Problem
Operatorzy sieci przesyłowych (TSO) i dystrybucyjnych (DSO) w całej Europie stają przed nowym wyzwaniem: integracją zmiennej generacji z odnawialnych źródeł energii (OZE) z siecią. Wahania mocy z farm wiatrowych i fotowoltaiki, brak precyzyjnych prognoz oraz rosnące zapotrzebowanie odbiorców prowadzą do ryzyka przeciążeń, strat energii, a w skrajnych przypadkach – blackoutów.
Cel
Wykorzystanie sztucznej inteligencji do predykcji zapotrzebowania na energię, optymalizacji zarządzania przepływem mocy w sieci oraz wczesnego wykrywania anomalii, aby zwiększyć stabilność, ograniczyć koszty operacyjne i w pełni wykorzystać potencjał OZE.
Story
Jeden z operatorów sieci dystrybucyjnej (DSO) w Europie Środkowej zmagał się z trudnościami w planowaniu przepływu mocy z przyłączonych farm fotowoltaicznych. Brak precyzyjnych prognoz zużycia energii oraz zmienność produkcji z PV prowadziły do nieefektywnego wykorzystania infrastruktury, kosztownych rezerw mocy i wzrostu ryzyka awarii.
Zespół podjął decyzję o wdrożeniu systemu AI, który w czasie rzeczywistym analizował dane pogodowe, dane z IoT (liczniki, inwertery, SCADA) oraz historię zużycia energii z kilku ostatnich lat. Algorytmy uczenia maszynowego przewidywały zapotrzebowanie z dokładnością do 15 minut i umożliwiały dynamiczne sterowanie obciążeniem sieci. Dodatkowo, system analizował odchylenia napięcia i częstotliwości, wykrywając anomalie wskazujące na przeciążenia lub ryzyko awarii.
W ciągu pierwszych 6 miesięcy operator ograniczył konieczność uruchamiania kosztownych rezerw o 30%, a liczba incydentów przeciążeniowych spadła o 40%. Oszczędności operacyjne i wzrost stabilności sieci przyspieszyły ROI, które osiągnięto już po 24 miesiącach.
Rezultaty (KPI)
Dzięki wdrożeniu AI operator sieci:
✅ Zwiększył dokładność prognoz zapotrzebowania energii do 93%
✅ Ograniczył zużycie rezerw mocy o 30%
✅ Zredukował liczbę przeciążeń i awarii o 40%
✅ Skrócił czas reakcji na anomalie z godzin do minut
✅ Osiągnął zwrot z inwestycji (ROI) w 24 miesiące
Podsumowanie przebiegu wdrożenia
- Wybór platformy AI do przetwarzania danych z systemów SCADA, IoT i ERP
- Integracja z systemem monitorowania sieci i danymi pogodowymi
- Uczenie algorytmów na danych historycznych i rozpoczęcie predykcji w czasie rzeczywistym
- Automatyczna identyfikacja anomalii i dynamiczna optymalizacja przepływu mocy
- Raportowanie KPI i integracja z dashboardem dla zespołów technicznych
Zakres wdrożenia
- Predykcja zapotrzebowania: Sztuczna inteligencja analizująca dane pogodowe, zużycie energii i zachowania odbiorców
- Zarządzanie w czasie rzeczywistym: Dynamiczne sterowanie przepływem energii w sieci w oparciu o AI
- Detekcja awarii: Algorytmy wykrywające anomalie napięcia, częstotliwości i mocy
- Integracja z systemami SCADA/ERP: Automatyczne podejmowanie decyzji i pełna widoczność danych
Rozwiązania technologiczne – główne i wspierające
⚙️ Sztuczna inteligencja (AI): Modele predykcyjne oparte na uczeniu maszynowym – wykorzystywane do prognozowania zapotrzebowania, optymalizacji przepływów mocy i detekcji anomalii
⚙️ Internet of Things (IoT): Dane z liczników energii, inwerterów i czujników sieciowych
⚙️ Big Data: Przetwarzanie danych telemetrycznych i czasowych w czasie rzeczywistym
⚙️ Predictive Analytics: Analiza danych pod kątem wykrywania nieprawidłowości oraz przewidywania trendów zużycia
⚙️ Integracja z SCADA/ERP: System AI osadzony w istniejącej infrastrukturze operacyjnej
Narzędzia programistyczne
- Python
- Azure Machine Learning
- SCADA
- Power BI
- TensorFlow
- Kafka
Branżowe standardy i frameworki AI/ML
W projektach tego typu typowo stosuje się poniższe biblioteki i narzędzia – część z nich została wykorzystana również w tym wdrożeniu:
- TensorFlow, PyTorch – trenowanie i wdrażanie modeli AI
- Scikit-learn, XGBoost – klasyfikacja, regresja, analityka danych
- H2O.ai – automatyczne ML (AutoML) dla dużych zbiorów danych