Značajno uvećanje kapaciteta obnovljive energije u svijetu dovelo je brojnih izazova kada je u pitanju upravljanje električnom mrežom. Budući da je proizvodnja električne energije iz obnovljivih izvora u velikoj mjeri neizvjesna, dok uvećanje broja električnih vozila i distibuirani sistemi proizvodnje energije uvode promjene 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 vještačke inteligencije koji povećava pouzdanost i efikasnost mreža u uslovima sve veće neizvjesnosti, posebno u kontekstu povećane upotrebe zelene energije i električnih vozila.
Novi model je zasnovan na grafičkim neuronskim mrežama sa višestrukom vjernošću (GNN) – vrsti vještačke inteligencije dizajniranoj za unapređenje analize protoka energije. Pristup “višestruke vjernosti” omogućava modelu vještačke inteligencije da koristi velike količine podataka nižeg kvaliteta (niske vjernosti), dok istovremeno koristi manje količine visoko preciznih podataka (visoke vjernosti).
Pročitajte još:
- EU uvezla solarne panele u vrijednosti od 19,7 milijardi eura u 2023. godini
- Na zgradi Opštine Stari Grad Sarajevo postavljena fotonaponska elektrana
- Planirana gradnja vjetroelektrane „Una“ kod Bihaća
Podaci niske vjernosti se često koriste u većim količinama jer su lakše dostupni i jeftiniji za prikupljanje, iako nisu sasvim tačni ili potpuni kao podaci visoke vjernosti, koji su precizniji, ali obično skuplji i složeniji za prikupljanje. Podaci niske vjernosti omogućavaju modelu da brzo nauči opšte obrasce, dok manja količina visoko preciznih podataka pomaže u finom prilagođavanju modela za postizanje veće tačnosti.
Primjenom ovog modela, sistem može da donosi odluke u realnom vremenu i prilagodi se promjenama, poput kvarova na dalekovodima, optimizujući proizvodnju i distribuciju energije iz različitih izvora u skladu sa promjenljivim uslovima na mreži. Novi AI model integriše i detaljne i pojednostavljene simulacije kako bi optimizovao rješenja u roku od nekoliko sekundi, poboljšavajući performanse mreže čak i u nepredvidivim uslovima.
„Obnovljivi izvori energije i električna vozila mijenjaju pejzaž, i potrebna su nam pametnija rješenja 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: zahtjeva manje računarske snage, precizniji je i otporan je na promjene 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
