Изображение: Bidgee ( CC BY-SA 3.0 )
Что это
Операторы сетей уже используют оптимизацию. Машинное обучение добавляет более быстрые прогнозы ветра, солнца и спроса и иногда предлагает диспетчеризацию. Опубликованный в 2019-м результат DeepMind касался ветроферм Google в США: нейросеть предсказывала выдачу примерно на 36 часов вперёд и подняла ценность этих мегаватт примерно на 20 процентов против обязательств без привязки ко времени. Разговоры с британской National Grid были разведкой и не стали внедрённым продуктом для сети. Другие операторы пробуют похожие инструменты.
Какую проблему закрывает
Переменные ВИЭ требуют лучшего предсказания и более быстрого управления, иначе мы жжём больше газа «на всякий случай». Перегрузка и устойчивость инверторной генерации: отдельные, более трудные задачи.
Как работает
Модели вбирают погоду и истории в духе SCADA и выдают более узкий прогноз или рекомендованную уставку. Люди и существующие системы управления энергией остаются в контуре. Блэкаут: неприемлемый учебный прогон.
Статус и участники
Google DeepMind на ветрофермах Google в США (публично 2019); разные пилоты ISO/RTO и вендоров; позднее британское прогнозирование солнца группами вроде Open Climate Fix. Отчёты МЭА о цифровизации обозревают поле.
Риски и пределы
Кибербезопасность, скрытое смещение, когда погода новая, и вендоры, заявляющие «ИИ-сеть». Физика инверторов и защиты по-прежнему правит.
Источники
Заметка DeepMind от 26 февраля 2019 о ценности ветра (фермы Google в США); IEA Digitalisation and Energy. Разговоры с National Grid не стали продуктом.