O najnowszych trendach w branży energetycznej, z Piotrem Ostaszewskim – prezesem firmy Ekovoltis, rozmawia Mateusz Banaszak
W jaki sposób sztuczna inteligencja zmienia oblicze branży energetycznej?
Sztuczna inteligencja (AI) przede wszystkim wprowadza zaawansowane możliwości analityczne. Umożliwia optymalizację sieci energetycznych poprzez precyzyjne prognozowanie popytu i produkcji energii na podstawie danych historycznych oraz bieżących warunków pogodowych. Dzięki temu operatorzy sieci mogą efektywniej zarządzać dystrybucją energii, minimalizując straty i zapewniając stabilność systemu. Staje się to coraz bardziej istotne w momencie, gdy od 14 czerwca bieżącego roku skrócono do 15 minut (z jednej godziny) okresy rozliczeniowe na polskim rynku bilansującym. Warto zaznaczyć, że według europejskich koncepcji na rozwój wspólnego rynku energii elektrycznej okres ten skrócony mógłby zostać nawet do 5 minut.
Systemy oparte na sztucznej inteligencji mogą monitorować i zarządzać operacjami na sieciach energetycznych, szybko reagując na awarie lub zmieniające się warunki. To zwiększa niezawodność dostaw energii i redukuje koszty utrzymania infrastruktury. AI jest również kluczowym narzędziem w predyktywnym utrzymaniu sieci, analizującym dane z sensorów i systemów monitorujących. Dzięki temu możliwe jest przewidywanie awarii i potrzeb konserwacyjnych, co minimalizuje przestoje i koszty napraw.
Systemy sztucznej inteligencji mogą analizować duże ilości danych dotyczących produkcji, dystrybucji i konsumpcji energii, co prowadzi do lepszych decyzji strategicznych zarówno dla operatorów sieci, jak i dla producentów oraz konsumentów. Wspomaganie optymalizacji zarządzania zasobami energetycznymi, w tym magazynowaniem energii i zarządzaniem sieciami przyczynia się do lepszego wykorzystania energii odnawialnej. Wspomniane już wcześniej zmiany na rynku bilansującym, które wprowadziły de facto 96 różnych cen rozliczeniowych, mają na celu dostosowanie się strony popytowej do zmieniających uwarunkowań podażowych.
AI prognozuje też warunki wiatrowe i słoneczne, optymalizuje lokalizacje farm wiatrowych i fotowoltaicznych oraz integruje te źródła energii do istniejących sieci, co wspiera dążenia do zrównoważonego rozwoju i redukcji emisji CO2. Wszystkie te zmiany rewolucjonizują sposób, w jaki postrzegamy i wykorzystujemy energię, przyczyniając się do bardziej efektywnego, niezawodnego i zrównoważonego systemu energetycznego.
W jaki sposób sztuczna inteligencja wspiera cele zrównoważonego rozwoju w produkcji i obrocie zieloną energią?
Przede wszystkim, AI umożliwia optymalizację wykorzystania energii odnawialnej poprzez analizę danych dotyczących produkcji ze źródeł takich jak wiatr czy słońce. Dzięki zaawansowanym algorytmom AI możliwe jest lepsze prognozowanie warunków meteorologicznych i ich wpływu na produkcję energii niemalże w czasie rzeczywistym, co pozwala minimalizować straty i maksymalizować wydajność, w szczególności, gdy coraz częstszym zjawiskiem są ceny ujemne energii elektrycznej.
AI wspomaga też efektywne zarządzanie mikrosieciami opartymi na lokalnych źródłach odnawialnych, umożliwiając optymalizację dystrybucji energii w zależności od zmieniających się warunków produkcyjnych i zapotrzebowania. Prognozowanie popytu na energię jest kluczowe dla odpowiedniego dostosowania produkcji do rzeczywistych potrzeb. Systemy energetyczne mogą reagować elastycznie na zmieniające się warunki, co redukuje konieczność korzystania z mniej zrównoważonych źródeł w okresach wysokiego zapotrzebowania.
Ogólnie rzecz biorąc, sztuczna inteligencja nie tylko zwiększa efektywność operacyjną w branży energetycznej, ale także wspiera długoterminowe cele zrównoważonego rozwoju poprzez promowanie energii odnawialnej i redukcję negatywnego wpływu na środowisko naturalne. Jest to kluczowy element transformacji energetycznej, prowadzący do bardziej ekologicznej i efektywnej gospodarki energetycznej.
Czy wdrażanie AI w branży energetycznej napotyka problemy?
Dość istotnym problemem jest integracja z istniejącymi systemami. Systemy energetyczne działają od dziesięcioleci i są często oparte na starszych technologiach. Wprowadzenie nowoczesnych rozwiązań wymaga integracji z już istniejącymi, co może być złożonym i czasochłonnym procesem. Systemy energetyczne muszą działać niezawodnie. Nawet krótkotrwałe awarie mogą mieć poważne konsekwencje. Coraz bardziej na popularności zyskują więc rozwiązania wspierające elastyczność sieci, takie jak Program Demand Side Response (DSR) prowadzony przez operatora sieci przesyłowej PSE. Jego podstawowym zadaniem jest stabilizacja Krajowego Systemu Elektroenergetycznego. Uczestniczący w programie odbiorcy deklarują gotowość do czasowego ograniczenia poboru energii, w efekcie mogą optymalizować koszty energii i zwiększać swoją konkurencyjność. Spodziewamy się też rozwoju podobnych programów, takich jak Demand Side Management, czyli zwiększenie poboru energii na wezwanie operatora.
Również zapewnienie bezpieczeństwa i odporności na ataki cybernetyczne, jest kluczowym wyzwaniem. Kolejnym problemem jest interpretacja i zarządzanie dużymi ilościami danych. W przypadku branży energetycznej, której operacje generują ogromne ilości danych pochodzących z różnych źródeł (np. dane pomiarowe, dane dotyczące zużycia energii), wyzwanie polega na skutecznym zarządzaniu tymi danymi i wyciąganiu z nich wartościowych wniosków.
Wprowadzenie sztucznej inteligencji do branży energetycznej wymaga też wsparcia społecznego oraz przestrzegania przepisów i regulacji dotyczących ochrony danych, bezpieczeństwa energetycznego i ochrony środowiska. Konieczne jest zapewnienie transparentności i odpowiedzialności w stosowaniu tych technologii.
Ostatnim kluczowym czynnikiem jest edukacja i kompetencje pracowników. Pracownicy branży energetycznej muszą być przygotowani do obsługi i współpracy z innowacyjnymi systemami, co wymaga szkolenia i rozwijania odpowiednich umiejętności technicznych.
Oznacza to, że wdrożenie AI w branży energetycznej wymaga holistycznego podejścia, uwzględniającego zarówno technologiczne, jak i organizacyjne aspekty. Jednak odpowiednio zarządzana sztuczna inteligencja może przynieść znaczące korzyści w zakresie efektywności operacyjnej, zrównoważonego rozwoju i poprawy jakości usług energetycznych.
Jakie są obecnie najważniejsze trendy w branży energetycznej. Jakie są najlepsze pomysły na budowanie przewagi konkurencyjnej?
Współczesna branża energetyczna przeżywa dynamiczne zmiany, a kluczowe trendy kształtujące jej przyszłość obejmują przede wszystkim rosnącą rolę energii odnawialnej. Firmy energetyczne coraz intensywniej inwestują w technologie fotowoltaiczne, wiatrowe oraz inne źródła odnawialne, co jest nie tylko odpowiedzią na rosnące oczekiwania społeczne czy wymogi regulacyjne dotyczące zrównoważonego rozwoju, ale także wynikiem coraz bardziej konkurencyjnych cen tych technologii. Cyfryzacja i rozwój technologii opartych na danych stanowią kolejny istotny trend. Wdrażanie sztucznej inteligencji, analizy big data, Internetu rzeczy oraz technologii blockchain zmienia sposób zarządzania sieciami energetycznymi. Dzięki zaawansowanym algorytmom możliwe jest precyzyjne prognozowanie popytu na energię, optymalizacja operacji sieciowych oraz szybsza reakcja na zmienne warunki rynkowe i pogodowe.
Przechowywanie energii jest kluczowym elementem zapewnienia stabilności sieci energetycznych. Rozwój technologii baterii i innych systemów magazynowania energii pozwala na efektywne gromadzenie nadmiaru energii odnawialnej oraz jej dystrybucję w odpowiednim momencie, co zwiększa elastyczność systemu i redukuje konieczność korzystania z tradycyjnych źródeł energii.
Smart gridy, czyli inteligentne sieci energetyczne, to kolejny trend, który umożliwia bardziej efektywne zarządzanie dystrybucją energii, monitorowanie zużycia oraz automatyczną reakcję na zmieniające się warunki. To także otwiera nowe możliwości dla innowacyjnych modeli biznesowych, takich jak handel energią między użytkownikami czy dynamiczne ceny energii.
Energia elektryczna staje się coraz bardziej istotna w kontekście elektryfikacji transportu. Poprzez rosnącą liczbę pojazdów elektrycznych na drogach zwiększa się jednocześnie zapotrzebowanie na energię elektryczną na potrzeby ładowania. Dlatego firmy energetyczne mogą zdobywać przewagę konkurencyjną, inwestując właśnie w infrastrukturę ładowania oraz oferując przy tym inteligentne rozwiązania dostosowane właśnie do potrzeb rozwijającego się rynku pojazdów elektrycznych.
Wszystkie te trendy wskazują na transformację branży energetycznej, napędzają innowacje, poprawiają efektywność i zmierzają w kierunku bardziej bezpiecznego i elastycznego systemu energetycznego. Firmy, które potrafią adaptować się do tych zmian i wprowadzać nowoczesne technologie, zbudują trwałą przewagę konkurencyjną na rynku energii.
W jaki sposób użytkownicy energii elektrycznej mogą korzystać na rozwoju technologii i sztucznej inteligencji? Jakie są potencjalne korzyści dla przedsiębiorstw? Czy mogą one również dotyczyć odbiorców detalicznych?
Dzięki zaawansowanym systemom AI, możliwe jest bardziej precyzyjne prognozowanie popytu na energię oraz optymalizacja zarządzania sieciami dystrybucyjnymi. Przedsiębiorstwa mogą wykorzystać te technologie do redukcji kosztów operacyjnych poprzez lepsze zarządzanie zużyciem energii i dostosowanie procesów produkcyjnych.
AI może także wspomagać przedsiębiorstwa w podejmowaniu strategicznych decyzji, na przykład w planowaniu inwestycji w nowe źródła energii odnawialnej lub w technologie magazynowania. Dzięki analizie dużych ilości danych, AI może identyfikować wzorce zużycia energii i proponować efektywne strategie oszczędnościowe.
Dla odbiorców detalicznych korzyści z technologii AI mogą przełożyć się na bardziej dostosowane i inteligentne usługi energetyczne. Systemy zarządzania energią oparte na AI mogą oferować indywidualne plany cenowe, dostosowane do konkretnych wzorców zużycia klientów, co może przynosić oszczędności na rachunkach za energię.
Ponadto, rozwój sztucznej inteligencji umożliwia wprowadzenie inteligentnych systemów zarządzania domowymi urządzeniami, takimi jak termostaty czy urządzenia AGD, co przyczynia się do dalszego obniżenia zużycia energii w gospodarstwach domowych poprzez wykorzystanie najniższych cen w ciągu doby.
W kontekście zmian klimatycznych, wykorzystanie AI w energetyce oznacza przyspieszenie transformacji w kierunku zrównoważonego modelu energetycznego. Poprzez efektywniejsze wykorzystanie energii odnawialnej, optymalizację sieci energetycznych, a tym samym redukcję emisji gazów cieplarnianych, technologie te mogą wspierać globalne wysiłki na rzecz zmniejszenia wpływu energetyki na środowisko.