Europejski Kongres Przemysłu i Energetyki "Industry intransition". Drugi dzień ważnej debaty gospodarczej w Katowicach

W Międzynarodowym Centrum Kongresowym w Katowicach trwa Europejski Kongres Przemysłu i Energetyki "Industry in Transition". Wydarzenie skupia najważniejszych przedstawicieli administracji państwowej, nauki i przedsiębiorstw branżowych, którzy dyskutują o rozwoju przemysłu i energetyki. Podczas kongresu omawiane są m.in. różne możliwości dostosowania sektora przemysłu i energetyki do wyzwań związanych z zieloną transformacją, a także zastosowanie w nich algorytmów sztucznej inteligencji. To właśnie ostatniemu ze wskazanych zagadnień poświęcony był pierwszy panel dyskusyjny drugiego dnia kongresu pn. "Rozwój transeuropejskich sieci energetycznych, rola systemów Sztucznej Inteligencji w zarządzaniu nimi". Grzegorz Marciniak opowiedział o wdrożeniach rozwiązań korzystających z mechanizmów sztucznej inteligencji w spółce Enea Operator. Jednym z obszarów, w których testowana jest SI, to nadzór nad jakością komunikacji GSM, realizowany we współpracy z firmami Orange i Microsoft.

- Na podstawie danych, które pozyskujemy z sieci komórkowej i z naszych systemów nadzorujemy, czy dany licznik lub obiekt jest w stanie w jak najbliższym czasie pozyskać te dane - mówi Grzegorz Marciniak. - Najważniejszym elementem będą predykcje dotyczące tego, kiedy pogarsza się sygnał. Takie badania robimy na poziomie docelowo 200 tysięcy liczników. Pierwsza próbka to 20 tysięcy obiektów - dodaje.

Kolejny projekt, w którym Enea testuje rozwiązania SI, to prognozowanie zapotrzebowania dla produkcji.

- Tu działamy na modelu, na którym będziemy chcieli prognozować z 1-2 proc. błędu na kolejne 4-5 dni. Mówienie o prognozowaniu miesiąca jest na razie nierealne - mówi Grzegorz Marciniak.

Jednocześnie Grzegorz Marciniak przywołał wyniki innych podmiotów z branży, które również używają SI do prognozowania i tam również tworzone są prognozy maksymalnie na kolejne 72 godziny. Podkreślił również, że przy wzroście udziału, wciąż jednak niestabilnej energii z OZE w miksie energetycznym, prognozy zapotrzebowania dla produkcji będą zyskiwać na znaczeniu.

Mariusz Kondraciuk, dyrektor branży Smart Infrastructure w Siemens Polska, został zapytany w jaki sposób systemy SI wdrażane przez Siemensa, pomagają w optymalizacji przepływu energii przez sieć. W odpowiedzi postawił pytanie, czy w energetyce możemy mówić o wykorzystaniu sztucznej inteligencji.

- Jeżeli przyjmiemy, że są to systemy, które w jakiś sposób się uczą i ta nauka odbywa się na bazie dużej próbki danych, to idąc tym tropem wydaje mi się, że mamy w elektroenergetyce systemy o cechach sztucznej inteligencji, które można by w ten sposób zakwalifikować. Im niższe napięcie, czyli w sieci dystrybucyjnej w szczególności, tych systemów jest więcej, bo jest więcej danych od konsumentów i odbiorców. To daje więcej możliwości uczenia się na podstawie jednej próbki sieci i przenoszenia tego na inną sieć – tłumaczy Mariusz Kondraciuk.

Inaczej wygląda sytuacja w przypadku sieci przesyłowych.

- Każda sieć przesyłowa jest inna, co oznacza, że w ogóle przestrzeń do nauki jest ograniczona. Dany operator może uczyć system tylko na swojej sieci, nie może za bardzo korzystać z doświadczeń i zachowań konsumentów innej sieci - wyjaśnia Mariusz Kondraciuk.

Simens Polska wykorzystuje już SI np. przy systemie sterowania siecią przesyłową w Polskich Sieciach Elektroenergetycznych.

- To system, który wylicza parametry sieci. Przed każdym łączeniem, nawet na chwilę przed wysłaniem polecenia, system jest na nowo przeliczany, wszystkie stopnie zasilania itd. Z jednej stronie bazuje na danych historycznych, a z drugiej na prognozie przewidywania i obliczeniach, które pokazują jak może zachowywać się system w różnych sytuacjach - mówi Mariusz Kondraciuk. - To też szukanie optymalnych połączeń i podpowiadanie operatorom czy dane zachowanie będzie bezpieczne czy nie i co zrobić - dodaje.

Mariusz Kondriaciuk podkreśla przy tym, że wszyscy, nieświadomie już korzystamy z tego systemu na co dzień. Jak tłumaczył dalej spółka Polskie Sieci Elektroenergetyczne kładzie nacisk na rozwój funkcji obliczeniowych pomagających operatorom w bezpiecznym prowadzeniu sieci. W jego ocenie to właśnie systemy pomiarowe mają być głównym polem do rozwoju algorytmów sztucznej inteligencji.

Wdrażanie systemów opartych na sztucznej inteligencji rodzi sporo wyzwań, w tym te natury prawnej, o który opowiedział dr Marcin Kraśniewski, adiunkt w Katedrze Transformacji Energetycznej Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach.

- Pierwsze zagrożenie, jakie stoi przed prawnikami, to oszacowanie zagrożenia, jakie będzie wywoływała sztuczna inteligencja w różnych podsektorach energetycznych - mówi dr Marcin Kraśniewski.

W świetle najnowszych badań, sztuczna inteligencja stosowana np. w sektorze paliw skraca czas produkcji o 30 proc. i poprawia efektywność procesu produkcyjnego o 30 proc.

- To oznacza, że sztuczna inteligencja będzie stosowana w energetyce, jeśli już nie jest stosowana, a rolą prawa będzie opanowanie ryzyka, które w sektorze energetycznym występuje w większej skali - zaznacza dr Marcin Kraśniewski.

Wyzwaniem będzie pogodzenie sztucznej inteligencji i bezpieczeństwa. Naukowiec podkreślił też, że konflikt płynący ze stosowania sztucznej inteligencji, w wymiarze prawnym, pojawia się także przy kwestii praw autorskich.