Kunstmatige intelligentie en machinaal leren in de energiedistributie

De evolutie van het energiebeheer heeft de afgelopen jaren een hoge vlucht genomen in diverse vertakkingen - van loutere omvang via wijzen van energieopslag en -levering tot beveiliging. Deze maturiteit blijkt uit innovatieve concepten zoals gedecentraliseerde netwerksystemen, prosumptie, slim laden, voertuig-naar-netwerk (V2G) laden, het internet der dingen (IoT), enz.

De meeste van de bovenstaande voorbeelden kunnen gemakkelijk worden gecategoriseerd als kunstmatige intelligentie (AI) en machine learning (ML) producten. Deze twee verweven takken van technologie hebben samen de cultuur van energiebeheer en -distributie in winstgevende gevallen vorm gegeven.

Om het verband en de synergie tussen AI/ML en energiebeheer te begrijpen, kan men het beste eerst de basisdefinities begrijpen.

Wat is kunstmatige intelligentie?

Kunstmatige intelligentie is een uitloper van computerwetenschap en -technologie die de simulatie van menselijke intelligentie in machines mogelijk maakt. Wanneer de grondwoorden "kunstmatig" en "intelligentie" worden gesplitst, betekent dit beter "door de mens gemaakte intelligentie". Meestal gaat het erom een machine te trainen om complexe problemen op te lossen met behulp van algoritmen voor reinforcement learning en neurale netwerken voor deep learning. Apple's Siri, online videogames, chatbots voor klantenondersteuning en slimme humanoïde robots zijn populaire toepassingen van AI.

Wat is machinaal leren?

Aan de andere kant is machine learning een tak van AI die door gegevens wordt aangestuurd, deze reeksen gegevens - meestal groot en gestructureerd - gebruikt en modellen bouwt die voorspellende en prescriptieve analyses kunnen maken op basis van deze datasets uit het verleden, zonder dat ze hoeven te worden geprogrammeerd. ML is op grote schaal verwerkt in toepassingen zoals zoekmachines voor zoekalgoritmen die de gebruikerservaring verbeteren, Facebook voor suggesties voor vrienden en advertenties, online-aanbevelingen en modellen voor weersvoorspellingen.

Relatie tussen AI/ML en energiedistributie - Toepassingen en voordelen

De integratie van AI/ML in de energiedistributie heeft niets anders opgeleverd dan een verbetering van het netbeheer, de adequaatheid van de vraag en de efficiënte bevordering van energiegemeenschappen. Hieronder volgen enkele voordelen die leidinggevenden in de energievoorziening en -distributie uit AI/ML kunnen halen.

In elektriciteitsnetten

1. Inschakelen van slimme netwerken: Het is geen nieuws dat slimme netwerken het hart vormen van duurzame energie (RE). Nu de wereld neigt naar hernieuwbare energiebronnen, blijken slimme netwerken onvermijdelijk in de nabije toekomst, en dit is waar AI/ML zijn toezichthoudende rol speelt.
   AI/ML is de technologie die slimme netwerken beheert en het energiebeheer helpt decentraliseren. Het stuurt niet alleen elektriciteit van en naar het net, maar analyseert, evalueert en controleert ook gebruikersgegevens voor nauwkeurige besluitvorming.
2. Sector Koppeling: Sectorkoppeling houdt in dat het milieu koolstofvrij wordt gemaakt en de elektrische capaciteit van een regio wordt vergroot door alle energieproducerende en energieverbruikende sectoren samen te voegen tot één elektriciteitsproducerende sector - het net. Om dit te bereiken wordt intensief gebruik gemaakt van AI/ML-technologie om gegevens van consumenten om te zetten in nuttige bronnen en processen zo effectief mogelijk te automatiseren.
3. Netonderhoud: Met AI-technologie kunnen netbeheerders en distributiemanagers gemakkelijk de beste tijden voor netwerkonderhoud bepalen. Het kan ook storingen in het net opsporen en de beheerders snel waarschuwen, zodat ze snel oplossingen paraat hebben. Dit voordeel helpt de onderhoudskosten te drukken die het gevolg kunnen zijn van vertraagde controles.

1. Netbewaking: AI biedt gemak aan de net- en distributiebeheerders door vraagrespons te vergemakkelijken. Dit betekent uiteindelijk dat het een waarschijnlijke instorting van het net voorkomt door het energieverbruik van de consument te monitoren en zowel de gebruikers als de leveranciers te helpen de geleverde en verbruikte energie gelijk te trekken.
   De FLEXO community manager is de kwintessens van deze dienst. Met deze AI-gestuurde software krijgen distributiebeheerders naadloze controle over hun energierechten, hebben ze toegang tot prosumenteninformatie en kunnen ze het energieverbruik aanpassen om nauwkeurig aan de vraag te voldoen.

Meer zelfs, de wereld gaat volledig cloud, inclusief smart grids, en er is altijd kans op cyberaanvallen. Om de cyberveiligheid tegen malware te waarborgen, kan AI een van de beste opties zijn.

In virtuele elektriciteitscentrales (VPP's)

VPP's hebben kenmerken die vergelijkbaar zijn met die van microgrids in die zin dat zij een netwerk vormen van opslagapparaten zoals elektrische voertuigen (EV's), huishoudelijke apparaten en kleinere centrales die onderling kunnen worden verbonden om energie te leveren tijdens piekperiodes wanneer het net overbelast is. AI controleert de zaken van VPP's door:

Coördinatie van gedecentraliseerde installaties: Voor de productieve bouw van een VPP moeten relevante installaties en apparaten goed worden gecoördineerd om instorting of uitval te voorkomen. Hier grijpt de AI-technologie in twee stappen in: ten eerste door een gemeenschap van deze apparaten te orkestreren die met de FLEXO community manager beheerst kan worden, en vervolgens door de energieoverdracht van de VPP naar zijn bestemming te vergemakkelijken. De FLEXO smart charge, bijvoorbeeld, kan distributiebeheerders en EV-eigenaars helpen om V2G feilloos uit te voeren.

In stroomverbruik

Slimme huizen: Slimme huizen worden aangedreven door AI-technologie. Van het IoT, via de EV's en slim opladen tot de slimme meters. AI geeft netbeheerders het voorrecht om correcte onderhoudsbeoordelingen en nauwkeurige aanpassingen van vraag en aanbod te maken op basis van gegevens verkregen uit slimme huizen.

In de handel in elektriciteit

Voorspellingen: Bedrijven hebben doeltreffende voorspellende analyses nodig om succesvol te zijn, en deze voorwaarde sluit de energiedistributie niet uit.

Adequate energiedistributie, vooral wat betreft RE-bronnen, moet worden voorafgegaan door voorspellingen, waaronder weersvoorspellingen, bevolkingsgroei en -dichtheid, energievraag en -gebruik, enz. ML-data science-modellen gebruiken deze datasets om de distributie-uitvoerende instanties te voorzien van de nodige informatie voor een betere besluitvorming over de toekomstige handel in elektriciteit.

De toekomst van AI/ML in de energiedistributie

De technologie versnelt en de wereld staat te popelen om de achterstand in te halen. De groei van AI in de energiemarkt is de afgelopen jaren verbazingwekkend geweest. In 2021 werd de wereldwijde omvang van AI in de RE-markt gewaardeerd op 8,24 miljard dollar. Met een indrukwekkend groeipercentage van 27,9% van 2021 tot 2030 zal deze waarde naar verwachting meer dan $ 75,82 miljard bedragen.

De wereldwijde RE-markt heeft lang overleefd op de rug van AI-technologie, en de sterke synergie tussen de twee suggereert dat dit zo zal blijven.

Bovendien blijkt uit de statistieken dat de duurzaamheid van RE en slimme energiedistributie sterk afhankelijk is van AI-technologie. Daarom zijn onze AI-gestuurde FLEXO-oplossingen onmisbaar voor de toekomst van het netbeheer.

Boek een afspraak met ons team om te begrijpen hoe Hive Power FLEXO-oplossingen uw energiebeheer en V2G-projecten van energie kunnen voorzien.