Анастасия Иванова Искусственный интеллект может стать ключевым инструментом для управления электросетями, которые становятся всё более децентрализованными и непредсказуемыми. Однако консервативная и не склонная к риску отрасль пока не готова массово внедрять технологию из-за проблем с доверием и качеством данных, считают опрошенные эксперты из Siemens Grid Software, Plexigrid и Reactive Technologies.
Поставщики технологических решений видят в ИИ способ управлять растущей сложностью энергосистем. Алгоритмы помогают прогнозировать нагрузку, выявлять неисправности на ранних стадиях и контролировать оборудование. Анализируя потоки данных с датчиков, ИИ позволяет перейти к предиктивному обслуживанию активов, что снижает время простоев и продлевает срок их службы. Технология перестаёт быть дополнением и становится инструментом, который меняет подходы к генерации, передаче и распределению энергии.
Главным препятствием для широкого применения ИИ остаётся разрозненность и низкое качество данных, особенно в низковольтных сетях. Подходы к решению этой проблемы у компаний различаются. В Plexigrid считают, что ИИ как раз и может заполнить пробелы: алгоритмы, обученные на сетях с полными данными, можно применять там, где информации не хватает. В Siemens, напротив, настаивают, что сначала необходимо создать единую и надёжную базу данных – например, полноценный цифровой двойник энергосистемы. Без этого ИИ рискует стать дорогим дополнением к неточным исходным данным.
Из-за высокого уровня ответственности и строгого регулирования операторы сетей не спешат доверять автоматизированным системам. Эксперты прогнозируют, что на первом этапе технологию будут внедрять в качестве рекомендательных систем, где конечное решение принимает человек. Постепенно, по мере того как поставщики решений докажут надёжность своих продуктов на практике, отрасль может перейти к более автоматизированным моделям управления. Однако до полного раскрытия потенциала ИИ в энергетике пройдут ещё многие годы.
Чтобы ускорить этот процесс, отрасли предстоит решить и другие системные проблемы. Среди них – обеспечение кибербезопасности, высокая стоимость модернизации устаревшей инфраструктуры и регуляторная неопределённость, которая замедляет инвестиции в новые технологии.
