ИИ в интеллектуальных сетях: как сетевые технологии решают проблемы и возможности
В этом выпуске Energy Technology рассказывается о том, как поставщики технологий интеллектуальных сетей решают проблемы и возможности интеграции ИИ.
ИИ представляет собой огромные возможности для сетевого сектора, поскольку электрические сети становятся все более децентрализованными, а характер нагрузки становится все более непредсказуемым. Поставщики технологий интеллектуальных сетей активно внедряют возможности искусственного интеллекта в свои решения, обещая улучшенную оптимизацию работы и обслуживания сетей. Однако для этого исторически консервативного и не склонного к риску сектора надежность остается препятствием для массового внедрения. Фрагментированные сетевые данные — еще одна проблема.
В то же время они могут предоставить ИИ возможность обойти недостатки. Объедините бизнес-аналитику и редакционное мастерство, чтобы охватить заинтересованных профессионалов на 36 ведущих медиа-платформах. Узнайте больше В этом выпуске Energy Technology мы собираем информацию непосредственно от трех ведущих поставщиков технологий управления сетями: Ральфа Блюменталя, старшего вице-президента по Европе компании Siemens Grid Software; Линда-Мария Вадман, коммерческий директор Plexigrid; и Талал Эскандар, исполнительный управляющий директор Reactive Technologies.
Они объясняют роль искусственного интеллекта в их технологиях и то, что отрасль может ожидать в будущем. К нам также присоединился Рехан Шиледар, старший аналитик энергетической отрасли и автор отчета GlobalData об интеллектуальных сетях за 2026 год, чтобы обсудить риски и выгоды, которые ИИ может принести в интеллектуальные сети. Искусственный интеллект внедряется в цепочку создания стоимости управления сетями, от прогнозирования и планирования до обнаружения неисправностей и управления периферийными устройствами, помогая коммунальным предприятиям управлять растущей сложностью электроэнергетических систем. В современных сетях датчики и устройства Интернета вещей размещаются среди сетевых активов, генерируя непрерывные потоки операционных и экологических данных. При обработке с помощью аналитики на основе искусственного интеллекта «этот поток обеспечивает мониторинг в реальном времени и профилактическое обслуживание… не только сокращает время простоя, но также продлевает срок службы активов и минимизирует перерасход средств», — объясняет Шиледар.
«Интеграция ИИ в сетевую инфраструктуру больше не является просто технологическим дополнением, а преобразующей силой, меняющей генерацию, передачу и распределение». От прогнозирования инерции до «агентного» планирования передачи, поставщики сетевых технологий используют ИИ, где он снижает нагрузку на операторов и ускоряет принятие решений, особенно по мере того, как выполняется моделирование и увеличивается количество запросов на подключение по всей сети. «Мы используем алгоритмы машинного обучения и искусственного интеллекта, чтобы предсказать при определенных условиях, как будет выглядеть инерция», — говорит Эскандар.
«Эта информация позволяет операторам убедиться в том, что они эффективно используют всю мощность того, что у них есть». ИИ может принести огромную пользу в планировании и операциях, но его нельзя использовать везде, по крайней мере, пока. Эксперты подчеркивают, где интеграция ИИ имеет смысл, а где нет. «Мы должны быть очень избирательными в использовании ИИ там, где это имеет смысл», — подчеркивает Блюменталь.
Отрасль требует высочайшей точности и надежности грид-технологий, особенно в случае с сетями, которые считаются критически важной инфраструктурой, чего ИИ во многих случаях еще не может гарантировать, особенно когда он имеет дело с фрагментированными данными. В низковольтных сетях часто отсутствуют или неточные данные, что исторически замедляло внедрение передовых инструментов, таких как цифровые двойники. Хотя это может указывать на недружественную среду для искусственного интеллекта, подход Plexigrid заключается в использовании искусственного интеллекта для заполнения пробелов. Компания сочетает аналитику на основе искусственного интеллекта с физическими моделями для улучшения аналитики, не жертвуя при этом надежностью. «Здесь ИИ играет важную роль не потому, что ИИ хорошо справляется с плохими данными, а в контексте очень больших сеток он может помочь решить проблему недостающих данных», — объясняет Вадман.
«Мы обучаем эту [технологию] на сетках с хорошими данными, а затем применяем ее к сеткам с плохими данными». Тем не менее, фрагментированные данные остаются одним из самых больших препятствий для интеграции ИИ в грид-технологии. Блюменталь советует, что прежде чем ИИ сможет обеспечить надежные результаты, энергетическим компаниям необходима согласованная база данных, в идеале — единый электрически жизнеспособный цифровой двойник, который можно будет использовать при планировании и операциях.
Без этого ИИ рискует стать дорогостоящим слоем поверх противоречивых входных данных. Поскольку операторы сетей обычно не склонны к риску и строго регулируются, Вадман прогнозирует, что внедрение, скорее всего, начнется с консультативных систем «оператор в цикле», а затем со временем перейдет к более автоматизированному управлению с обратной связью. По ее словам, роль искусственного интеллекта в сетевых технологиях, безусловно, развивается и растет, но пройдет много лет, прежде чем он полностью раскроет свой потенциал. Доверие зарабатывается только демонстрацией результатов, говорит Блюменталь.
«Такие поставщики, как мы, должны доказать, что цифровые решения, которые мы выводим на рынок, надежны, и когда клиенты увидят, что они работают, они примут их». Для широкой и беспрепятственной интеграции ИИ в технологии интеллектуальных сетей сектору необходимо устранить повторяющиеся препятствия: качество данных, интерпретируемость, риски кибербезопасности, масштабирование затрат в устаревшей инфраструктуре и нормативную неопределенность, которая замедляет инвестиции и развертывание. «Это те области, которыми лидеры сетей должны заняться… для широкой интеграции ИИ в решения по управлению сетями», — заключает Шиледар. Разнообразьте свое прослушивание еженедельными выпусками, в которых обсуждаются последние и величайшие события в энергетическом, нефтегазовом и горнодобывающем секторах.
От электростанций и трубопроводов до карьеров, наши журналисты в области энергетики выбирают экспертных умов, чтобы понять определяющие отрасли темы и передовые технологии, преобразующие операции и производительность. Подкаст Energy Technology, основанный на данных и анализе GlobalData, материнской компании Offshore Technology, изобилует отраслевой информацией. Эпизоды выходят в прямом эфире каждый вторник в 7 утра по восточному стандартному времени (12 вечера по Гринвичу).
Слушайте Energy Technology: отраслевую информацию на Spotify, Apple Podcasts, Amazon или где бы вы ни получали свои подкасты. Если вам нравится наш подкаст, обязательно подпишитесь и получайте уведомления о новых выпусках каждую неделю. Чтобы получать ежедневные новости отрасли, подпишитесь на наши информационные бюллетени.
