Energie de la A la Z. Power to AI: care este rolul pe care îl poate juca inteligenţa artificială în sectorul energetic şi până unde lăsăm „roboţii“ să controleze energia?

♦ ZF a început o nouă campanie editorială susţinută de PPC (PUBLIC POWER CORPORATION) prin care va dezbate săptămânal cele mai fierbinţi teme din domeniul energetic, alături de specialiştii din piaţă ♦ Următoarea „oprire“ este inteligenţa artificială (IA) şi impactul pe care îl poate avea asupra sectorului energetic.

„Cea mai mare pro­vo­care în calea adop­ţiei Inteligenţei Arti­fi­ciale (IA) şi a im­ple­mentării ei pe sca­ră largă este legată de date. Faţă de alte industrii unde datele digitale joacă un rol central, domeniul energiei, al resur­selor şi al industriei în continuare implică multă muncă fizică şi active fizice, multe dintre aceste active fiind împrăştiate geo­grafic şi neconectate cu reţelele digitale“, se arată în The AI Dossier, un studiu pe care Deloitte l-a făcut asupra impactului inteligenţei artificiale în cadrul mai multor industrii. Până acum, mai notează studiul, cea mai mare parte a eforturilor s-au limitat în realizarea unor proiec­te-pilot, dar lucrurile se vor schimba, unul dintre cei mai puternici factori fiind ascen­siunea energiei verzi şi a prosumatorilor.

Una dintre primele utilizări ale inte­ligenţei artificiale este personalizarea con­sumului de energie. „IA poate estima cu destul de multă acurateţe cererea de ener­gie din partea consumatorilor, lucru care poate modela felul de contractare a ener­giei pe viitor şi poate reduce vârfurile de cerere asupra reţelei. IA poate depista com­portamentele de consum individuale şi face recomandări către consumatori pri­vind momentul oportun pentru încăr­carea maşinilor electrice, de exemplu“, mai spune Deloitte. Această primă utili­zare depinde însă de un lucru: gradul de contorizare inteligentă, domeniu în care România se află spre coada Europei, cu un procent de implementare la nivel na­ţio­nal de circa 19%, faţă de 100% în Sue­dia sau Spania. În cazul specific al Româ­niei, până la finalul acestei decade esti­mările sunt ca unu din 10 con­sumatori casnici de energie să de­vină prosumator, capacitatea pro­iectelor de energie verde, solar şi eolian fiind estimată să ajungă spre 10 GW, de la 4,5 GW în prezent.

„Vorbim despre gestio­na­rea unui sis­tem de producţie-trans­port şi distribuţie-consum bazat pe o pro­porţie de aproxi­ma­tiv 50% de surse rege­nerabile distri­bui­te, de dimensiuni mici şi medii. Dar una dintre cele mai mari pro­vo­cări va fi men­ţinerea unor preţuri la e­ner­gie suste­nabile în condiţiile necesaru­lui de inves­tiţii concentrat într-un timp atât de mic“, atrage atenţia Corneliu Bodea, CEO al Adrem şi preşedintele Centrului Român al Energiei. Practic, a­ceasta este cea mai complicată ecuaţie pe care reţelele de energie şi autorităţile tre­buie să o rezolve: armonizarea necesaru­lui de investiţii cu un tarif reglementat.

Trecând de la prognozele de consum pentru consumatorii mici, IA poate face acelaşi lucru la un nivel mai amplu şi astfel poate modela programele de revizii din cadrul marilor producători de energie. În cazul unor întreruperi care nu pot fi evi­tate, IA poate ajuta companiile energetice să îşi notifice clienţii şi să îi informeze cu privire la evoluţia lucrărilor.

Mai departe, inclusiv modul în care se mişcă forţa de muncă pe teren, în cadrul unei distribuţii de energie, de exemplu, poate fi automa­tizat, multe companii locale de profil anun­ţând recent investiţii masive cu acest scop. „Enel a dezvoltat o aplicaţie de mentenanţă predictivă care include 16.000 de substaţii care mai departe de­ser­vesc peste un milion de consumatori în Italia. Aplicaţia foloseşte senzori pentru a procesa datele obţinute din mai multe surse, inclusiv SCADA, ordine de mente­nanţă, defecţiuni istorice la echipamente, date legate de vreme sau de starea terenului din jurul activelor. Compania a mai realizat un algoritm care identifică furturile de energie şi prioritizează vizitele din teren“, se arată într-o analiză realizată de Power-Technology.com.

Revenind la studiul Deloitte, IA se dovedeşte a fi un instrument care poate adresa parţial criza forţei de muncă din domeniul energetic prin preluarea sarci­nilor repetitive, lăsând resursa umană să se concentreze pe partea de dezvoltare. Deja, unele ţări folosesc IA ca instrument de training. „EDF a pus la punct un program utilizând IA pentru a crea replici digitale ale reactoarelor nucleare din Franţa. Datele preluate au permis reda­rea a 30.000 de componente“, se mai arată în analiza Power-Technology.com.

Pro­iec­tul va servi ca un simulator de training pentru noile generaţii de ope­ratori şi ca un mediu de testare pentru inginerii aflaţi la studii. Intenţia este ca aceste reactoare digitale să poată genera informaţii depre tot ciclul de viaţă al unui reactor. În Ro­mâ­nia, de exemplu, la mi­locul lunii mai, studenţii de la Politehnică au putut in­terac­ţiona pentru prima dată cu Centrul de Explorare a Energiei NuScale, un si­mulator care ar trebui să îi obişnuiască cu modul de operare al unui reactor modular care în acest moment nu există în varianta lui finală. Investiţia s-a ridicat la 1 milion de dolari şi este menită să pregătească o nouă generaţie de spe­cialişti în domeniul nuclear pentru mo­mentul în care la Doiceşti (Dâmboviţa) va fi pusă în func­ţiune centrala nucleară modulară a ame­ricanilor de la NuScale.

Într-un moment în care sustena­bili­tatea a devenit un veritabil buzzword, IA poate ajuta afacerile să-şi calculeze riscu­rile de business asociate mediului, optimi­zându-le politica de investiţii, inclusiv achiziţiile de energie verde.

Mai departe, în goana după echipamente necesare investiţiilor în energia verde, IA se poate dovedi din nou extrem de folositoare.

„IA poate calcula o serie de eveni­mente neaşteptate, cum ar fi şocurile ge­nerate de vreme, blocajele de transport sau grevele. Astfel, unele probleme pot fi evitate iar livrările de echipamente pot fi gândite pe noi rute. IA pentru aduce îm­bu­nătăţiri semnificative în lanţurile de aprovizionare prin prognoze legate de e­vo­luţia cererii, planificarea riscurilor, ma­nagementul furnizorilor şi al consuma­to­rilor, logistică, depozitare, îmbunătăţirea efcicienţei şi a managementului capita­tului“, detaliază Deloitte.

Dar oricât de tentant este domeniul IA în sectorul energetic, limita până la care merge „încrederea“ în acest fel de a administra infrastructură critică este în sine un subiect de discuţie. „Faptul că folosesc un chatbot bazat pe ChatGPT pentru a îmbunătăţi relaţia cu clienţii e un lucru, faptul că folosesc un sistem bazat pe AI pentru a lua decizii de dispecerizare e complet în altă ligă. Dacă speculăm vizavi de zonele în care AI-ul ar putea avea un impact profund, pe lângă partea de interacţiune cu clientul, atunci am menţiona: demand-response, dispecerizare locală, prognoză, asset management, servicii de teren“, concluziona, pentru Anuarul ZF Energie, Vlad Bodea, cofondator Bento, companie antreprenorială românească specializată în dezvoltarea şi implementarea de soluţii software şi furnizarea de servicii de infrastructură IT şi cloud.