Obvladovanje velike količine podatkov lahko bistveno izboljša upravljanje omrežij.

Ob predstavitvi Strateškega načrta za digitalizacijo in umetno inteligenco v energetiki se je včeraj v Bruslju odvil tudi podpis sporazuma partnerjev prvega skupnega projekta, usmerjenega v uporabo umetne inteligence v energetiki, poimenovanega AI.grids. Eden izmed ključnih partnerjev projekta, v katerem med drugim sodelujeta tudi francoski in švicarski operater prenosnega omrežja, je družba ELES.

Bistvo projekta AI.grids je, kot so sporočili iz Elesa, razvoj vseevropskega temeljnega modela umetne inteligence za elektroenergetska omrežja, ob tem pa med drugim tudi opredelitev prednostnih primerov uporabe ter vzpostavitev enotnih standardov za izmenjavo in upravljanje podatkov.

Prvi prototip temeljnega modela naj bi bil razvit v roku enega leta, v nadaljnjih dveh letih pa bodo projekt sistematično vrednotili in ocenjevali njegovo izvedljivost. Za izvedbo projekta so partnerji v začetni fazi namenili 2,5 milijona evrov.

Sporazum je v imenu Elesa podpisal vodja službe za napredne tehnologije in načrtovanje IT storitev Gregor Sirk, direktor področja za strateške inovacije mag. Uroš Salobir pa prevzema koordinacijo delovne skupine, ki bo vzpostavila temelje za razširljivo izmenjavo podatkov.

"Izboljšanje upravljanja in omogočanje prihrankov"

Strateški načrt za digitalizacijo in umetno inteligenco v energetiki predvideva, da bo umetna inteligenca postala osrednji element energetskega sistema, navajajo pri Elesu. »Podatki bodo njegova ključna vrednost, digitalizacija pa temeljni pogoj za energetski prehod.« Umetna inteligenca v energetiki bi lahko, kot navajajo, že do leta 2030 celostno izboljšala upravljanje energetskih sistemov in do leta 2035 prinesla velike prihranke pri obratovanju.

Obljublja namreč boljšo uporabo in obvladovanje raznolikih operativnih, vremenskih in tržnih podatkov, kar lahko po njihovih besedah bistveno izboljša upravljanje omrežja. »Modeli umetne inteligence bodo operaterjem prenosnih in distribucijskih omrežij v pomoč pri denimo napovedovanju obratovanja omrežja, proizvodnje in porabe, pri upravljanju prezasedenosti in pri zaznavi napak, pri ocenjevanju priključne zmogljivosti, optimizaciji proizvodnje iz obnovljivih virov energije ter samem načrtovanju infrastrukture.« 

VIR: https://www.nas-stik.si