Napsat esej, vytvořit si vlastního avatara, fotografie, nebo sestavit jídelníček z toho, co obsah ledničky aktuálně nabízí. Ve všech těchto oblastech zažívá využití umělé inteligence v posledních měsících výrazný boom. Možností je ale výrazně více. Jednou z nich je využití AI v dispečerském řízení energetické sítě v Česku.
Už v roce 2019 se provozovatel elektroenergetické soustavy ČEPS pustil do projektu Využití umělé inteligence v ČEPS (ARTIC). Spolupracoval na něm s výzkumným centrem NTIS Západočeské univerzity a Vysokým učením technickým v Brně. Jeho cílem bylo identifikovat a následně otestovat možnosti nasazení umělé inteligence v oblastech dispečerského řízení a energetického obchodu.
V první fázi projektu identifikovala ČEPS třicet oblastí, které jsou potenciálně zajímavé pro využití AI při správě a řízení přenosové soustavy. V další fázi došlo k výběru tří případů užití, které byly připraveny pro ověření funkčních a technických hypotéz. Šlo o predikci technických ztrát z oblasti energetického obchodu, detekci chyb výpočetního modelu a klasifikaci provozních stavů, které sledují bezpečnost sítě. Každý výkyv, ať už má podobu poruchy nebo nerovnoměrného odběru, totiž může způsobit vážné škody.
Lepší data přinášejí úspory
Takzvaný prediktor technických ztrát je algoritmus schopný odhadnout budoucí velikosti ztrát elektrické energie v přenosové soustavě. Přesnější odhad vypracovaný s využitím umělé inteligence umožní společnosti ČEPS nákup adekvátního množství elektřiny potřebného pro pokrytí těchto ztrát. Díky tomu může dojít k úspoře peněz.
„Schopnost rychle zpracovávat a vyhodnocovat velká množství dat bychom v budoucnu rádi přidali do našeho ‚portfolia‘ analytických metod. Použití umělé inteligence vnímáme především ve smyslu strojového učení, tedy jako nástroj pro podporu rozhodování. Primární roli tak budou i nadále zastávat naši odborníci,“ konstatoval Radek Hartman, člen představenstva ČEPS.
Automatická identifikace chyb výpočetního modelu v dispečerském řídicím systému má naproti tomu potenciál zpřesnit výpočty a simulace, které se nad tímto modelem uskutečňují. Díky tomu dochází ke zvýšení spolehlivosti a bezpečnosti provozu elektrizační soustavy.
A takzvaná klasifikace provozních stavů je algoritmus, který z modelu sítě vyextrahuje sadu významných příznaků a následně metodami umělé inteligence odhadne jeho stav z hlediska kritéria bezpečnosti.
„Kdysi existovala v regionu vždy jedna elektrárna rozvádějící elektřinu. Dnes vyrábí elektřinu mnohem více subjektů. Součástí je i fotovoltaika, která způsobuje kolísání v síti po západu či východu slunce. Energetická síť je v Česku rozsáhlá a velmi propojená. Pokud někdo začne ve větším rozsahu čerpat či dodávat elektřinu, vznikne v ní nerovnováha. Navíc jsme připojeni do zahraničí a problémy či kolísání v síti okolních zemí se nezastaví na hranicích,“ vysvětlil Radim Burget, vedoucí týmu datových analytiků na Fakultě elektrotechniky a komunikačních technologií ( FEKT) VUT v Brně.
PŘEČTĚTE SI: AI jako dobrý pomocník. Její využití navyšuje úspěšnost lékařů, ukázal test Carebotu v Havířově
Poruchami k algoritmu
K testování nástrojů datové analýzy specialisté z VUT potřebovali trénovací data. Řídicí středisko ČEPS proto uměle vytvářelo poruchy v síti po celém Česku. Odborníci je průběžně měřili a trénovali na nich neuronové sítě a algoritmy strojového učení. Cílem bylo naučit je, aby rozlišovaly mezi zvýšenou spotřebou a poruchou, u které je potřeba okamžitě zasáhnout.
„Testovali jsme celou energetickou síť a vznikaly tak rozsáhlé modely a grafy, které se na běžný monitor ani nevešly. Nebylo jednoduché vyobrazit, jak se sítě chovají,“ popsal výzvy projektu Burget. Po několika desítkách měření byl algoritmus schopen rozpoznat rychleji a přesněji než člověk, kde v energetické síti nastal problém.
Nástroj, který vznikl na FEKT VUT, je určený pro provozovatele celé energetické soustavy a umožňuje rychle reagovat na vzniklé situace. „Projekt má obrovský potenciál, protože dokáže předcházet poruchám – během několika vteřin je odhalit a včas upozornit obsluhu na to, aby mohla hrozící nebo vzniklý výpadek rychle vyřešit nebo mu dokonce předejít,“ uzavřel Burget.
