Łukasz Dobrzański
Inżynier ekolog
AI dla energetyki – jak sztuczna inteligencja może pomóc OZE, sieciom i przemysłowi? Część II
W pierwszej części artykułu sztuczna inteligencja została przedstawiona przede wszystkim jako nowe źródło zapotrzebowania na energię elektryczną. Rozwój modeli AI, centrów danych i infrastruktury cyfrowej będzie wymagał stabilnego zasilania, nowych źródeł wytwórczych, magazynów energii oraz rozbudowy sieci. To jednak tylko jedna strona tego zjawiska.
Jednak istotna jest również druga strona zagadnienia: sztuczna inteligencja może stać się narzędziem wspierającym transformację energetyczną. Może pomagać w prognozowaniu produkcji z odnawialnych źródeł energii, optymalizacji pracy sieci elektroenergetycznych, zarządzaniu magazynami energii, ograniczaniu awarii, poprawie efektywności przemysłu i zmniejszaniu zużycia energii w budynkach.
Międzynarodowa Agencja Energetyczna w raporcie „Energy and AI” wskazuje, że AI jest już wykorzystywana przez przedsiębiorstwa energetyczne do optymalizacji produkcji, przesyłu i zużycia energii. Cele takich wdrożeń są konkretne: obniżenie kosztów, poprawa niezawodności, wydłużenie żywotności aktywów, ograniczenie przestojów oraz redukcja emisji. W praktyce oznacza to, że sztuczna inteligencja nie jest jedynie technologią zwiększającą popyt na energię, ale może być też jednym z narzędzi lepszego zarządzania systemem energetycznym.
Dlaczego energetyka potrzebuje nowych narzędzi cyfrowych?
System elektroenergetyczny staje się coraz bardziej złożony. Przez wiele dekad był oparty głównie na dużych, centralnie sterowanych elektrowniach, które produkowały energię w sposób względnie przewidywalny. Obecnie coraz większe znaczenie mają źródła rozproszone, fotowoltaika, energetyka wiatrowa, magazyny energii, samochody elektryczne, pompy ciepła i aktywni odbiorcy energii.
Taki system wymaga znacznie większej liczby decyzji podejmowanych w krótszym czasie. Operatorzy muszą przewidywać produkcję z OZE, zapotrzebowanie odbiorców, ograniczenia sieciowe, ryzyko awarii, poziom naładowania magazynów energii i dostępność źródeł dyspozycyjnych. Im więcej źródeł zmiennych i rozproszonych, tym większe znaczenie mają dane oraz narzędzia pozwalające je szybko analizować.
Sztuczna inteligencja może wspierać energetykę właśnie w tym miejscu. Jej przewaga polega na zdolności do analizowania dużych zbiorów danych, rozpoznawania wzorców i przewidywania zmian w czasie rzeczywistym. Nie zastępuje ona infrastruktury energetycznej, ale może poprawić sposób jej wykorzystania.
Jak AI może wspierać rozwój OZE?
Jednym z najważniejszych zastosowań AI w energetyce jest prognozowanie produkcji z odnawialnych źródeł energii. Fotowoltaika i energetyka wiatrowa zależą od warunków pogodowych, dlatego ich produkcja zmienia się w czasie. Im dokładniej można przewidzieć nasłonecznienie, zachmurzenie, temperaturę, kierunek i prędkość wiatru, tym łatwiej zaplanować pracę całego systemu.
AI może analizować dane z wielu źródeł, m.in.:
- historyczne dane pogodowe,
- bieżące dane meteorologiczne,
- zdjęcia satelitarne,
- dane z czujników na farmach PV i wiatrowych,
- dane z systemów SCADA,
- lokalne pomiary promieniowania słonecznego i prędkości wiatru,
- dane o pracy sieci i zapotrzebowaniu odbiorców.
Na tej podstawie algorytmy mogą prognozować produkcję energii z konkretnej farmy fotowoltaicznej lub wiatrowej z większą dokładnością niż tradycyjne modele. To ważne, ponieważ błędna prognoza produkcji OZE może prowadzić do niezbilansowania systemu, wyższych kosztów bilansowania albo konieczności ograniczania produkcji ze źródeł odnawialnych.
W praktyce AI może pomagać w ograniczaniu tzw. curtailmentu, czyli redukcji produkcji OZE wtedy, gdy sieć lub system nie są w stanie przyjąć całej dostępnej energii. Lepsze prognozy pozwalają wcześniej zaplanować pracę magazynów energii, źródeł dyspozycyjnych, odbiorców elastycznych i sieci. Dzięki temu energia z OZE może być wykorzystywana efektywniej.
Czy AI może pomóc magazynom energii?
Magazyny energii są jednym z kluczowych elementów systemu z dużym udziałem OZE. Ich zadaniem jest przechowywanie energii wtedy, gdy produkcja jest wysoka lub ceny są niskie, oraz oddawanie jej do sieci wtedy, gdy zapotrzebowanie rośnie albo produkcja z wiatru i słońca spada. W praktyce zarządzanie magazynem energii jest jednak złożone, bo zależy od wielu zmiennych jednocześnie.
AI może wspierać magazyny energii w kilku obszarach.
Po pierwsze, może prognozować optymalne momenty ładowania i rozładowania magazynu. Algorytm bierze pod uwagę prognozę produkcji z OZE, ceny energii, zapotrzebowanie odbiorców, ograniczenia sieciowe, zapotrzebowanie na usługi bilansujące i stan techniczny baterii.
Po drugie, AI może pomagać w ograniczaniu degradacji baterii. Każdy cykl ładowania i rozładowania wpływa na żywotność magazynu. Inteligentne systemy mogą dobierać strategię pracy tak, aby magazyn zarabiał lub wspierał system, ale jednocześnie nie był eksploatowany w sposób nadmiernie skracający jego żywotność.
Po trzecie, AI może wspierać udział magazynów energii w usługach systemowych i bilansujących. Magazyn może reagować szybciej niż wiele klasycznych źródeł wytwórczych, ale aby było to efektywne, potrzebne są precyzyjne prognozy i automatyzacja decyzji. AI może analizować sygnały rynkowe i techniczne, a następnie wskazywać, kiedy magazyn powinien świadczyć usługę regulacyjną, kiedy uczestniczyć w arbitrażu cenowym, a kiedy zachować energię na potrzeby lokalnego odbiorcy.
Po czwarte, AI może integrować magazyny z farmami fotowoltaicznymi i wiatrowymi. W takim modelu algorytm decyduje, jaka część produkcji powinna zostać oddana bezpośrednio do sieci, jaka skierowana do magazynu, a jaka wykorzystana lokalnie. Jest to szczególnie istotne tam, gdzie występują ograniczenia przyłączeniowe lub ryzyko okresowego ograniczania produkcji OZE.
Jak AI może poprawić pracę sieci elektroenergetycznych?
Sieci elektroenergetyczne są jednym z najważniejszych obszarów zastosowania AI. Wraz z rozwojem OZE, magazynów i źródeł rozproszonych sieć musi obsługiwać coraz bardziej zmienne przepływy energii. Energia nie płynie już tylko od dużej elektrowni do odbiorcy końcowego. Coraz częściej jest produkowana lokalnie, oddawana do sieci przez prosumentów, magazynowana, bilansowana i zużywana w różnych godzinach.
AI może wspierać sieci elektroenergetyczne poprzez kilka konkretnych rozwiązań.
Pierwszym jest dynamiczna ocena obciążalności linii. Tradycyjnie linie elektroenergetyczne mają określone limity przesyłu, często przyjmowane konserwatywnie. W rzeczywistości ich zdolność przesyłowa zależy m.in. od temperatury, wiatru, nasłonecznienia i aktualnych warunków pracy. AI, korzystając z danych pogodowych i czujników, może pomagać określać w czasie rzeczywistym, ile energii można bezpiecznie przesłać daną linią.
Drugim rozwiązaniem jest wykrywanie i lokalizacja awarii. Algorytmy mogą analizować dane z czujników, zabezpieczeń i systemów pomiarowych, aby szybciej wykryć uszkodzenie oraz wskazać jego lokalizację. Dzięki temu ekipy techniczne mogą być kierowane dokładniej, a czas przerwy w dostawie energii może być krótszy.
Trzecim rozwiązaniem jest estymacja stanu sieci. Nie każdy punkt sieci jest opomiarowany, dlatego operator musi odtwarzać obraz pracy systemu na podstawie ograniczonej liczby danych. AI może wspierać takie analizy, przewidując napięcia, przepływy i ryzyka przeciążeń w miejscach, gdzie nie ma bezpośredniego pomiaru.
Czwartym zastosowaniem jest automatyzacja reakcji na przeciążenia. Jeżeli system wykryje, że dana część sieci jest zagrożona przeciążeniem, może zaproponować działania: zmianę nastaw, wykorzystanie magazynu energii, ograniczenie wybranego źródła, aktywację elastycznego odbioru lub zmianę konfiguracji sieci.
Piątym obszarem jest planowanie rozwoju sieci. AI może analizować dane o nowych przyłączeniach OZE, magazynów, odbiorców przemysłowych, pomp ciepła czy ładowarek samochodów elektrycznych. Dzięki temu operatorzy mogą lepiej określać, gdzie sieć wymaga modernizacji, a gdzie można zwiększyć wykorzystanie istniejącej infrastruktury bez natychmiastowej budowy nowych linii.
Czy AI może ograniczyć koszty awarii i przestojów?
W energetyce oraz przemyśle duże znaczenie ma predykcyjne utrzymanie ruchu, czyli przewidywanie awarii zanim do nich dojdzie. Dotyczy to zarówno farm wiatrowych i fotowoltaicznych, jak i sieci, transformatorów, turbin, magazynów energii czy linii produkcyjnych w zakładach przemysłowych.
Klasyczne podejście polega na okresowych przeglądach lub reagowaniu po wystąpieniu awarii. AI pozwala przejść do modelu, w którym stan urządzeń jest monitorowany na bieżąco. Algorytmy analizują m.in.:
- temperaturę urządzeń,
- drgania,
- hałas,
- obciążenie,
- parametry elektryczne,
- historię pracy,
- dane z inspekcji dronowych,
- obrazy termowizyjne,
- odchylenia od typowego profilu pracy.
Jeżeli system zauważy anomalię, może wskazać ryzyko awarii z wyprzedzeniem. W przypadku farmy wiatrowej może to dotyczyć przekładni, łopat, generatora lub układów sterowania. W przypadku farmy fotowoltaicznej: falowników, połączeń kablowych, hotspotów na modułach, zabrudzeń paneli lub spadków wydajności. W sieci elektroenergetycznej może to dotyczyć transformatorów, izolatorów, linii kablowych i napowietrznych.
Korzyści są praktyczne: mniej nieplanowanych przestojów, niższe koszty serwisu, dłuższa żywotność urządzeń i większa produkcja energii z istniejących aktywów.
Jak AI może zmniejszyć zużycie energii w przemyśle?
Przemysł jest jednym z najważniejszych obszarów, w których AI może realnie ograniczać zużycie energii. Dotyczy to zarówno sektorów energochłonnych, takich jak przemysł stalowy, cementownie, przemysł chemiczny, papiernictwo czy rafinerie, jak i zakładów mniej energochłonnych, w których energia nie zawsze była dotąd najważniejszym obszarem optymalizacji.
Nie wystarczy jednak napisać, że „AI ogranicza zużycie energii w przemyśle”. Trzeba wskazać konkretne mechanizmy. W zakładach przemysłowych AI może wspierać m.in.:
- sterowanie procesami produkcyjnymi w czasie rzeczywistym,
- optymalizację temperatury, ciśnienia, przepływu i prędkości pracy urządzeń,
- ograniczanie strat ciepła,
- optymalizację pracy sprężarek, pomp, wentylatorów i silników,
- przewidywanie zapotrzebowania na parę technologiczną,
- optymalizację zużycia paliw,
- lepsze wykorzystanie ciepła odpadowego,
- ograniczanie pracy urządzeń w trybie jałowym,
- planowanie produkcji pod kątem cen energii i dostępności mocy,
- wykrywanie odchyleń od optymalnych parametrów procesu.
W praktyce oznacza to, że AI może stale analizować dane z czujników i systemów automatyki przemysłowej, a następnie podpowiadać lub automatycznie wdrażać korekty. Na przykład w hucie może optymalizować zużycie energii w piecach i procesach cieplnych. W cementowni może dobierać parametry procesu wypału klinkieru oraz udział paliw alternatywnych. W papierni może optymalizować obiegi pary, suszenie i pracę napędów.
IEA wskazuje, że szerokie zastosowanie znanych już rozwiązań AI do optymalizacji procesów przemysłowych mogłoby przynieść bardzo duże oszczędności energii. W sektorach energochłonnych możliwe są dodatkowe oszczędności rzędu kilku procent, zależnie od branży i konkretnego zastosowania. W przemyśle, gdzie koszty energii stanowią istotną część kosztów produkcji, nawet kilka procent oszczędności może mieć duże znaczenie dla konkurencyjności.
Czy AI może poprawić efektywność budynków?
Budynki zużywają dużą ilość energii na ogrzewanie, chłodzenie, wentylację, oświetlenie i pracę urządzeń elektrycznych. W tym obszarze AI może wspierać tzw. inteligentne zarządzanie energią, ale również tutaj trzeba wskazać konkretne rozwiązania.
Najważniejsze zastosowania obejmują:
- sterowanie ogrzewaniem, wentylacją i klimatyzacją na podstawie rzeczywistego użytkowania budynku,
- przewidywanie zapotrzebowania na ciepło i chłód,
- wykorzystywanie prognoz pogody do wcześniejszego przygotowania budynku,
- automatyczne dostosowanie temperatury do obecności ludzi,
- optymalizację pracy pomp ciepła, kotłów, klimatyzatorów i central wentylacyjnych,
- zarządzanie oświetleniem w zależności od obecności użytkowników i światła dziennego,
- sterowanie ładowaniem samochodów elektrycznych,
- integrację instalacji fotowoltaicznej, magazynu energii i odbiorników w budynku,
- przesuwanie zużycia energii na godziny niższych cen lub wyższej produkcji z OZE.
Biurowiec może np. ograniczać chłodzenie pustych stref, wcześniej schładzać lub ogrzewać pomieszczenia przed szczytem cenowym, a także dostosowywać wentylację do liczby osób w budynku. W budynku mieszkalnym system może zarządzać pompą ciepła, magazynem energii i ładowarką samochodu elektrycznego tak, aby maksymalizować wykorzystanie własnej energii z fotowoltaiki.
Według IEA istniejące rozwiązania AI w budynkach, gdyby zostały szeroko wdrożone, mogłyby przynieść globalne oszczędności energii elektrycznej rzędu około 300 TWh. To pokazuje, że potencjał nie dotyczy wyłącznie przemysłu i energetyki zawodowej, ale również milionów budynków, które mogą stać się bardziej elastycznymi i efektywnymi odbiorcami energii.
Jak AI może wspierać odbiorców i usługi elastyczności?
W nowoczesnym systemie energetycznym odbiorca nie musi być biernym konsumentem energii. Coraz większe znaczenie ma elastyczność, czyli zdolność do zmiany profilu zużycia energii w odpowiedzi na sygnały z rynku lub sieci. Może to oznaczać przesunięcie pracy urządzeń, ograniczenie poboru w godzinach szczytu, uruchomienie magazynu energii albo zwiększenie zużycia wtedy, gdy produkcja z OZE jest wysoka.
AI może wspierać elastyczność odbiorców poprzez automatyczne zarządzanie urządzeniami i instalacjami. Dotyczy to m.in.:
- pomp ciepła,
- klimatyzacji,
- chłodni i mroźni,
- sprężarek,
- ładowarek samochodów elektrycznych,
- magazynów energii,
- instalacji przemysłowych,
- systemów HVAC w budynkach komercyjnych,
- lokalnych źródeł OZE.
Takie rozwiązania mogą działać pojedynczo lub w ramach agregacji. Agregator łączy wiele małych źródeł, magazynów i odbiorców w jeden większy zasób, który może świadczyć usługi na rzecz rynku energii lub operatora systemu. AI może prognozować, jaką elastyczność można uzyskać z danej grupy odbiorców, kiedy będzie ona dostępna i jak ją aktywować bez zakłócania podstawowej działalności użytkowników.
Dla systemu elektroenergetycznego oznacza to dodatkowe narzędzie bilansowania. Zamiast zawsze uruchamiać dodatkowe źródło wytwórcze, można czasem ograniczyć lub przesunąć zużycie energii tam, gdzie nie powoduje to strat dla odbiorcy. W systemie z dużym udziałem OZE taka elastyczność będzie coraz cenniejsza.
Czy AI może przyspieszyć innowacje w energetyce?
Sztuczna inteligencja może wspierać energetykę nie tylko w codziennej pracy systemu, ale również w rozwoju nowych technologii. IEA zwraca uwagę, że AI może przyspieszać proces poszukiwania, testowania i komercjalizacji nowych rozwiązań.
Dotyczy to m.in.:
- nowych materiałów dla fotowoltaiki,
- nowych chemii baterii,
- katalizatorów do produkcji paliw syntetycznych,
- materiałów do wychwytywania CO2,
- optymalizacji procesów cementowych,
- rozwoju technologii magazynowania energii,
- projektowania bardziej efektywnych urządzeń energetycznych.
W tradycyjnym modelu badania nad nowymi materiałami są czasochłonne, ponieważ trzeba przetestować ogromną liczbę możliwych kombinacji. AI może analizować dane z wcześniejszych eksperymentów, symulować właściwości materiałów i wskazywać najbardziej obiecujące kierunki badań. Nie zastępuje to laboratoriów, ale może skrócić etap poszukiwań i zmniejszyć liczbę kosztownych prób.
W dłuższej perspektywie może to mieć znaczenie dla rozwoju tańszych baterii, sprawniejszych paneli fotowoltaicznych, skuteczniejszych technologii wychwytywania CO2 i mniej emisyjnych procesów przemysłowych.
Jakie są ograniczenia wykorzystania AI w energetyce?
Mimo dużego potencjału AI nie jest rozwiązaniem automatycznym ani pozbawionym barier. Energetyka jest sektorem krytycznym, w którym błędne decyzje mogą mieć poważne konsekwencje. Dlatego wdrażanie AI musi być ostrożne, kontrolowane i dobrze zintegrowane z istniejącymi systemami.
Najważniejsze bariery to:
- brak dobrej jakości danych,
- ograniczona cyfryzacja części infrastruktury,
- brak interoperacyjności systemów,
- niedobór kompetencji cyfrowych w energetyce,
- ryzyka cyberbezpieczeństwa,
- niejasna odpowiedzialność za decyzje podejmowane przez algorytmy,
- koszty integracji z istniejącą infrastrukturą,
- ostrożność regulatorów i operatorów,
- brak odpowiednich zachęt rynkowych.
Szczególnie ważne jest cyberbezpieczeństwo. Im bardziej cyfrowy i zautomatyzowany jest system energetyczny, tym większe znaczenie ma odporność na cyberataki. AI może pomagać w wykrywaniu zagrożeń, ale może być również wykorzystywana przez atakujących. Dlatego rozwój sztucznej inteligencji w energetyce musi iść w parze z ochroną infrastruktury krytycznej.
Drugim ograniczeniem są dane. Algorytmy AI są tak dobre, jak dane, na których pracują. Jeżeli dane są niepełne, niespójne albo niskiej jakości, wyniki analiz mogą być błędne. W energetyce oznacza to konieczność inwestycji nie tylko w same algorytmy, ale także w czujniki, pomiary, standardy danych i systemy wymiany informacji.
Co to oznacza dla Polski?
Dla Polski sztuczna inteligencja może mieć znaczenie w kilku obszarach. Po pierwsze, może wspierać integrację rosnącej liczby źródeł OZE z systemem elektroenergetycznym. Dotyczy to zarówno dużych farm wiatrowych i fotowoltaicznych, jak i źródeł prosumenckich. Lepsze prognozowanie produkcji, zarządzanie ograniczeniami sieciowymi i optymalizacja pracy magazynów energii mogą ograniczać koszty bilansowania oraz poprawiać wykorzystanie energii odnawialnej.
Po drugie, AI może wspierać operatorów sieci w planowaniu modernizacji i rozbudowy infrastruktury. W Polsce jednym z głównych wyzwań transformacji jest dostosowanie sieci do większej liczby rozproszonych źródeł, magazynów i nowych odbiorców energii. Narzędzia analityczne mogą pomagać w identyfikacji miejsc, w których inwestycje sieciowe są najpilniejsze, oraz tam, gdzie możliwe jest lepsze wykorzystanie istniejących zasobów.
Po trzecie, AI może mieć znaczenie dla przemysłu. Wysokie koszty energii powodują, że nawet kilkuprocentowa poprawa efektywności energetycznej może być istotna dla konkurencyjności zakładów. Szczególnie dotyczy to branż energochłonnych, ale także przedsiębiorstw, które korzystają z chłodzenia, sprężonego powietrza, pary technologicznej, pomp, wentylatorów i silników.
Po czwarte, AI może wspierać rozwój usług elastyczności i agregacji. Wraz ze wzrostem liczby pomp ciepła, samochodów elektrycznych, magazynów energii i instalacji fotowoltaicznych coraz większe znaczenie będzie miało automatyczne zarządzanie popytem. Odbiorcy, którzy dziś są traktowani głównie jako konsumenci energii, mogą w przyszłości stać się aktywnymi uczestnikami rynku.
Czy AI wystarczy, aby ograniczyć zużycie energii?
Sztuczna inteligencja może pomóc ograniczyć zużycie energii, ale nie zastąpi inwestycji w sieci, źródła wytwórcze, magazyny, termomodernizację, automatykę przemysłową czy efektywne urządzenia. AI jest narzędziem optymalizacji, a nie samodzielnym rozwiązaniem wszystkich problemów energetyki.
Jej największa wartość polega na tym, że pozwala lepiej wykorzystać istniejące zasoby. Może zwiększyć produkcję z OZE poprzez lepsze prognozy, ograniczyć straty dzięki szybszemu wykrywaniu awarii, poprawić wykorzystanie sieci bez natychmiastowej budowy nowych linii, zmniejszyć zużycie energii w przemyśle i budynkach oraz pomóc w zarządzaniu elastycznością odbiorców.
Warto jednak pamiętać, że rozwój sztucznej inteligencji wiążę się z rosnącym zapotrzebowaniem na energie elektryczną i wodę. Trenowanie dużych modeli oraz funkcjonowanie centrów danych wymaga znacznych zasobów energetycznych. Z tego względu wpływ AI na środowisko nie jest jednoznaczny. Ostateczny bilans zależy od tego, czy oszczędności osiągnięte dzięki wykorzystaniu AI w energetyce, przemyśle i budynkach będą większe niż dodatkowe zużycie energii związane z jej funkcjonowaniem.
Podsumowanie
Najważniejszy wniosek jest więc podobny jak w pierwszej części, ale odwrócony. AI będzie zwiększać zapotrzebowanie na energię przez rozwój centrów danych, ale jednocześnie może pomóc ograniczać zużycie energii w innych częściach gospodarki. Bilans tych dwóch zjawisk będzie zależał od tego, jak szybko wdrożone zostaną rozwiązania poprawiające efektywność energetyczną, jak dobrze AI zostanie zintegrowana z systemem energetycznym oraz czy sektor energii będzie miał dostęp do danych, kompetencji i odpowiednich regulacji.
Sztuczna inteligencja nie jest więc „srebrną kulą” transformacji energetycznej. Może być jednak ważnym narzędziem, które pomoże zarządzać systemem coraz bardziej opartym na OZE, magazynach energii, elastycznym popycie i cyfrowej infrastrukturze.
Źródła:
https://www.iea.org/reports/energy-and-ai
https://energy.ec.europa.eu/topics/eus-energy-system/digitalisation-energy-system_en
https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/digitalisation-energy
https://www.europarl.europa.eu/RegData/etudes/BRIE/2025/775859/EPRS_BRI(2025)775859_EN.pdf
https://strategia.pse.pl/Broszura_Strategia_2040.pdf
https://www.gov.pl/web/klimat/krajowy-plan-w-dziedzinie-energii-i-klimatu