Polskie firmy energetyczne wykorzystują sztuczną inteligencję do sprawdzania, ile prądu zużywają nasze czajniki elektryczne, pralki i zmywarki. Zaś drony i nowoczesne systemy komputerowe są zaangażowane do tego, by niwelować skutki przerw w dostawach energii.
Halo, tu awaria
Przykładem jest spółka Tauron, która uruchomiła wirtualnego agenta. Jego zadaniem jest przyjmowanie zgłoszeń od klientów o awarii sieci energetycznej. Przyjmując zgłoszenie agent zapisuje adres wystąpienia awarii i opisuje zdarzenie. Dzięki niemu firma może przyjąć kilkaset zgłoszeń telefonicznych jednocześnie.
System nie tylko przyjmuje zgłoszenia, lecz także informuje odbiorców o awariach i remontach.
– Skuteczność testów przez siedem miesięcy, w tym poprawna rejestracja 8 tysięcy zgłoszeń zadecydowała o wdrożeniu rozwiązania – mówił miesiąc temu Grzegorz Krajewski, dyrektor departamentu operatora sieci w Tauron Dystrybucja.
System przetestowany w trudnych warunkach
System przeszedł swój chrzest bojowy na początku marca. Huragan poprzewracał drzewa, uszkadzając linie energetyczne i pozbawiając prądu kilkaset tysięcy gospodarstw domowych. Wirtualni agenci przyjęli wówczas ponad 13,5 tysiąca zgłoszeń. W tym samym czasie konsultanci odebrali blisko 5,2 tysiąca sygnałów.
Łącznie po siedmiu miesiącach działania, wirtualni agenci przyjęli i zarejestrowali ponad 86 tysięcy zgłoszeń dotyczących awarii sieci energetycznej oraz uszkodzeń oświetlenia ulicznego. To wpłynęło na decyzję o wdrożeniu rozwiązania na stałe.
PGE stawia na oszczędność produkcji energii
Jedną z pierwszych firm, które wdrożyły sztuczną inteligencję jest PGE Energia Ciepła. Początki stosowania SI sięgają 2013 roku. A efektem było wprowadzenie optymalizatora spalania węgla kamiennego w kotle pyłowym OP-650 w elektrowni PGE Rybnik.
Dzięki optymalizatorowi firma zaoszczędziła około 1,5 tysiąca ton węgla rocznie i zmniejszyła emisję dwutlenku węgla o ponad 4 tysiące ton w skali roku.
Algorytm odpowiedzialny też za prognozy
W 2013 roku firma PGE EC zastosowała sztuczną inteligencję do prognozowania zapotrzebowania na ciepło dla Krakowa. Urządzenie prognozuje z 7-dniowym wyprzedzeniem.
– Narzędzie wykorzystuje uczenie maszynowe do budowy modelu, który na podstawie prognozy pogody określa zapotrzebowanie na ciepło – tłumaczy rzecznik PGE Maciej Szczepaniuk. W 2018 roku oprogramowanie wzbogacono o najnowocześniejsze biblioteki uczenia maszynowego.
W tym roku koncern przeszkolił swoich pracowników z metod analizy danych i modelowania z wykorzystaniem metod sztucznej inteligencji, dzięki czemu powstał samodzielny zespół budowania i kalibrowania modeli prognostycznych – informuje spółka.
Awarie pod specjalnym nadzorem
Sztuczna inteligencja jest także wykorzystywana do przewidywania awarii i planowania remontów.
Opracowany model wykorzystuje metody uczenia maszynowego, które na podstawie parametrów technologicznych ciepłociągów, historii awarii oraz danych dotyczących warunków eksploatacji sporządza „ranking” najbardziej prawdopodobnych odcinków, na których może wystąpić awaria.
Model został wdrożony w PGE Toruń i jest narzędziem wsparcia dla Wydziału Inżynierii Produkcji i Dystrybucji.
Ile energii potrzebujesz do zagotowania wody?
Koncern PGE inwestuje także w sztuczną inteligencję poprzez zakup start-upu Lerta, który opracowuje rozwiązania z dziedziny internetu rzeczy.
Lerta rozpoznaje kilka rodzajów urządzeń obecnych w domach, w tym pralkę, zmywarkę i czajnik elektryczny. Każde z urządzeń posiada charakterystyczny profil zużycia energii w czasie. Na podstawie przeprowadzonych badań i zebranych danych, nauczono sieci neuronowe rozpoznawać te profile w sumarycznym zużyciu z licznika głównego. W wyniku uczenia powstał zestaw sieci neuronowych wyspecjalizowanych do rozpoznawania konkretnych typów urządzeń.
Wynikiem analizy zużycia energii w danym okresie jest lista tzw. aktywacji urządzeń. Aktywacją jest typowe działanie urządzenia, np. cykl prania lub zagotowanie wody w czajniku. W ramach aktywacji sieć neuronowa szacuje datę i ilość energii przeznaczoną na wykonanie takiej czynności. Na podstawie tych danych Lerta jest w stanie określić, ile energii miesięcznie zużywają urządzenia określonego typu w gospodarstwie domowym. A co za tym idzie oszacować, ile pieniędzy użytkownicy wydadzą na konkretne aktywności – tłumaczy Szczepaniuk.
Energa, Innogy i Enea też chcą innowacji
Pozostałe spółki na polskim rynku energetyki wskazują na chęć wdrażania innowacyjnych rozwiązań. Inteligentny parking to projekt Energa Oświetlenie, realizowany w Gdańsku.
Enea na razie nie posiada rozwiązań wykorzystujących wprost sztuczną inteligencję. Jedną z ostatnich innowacji było wprowadzenie systemu szkoleń dla pracowników z wykorzystaniem technologii rozszerzonej i specjalnej aplikacji. Czy Enea pójdzie w ślady większych spółek energetycznych? Tego na razie nie wiadomo.
Z kolei warszawska innogy (dawny RWE Stoen) kładzie duży nacisk na rozwój koncepcji smart living i internetu rzeczy. Wskazuje na to między innymi stworzenie przy współpracy z Orange i Integrated Solutions Innogy Laboratorium of Things. Ma ono w przyszłości tworzyć rozwiązania wspierające klientów. Na razie jednak spółka nie informuje czy będą to innowacje z obszaru sztucznej inteligencji.