Sztuczna inteligencja zbada obciążenie sieci dystrybucyjnych

Enea Operator realizuje pilotażowy projekt dotyczący optymalizacji zarządzania dystrybucją energii. W usprawnieniu zarządzania obciążeniem sieci dystrybucyjnej ma pomóc sztuczna inteligencja (AI – Artificial Intelligence). 

Projekt o nazwie „Optymalizacja zarządzania dystrybucją energii elektrycznej przy użyciu głębokich modeli predykcyjnych AI”, który realizuje Enea Operator, pozwoli lepiej dostosować sieci do warunków rynku elektrycznego, które ulegają zmianie choćby z powodu rosnących mocy OZE i regulacji dotyczących efektywności energetycznej.

Głównym elementem projektu jest zastosowanie autorskich algorytmów opartych na technikach tzw. głębokiego uczenia. Z kolei inny mechanizm zastosowany w projekcie pozwala generowanym modelom skoncentrować się na najistotniejszych danych. W ten sposób doświadczenie zdobyte podczas realizacji jednego zadania może być wykorzystane do ulepszania innego. System, który uczy się w ten sposób, umożliwi zwiększenie precyzji prognoz i ich lepsze dostosowanie do dynamicznie zmieniających się warunków sieciowych.

REKLAMA

Zrozumieć obciążenia sieci

Projekt Enei Operator skupia się na trzech obszarach. Podstawowy aspekt obejmuje analizę danych, co pozwala zrozumieć obciążenie sieci i zidentyfikować czynniki, które wpływają na jego zmienność. Kolejny obszar obejmuje obróbkę uzyskanych danych i przygotowanie ich w taki sposób, aby zaawansowane modele sztucznej inteligencji (AI) mogły je w sprawnie przeanalizować. Ten etap kończy się raportem, który zawiera wnioski z analizy i rekomendacje, czyli sugerowane czynności, które należy wykonać w celu optymalizacji procesu zbierania danych oraz jakości prognoz.

Realizacja projektu ma pozwolić lepiej zrozumieć obciążenia sieci i wzorce, jakie nim kierują, co jest kluczowe dla efektywnego zarzadzania siecią. Projekt umożliwi wykorzystanie zaawansowanych technik AI i testowanie skuteczności nowatorskich algorytmów w realnych warunkach. Uzyskane w ten sposób wyniki i obserwacje przydadzą się podczas wdrażania pełnoskalowego systemu. Dostarczą bowiem wstępnych informacji zarówno o skuteczności systemu, jak i tych obszarach, które będą wymagały dalszego rozwoju.

REKLAMA

Drony obejrzą infrastukturę

Sztuczna inteligencja już została zaangażowana w prace sieci Enei Operator. W ramach projektu pilotażowego wykorzystania sztucznej inteligencji w procesie gromadzenia danych o sieci energetycznej zastosowano autonomiczne drony. Wykonują one obloty inspekcyjne linii średniego napięcia i zbierają dane z oględzin infrastruktury energetycznej. Projekt ma na celu „ocenę skuteczności wsparcia procesu paszportyzacji, poprzez automatyzację identyfikacji obiektów i ich atrybutów, przy zastosowaniu systemu klasy IMS, oraz ocenę możliwości dostosowania modeli sztucznej inteligencji i potencjału systemu DRIM na potrzeby Enei Operator”. Szerzej na ten temat pisaliśmy w artykule: Sztuczna inteligencja zajmie się siecią Enei Operator.

Enea Operator jest jednym z największych operatorów systemu dystrybucyjnego (OSD) w Polsce. Zarządza przepływem energii w sieci dystrybucyjnej, dostarczając energię elektryczną do ponad 2,7 mln klientów. Obszar działania spółki obejmuje sześć województw północno-zachodniej Polski. Jest to teren o powierzchni ponad 58 tys. km2, na którym znajduje się 108 tys. km linii energetycznych i 39 tys. stacji transformatorowo-rozdzielczych.

Priorytetem spółki jest modernizacja infrastruktury energetycznej i wprowadzanie rozwiązań podnoszących jakość i bezpieczeństwo dostaw energii do klientów.

redakcja@gramwzielone.pl