Značajno uvećanje kapaciteta obnovljive energije u svetu dovelo je brojnih izazova kada je u pitanju upravljanje električnom mrežom. Budući da je proizvodnja električne energije iz obnovljivih izvora u velikoj meri neizvesna, dok uvećanje broja električnih vozila i distibuirani sistemi proizvodnje energije uvode promene u potražnji, tradicionalne metode upravljanja mrežom teško se nose sa ovim izazovima u realnom vremenu.
Inspirisani novonastalim problemom, istraživači sa Univerziteta Virdžinije razvili su model veštačke inteligencije koji povećava pouzdanost i efikasnost mreža u uslovima sve veće neizvesnosti, posebno u kontekstu povećane upotrebe zelene energije i električnih vozila.
Novi model je zasnovan na grafičkim neuronskim mrežama sa višestrukom vernošću (GNN) – vrsti veštačke inteligencije dizajniranoj za unapređenje analize protoka energije. Pristup „višestruke vernosti“ omogućava modelu veštačke inteligencije da koristi velike količine podataka nižeg kvaliteta (niske vernosti), dok istovremeno koristi manje količine visoko preciznih podataka (visoke vernosti).
Pročitajte još:
- EU: Prihode od trgovine emisijama ulaže u zelene projekte
- Ponovna upotreba jednokratne ambalaže iz kafića – kako je to moguće?
- Emisije metana rekodno porasle za tri godine
Podaci niske vernosti se često koriste u većim količinama jer su lakše dostupni i jeftiniji za prikupljanje, iako nisu sasvim tačni ili potpuni kao podaci visoke vernosti, koji su precizniji, ali obično skuplji i složeniji za prikupljanje. Podaci niske vernosti omogućavaju modelu da brzo nauči opšte obrasce, dok manja količina visoko preciznih podataka pomaže u finom prilagođavanju modela za postizanje veće tačnosti.
Primenom ovog modela, sistem može da donosi odluke u realnom vremenu i prilagodi se promenama, poput kvarova na dalekovodima, optimizujući proizvodnju i distribuciju energije iz različitih izvora u skladu sa promenljivim uslovima na mreži. Novi AI model integriše i detaljne i pojednostavljene simulacije kako bi optimizovao rešenja u roku od nekoliko sekundi, poboljšavajući performanse mreže čak i u nepredvidivim uslovima.
„Obnovljivi izvori energije i električna vozila menjaju pejzaž, i potrebna su nam pametnija rešenja za upravljanje mrežom“, rekao je Negin Alemazkur, docent i vodeći istraživač projekta. „Naš model pomaže u donošenju brzih i pouzdanih odluka, čak i pod nepredvidivim uslovima.“
Ovaj model donosi ključne prednosti: zahteva manje računarske snage, precizniji je i otporan je na promene u mreži, kao što su kvarovi na linijama. Predstavlja korak ka stabilnijoj energetskoj budućnosti, olakšavajući integraciju obnovljivih izvora i pružajući temelje za pouzdanije električne mreže.
Energetski portal
