэффективность, возникающую из-за перебоев.
Вопрос: какие риски связаны с использованием ИИ в энергетическом секторе?
Ответ: при использовании ИИ в энергетическом секторе важно учитывать физические ограничения энергосистемы и избегать ошибок, которые могут привести к крупномасштабным отключениям электроэнергии. Также необходимо создавать модели, которые учитывают специфику работы энергосистемы, и разрабатывать систему внедрения ИИ, которая будет соответствовать потребностям практических приложений.