Trīs atbildes: Kā mākslīgais intelekts varētu optimizēt elektrotīklu un padarīt to izturīgāku
Mūsdienās runas par mākslīgo intelektu visbiežāk saistās ar tā milzīgo enerģijas patēriņu, īpaši attiecībā uz datu centriem, kas dzen uz priekšu sarežģītu modeļu apmācību. Taču, kā norāda Prija Donti, Masačūsetsas Tehnoloģiju institūta (MIT) profesore elektrotehnikā un datorzinātnēs, ir arī otrā puse medaļas. Viņas pētījumi liecina, ka tieši AI var kļūt par neatņemamu instrumentu, lai padarītu pašu elektroapgādes sistēmu daudz efektīvāku, elastīgāku un noturīgāku pret pārmērībām.
Problēma: Nestabilais enerģijas avotu klāsts un sarežģītā vadība
Tradicionālā elektrotīkla būtība balstījās uz pāris lieliem, stabiliem ģenerācijas avotiem, piemēram, termoelektrostacijām. Mūsdienu realitāte ir pavisam cita. Tīklā arvien lielākā daļa ir mainīgie atjaunojamie avoti, kā saules paneļi un vēja turbīnas, kuru ražošana ir tieši atkarīga no laika apstākļiem. Šī nepastāvība rada milzīgus izaicinājumus līdzsvarojot piedāvājumu un pieprasījumu reālajā laikā. Pārāk daudz ražotās enerģijas ir jāizkliedē, pārāk maz – draud slodzes pārtraukumi.
Šeit, pēc Donti domām, ierodas iespēja mākslīgajam intelektam. Mašīnmācīšanās algoritmi spēj apstrādāt milzīgus datu daudzumus no tūkstošiem sensoru, laika prognozēm, patēriņa shēmām un pat elektroauto uzlādes stacijām, lai prognozētu un optimizētu sistēmas darbību ar ātrumu un precizitāti, kas cilvēkam nav sasniedzami.
1. Jautājums: Kā tieši AI var uzlabot elektrotīkla efektivitāti?
Atbilde slēpjas prognozēs un adaptācijā. Iedomājieties algoritmu, kas nepārtraukti analizē:
* **Īstermiņa laika apstākļu prognozes** konkrētās vietās ar augstu precizitāti, paredzot saules starojuma vai vēja intensitāti.
* **Patēriņa modeļus** mājokļu, rūpniecības uzņēmumu un pat atsevišķu ierīču līmenī.
* **Tīkla stāvokli** sprieguma, frekvences un slodžu ziņā visā tā garumā.
Apvienojot šos datus, AI var paredzēt, kad un kur ražošana pārsniegs pieprasījumu, un automātiski novirzīt lieko enerģiju, piemēram, uz ūdens sildīšanu vai akumulatoru uzlādi. Tāpat tas var prognozēt patēriņa pieaugumu un aktivizēt rezerves jaudas vai veicināt patēriņa mazināšanu neērtīgās stundās. Tas ir kā ļoti smalki noregulēts termostats, bet visai pilsētas vai valsts energosistēmai.
2. Jautājums: Kā AI var palīdzēt padarīt tīklu izturīgāku pret ekstrēmiem notikumiem?
Elastīgums ir nākotnes tīkla pamatā. Vētras, ārkārtas karstumi vai iekārtu atteices rada haotisku situāciju, kurā operatoriem ir jāpieņem ātri lēmumi. AI šeit var darboties kā “digitālais kopilots”.
Pēc Donti paskaidrojuma, mašīnmācīšanās modeļus var apmācīt, lai tie:
* **Ātri diagnosticētu** bojājumu vietu un raksturu, analizējot datu plūsmas pārtraukumus.
* **Ieteiktu optimālos maršrutus**, kā izolēt bojāto posmu un pārstrādāt enerģiju, lai ietekmētu pēc iespējas mazāk patērētāju.
* **Simulētu dažādus krīzes scenārijus** (piemēram, vairāku līniju sabrukumu) un ieteiktu labākos atveseļošanas plānus.
Tas nozīmē ātrāku reakciju, mazāku elektrības padeves pārtraukumu ilgumu un sistēmu, kas spēj “pašārstēties”.
3. Jautājums: Vai AI pats par sevi nepadarīs tīklu energoietilpīgāku?
Šis ir leģitīms jautājums, ņemot vērā AI apmācības milzīgo enerģijas apetīti. Taču Donti uzsver, ka ir būtiska atšķirība starp **AI apmācību** un **AI izmantošanu**. Jā, liela valoda modeļa apmācība patērē daudz elektrības. Bet vienreiz izveidots un optimizēts algoritms darbībā – piemēram, regulējot tīklu – patērē salīdzinoši niecīgu enerģijas daudzumu.
Pamatdoma ir tāda, ka ieguldījums vienreizējā apmācībā var atmaksāties ar ievērojamu ikdienas enerģijas ietaupījumu visā tīkla dzīves ciklā, samazinot izkliedēto enerģiju, efektīvāk izmantojot atjaunojamos resursus un novēršot dārgas pārslodzes.
Nākotnes perspektīva: Viedāki, decentralizētāki tīkli
Gala mērķis, ko redz pētnieki kā Donti, nav tikai uzlabot esošo sistēmu. AI ir atslēga, lai pilnībā pārveidotu to par dinamisku, adaptīvu un decentralizētu tīklu. Jau tagad tiek pētītas iespējas, kā AI var vadīt lokālus mikrotīklus, ko veido māju saules paneļi un baterijas, ļaujot apkārtnei pārdot un apmainīties ar enerģiju pēc vajadzības, mazinot atkarību no centrālajiem avotiem.
Protams, ceļš nav bez šķēršļiem. Ir jāatrisina jautājumi par datu privātumu, sistēmu caurspīdīgumu un kiberdrošību. Taču potenciāls ir milzīgs. Tātad, nākamreiz, dzirdot par AI enerģijas apetīti, ir vērts atcerēties arī otru stāstu – kā šī pati tehnoloģija var kļūt par vienu no vissvarīgākajiem rīkiem, lai mūsu enerģijas sistēmu padarītu tīrāku, stabilāku un gudrāku.
Avots: https://aihub.org/2026/01/21/3-questions-how-ai-could-optimize-the-power-grid/