Operatorul rețelei de transport al energiei electrice din Califonia, omologul Transelectricii din România, ar putea deveni primul de profil din America de Nord care utilizează inteligența artificială (AI) la gestionarea penelor de curent și a altor avarii, incidente și disfuncționalități din sistemul energetic statal.
″Vrem să modernizăm operarea rețelei, iar AI se integrează perfect în acest demers. Inteligența artificială transformă deja multe industrii, dar deocamdată nu am văzut multe exemple de utilizare a ei în industria energetică″, a declarat Gopakumar Gopinathan, consultant senior în tehnologii de rețea la California Independent System Operator (CAISO), citat de MIT Technology Review.
Cei de la CAISO se pregătesc să semneze un acord de implementare a unui program pilot bazat pe software-ul AI intitulat Genie, dezvoltat de gigantul serviciilor energetice OATI. Acesta efectuează analize în timp real ale funcționării rețelelor energetice și are potențialul de a lua decizii autonome cu privire la funcții-cheie ale acestora, o transformare pe care publicația o compară cu trecerea de la agenți de circulație umani la semafoare cu senzori.
Deși CAISO asigură alimentarea cu energie a companiilor și laboratoarelor din ″raiul digital″ Silicon Valley, operarea propriu-zisă a sistemului energetic californian se face încă într-un mod surprinzător de analog.
În prezent, inginerii CAISO scanează rapoartele de avarii din rețea căutând cuvinte-cheie legate de mentenanță planificată sau aflată în derulare, iar apoi încarcă fiecare element în sistemul software al rețelei, pentru a calcula modul în care o linie electrică sau un transformator scoase din funcțiune ar putea afecta alimentarea cu energie.
″Chiar dacă, în medie, o astfel de scanare durează mai puțin de un minut, când trebuie să o faci pentru 200 sau 300 de avarii, se simte. Fiecare departament o face utilizând propriile cuvinte-cheie. Vrem să consolidăm aceste operațiuni și să creăm un dicționar unic de cuvinte-cheie, iar AI va putea să facă scanarea și să genereze rapoarte în mod proactiv″, spune Abhimanyu Thakur, vicepreședinte pentru platforme, vizualizare și analitică la OATI.
Dacă Genie va dovedi că poate genera în mod eficient analize de date solide și de încredere pentru gestionarea avariilor, operatorul de transport și sistem poate lua în calcul automatizarea mai multor sarcini de operare a rețelei.
″După câteva reprize de testare, cred că ne vom putea face o idee dacă se poate face sau nu″, punctează Gopinathan.
Indiferent de rezultat, experimentul marchează o transformare semnificativă. Cei mai mulți operatori de rețea folosesc aceleași sisteme de decenii întregi, arată Richard Doying, care în ultimii peste 20 de ani a fost executiv de top la Midcontinent Independent System Operator, unul dintre cei mai mari operatori de sisteme energetice din Statele Unite, care administrează o rețea electrică ce acoperă 15 state, din Midwest până în Louisiana.
″Aceste organizații au la bază oameni care lucrează la îndeplinirea de funcții și sarcini extrem de specializate, utilizând instrumente proprii dezvoltate în timp. Dacă unele dintre noile aplicații AI vor reuși să extragă și să sintetizeze date de la departamentele separate ale acestor organizații și să facă astfel analize mai sofisticate, acest lucru nu poate fi decât util pentru operatorii de rețea″, spune Doying.
Anul trecut, un raport al Departamentului pentru Energie de la Washington a ajuns la concluzia că AI are potențialul de a accelera studiile privind capacitatea rețelelor, de a îmbunătăți prognozele meteorologice pe care se bazează predicțiile privind producția parcurilor eoliene și fotovoltaice în anumite momente și de a optimiza planificarea lanțurilor de stații de încărcare a mașinilor electrice.
Un alt raport, al aceleiași instituții, arăta că instalarea de tehnologii avansate, cum ar fi senzorii, la diferite echipamente de rețea ar fi de natură să genereze volume importante de date suplimentare utile, facilitând implicarea mai extinsă a AI în operarea sistemelor energetice.
În aprilie, PJM Interconnection, operatorul celei mai mari rețele din SUA, ce traversează 13 state, a făcut un pas mare înspre integrarea AI în operațiunile sale, semnând un acord cu Google pentru utilizarea aplicației Tapestry la îmbunătățirea planificării regionale a sistemului, pentru accelerarea racordării la rețea de noi centrale de producție de energie.
La rândul său, ERCOT, operatorul de transport și sistem din Texas, ia în considerare adoptarea unei tehnologii similare cu cea testată în prezent de CAISO.
Australia reprezintă un exemplu despre cum ar putea arăta viitorul. În statul New South Wales, unde se folosesc la scară mai largă senzorii și tehnologiile smart, un software AI implementat în februarie prognozează producția și fluxurile de energie ale prosumatorilor cu panouri fotovoltaice pe acoperișuri la nivel statal și ajustează în mod automat cât din electricitatea generată de aceștia poate fi injectată în rețea.
Până acum, discuțiile despre AI și industria energetică s-au concentrat pe consumul mare de electricitate al centrelor de date AI.
″S-a vorbit mult despre ce pot face rețelele electrice pentru AI și nici pe departe suficient despre ceea ce AI poate face pentru rețele. În general vorbind, este o mare oportunitate pentu operatorii de rețea, autoritățile de reglementare și alte părți interesate să poată utiliza AI în mod eficient pentru modernizarea și întărirea rețelelor″, spune Charles Hua, co-autor al rapoartelor Departamentului pentru Energie asupra subiectului, în prezent director executiv la PowerLines, organizație nonprofit ce militează pentru îmbunătățirea funcționării rețelelor energetice americane.
″Deocamdată, sunt de un optimism moderat. Nu vreau să exagerez virtuțile AI. Reprezintă un prim pas spre o mai mare automatizare. La noi, utilizarea e limitată la sistemul de management al avariilor. AI-ul Genie nu comunică încă cu alte funcții din sistem. Însă îmi pot imagina o lume în care agenții AI pot face mult mai mult″, conchide Gopakumar Gopinathan de la CAISO.
