asdasddas
В энергетике существует множество способов применения технологий искусственного интеллекта. В основном, здесь применяют нейронные сети, которые собираются в генеративно-состязательную схему и проектируют различные устройства и агрегаты.
Например, нужно создать опору для линии электропередач. Они могут быть спроектированы при помощи нейронных сетей, которым задали условия: объем материалов, парусность, функциональность. И в результате, чаще всего, нейронная сеть создаст объект, который похож на произведение искусства инопланетян. Но при этом, разработка будет обладать всеми функциями аналога, созданного человеком.
А значит, первая возможность – проектирование.
Идём дальше. Есть задача проектирования и создания «умных» сетей электроснабжения. Что в этом случае понимается под словом «умный»? Как минимум, три аспекта.
Во-первых, при проектировании и прокладывании сетей необходимо решать задачу оптимизации маршрутов с учётом огромного количества факторов. Многокритериальная оптимизация в пространствах высокой размерности — это то, что искусственный интеллект умеет делать очень хорошо. Так что методы поддержки проектирования при помощи ИИ-технологий смогут или самостоятельно, или же в паре с проектировщиками и конструкторами создавать оптимальные трассировки линий электропередач.
Во-вторых, когда у нас уже есть построенная сеть электроснабжения, всегда возникает задача перебалансировки нагрузки, причём в динамическом режиме. Дело в том, что потребители никогда не сидят на одном месте — высокозатратные с точки зрения потребления энергии производства закрываются и открываются, большие массы людей переезжают с места на место, в зависимости от времени суток, дня недели, наличия локальных праздников и сезона года меняется потребность в электроэнергии в различных локациях, куда доводится электричество по сети. Несмотря на то, что эта задача в целом решена, скорее всего, при помощи методов искусственного интеллекта можно ещё больше оптимизировать этот процесс так, чтобы терялось ещё меньше энергии. А это значит, в свою очередь, что нагрузка на экологию будет меньше. Это здорово.
В-третьих, мы вообще сможем начать планировать потребности в электроснабжении на локальном и глобальном уровнях, а это значит, что мы сможем более оптимально и эффективно инвестировать в отрасль. Кто может сейчас ответить, сколько мощностей генерации где и каких необходимо заменить на альтернативные источники энергии в пятилетней перспективе, чтобы максимально эффективно оптимизировать отрасль? Никто. Искусственный интеллект при наличии всех необходимых знаний и собранных данных смог бы.
Все эти задачи вполне решаются глобальной системой поддержки принятия решений, которая должна управлять всей отраслью генерации и распределения электроэнергии. Такая система должна собирать всю низкоуровневую информацию со всех предприятий, задействованных в отрасли — от всех электростанций всех типов, от всех подстанций распределения, от всех сетей. И она должна заниматься стратегическим управлением, имея в наличии модель объекта управления, планы по его модернизации и перспективы изменения той среды, в которой работает вся система электроснабжения. Когда (и если) такая система поддержки принятия решений будет построена, мы постепенно сможем отдавать ей все вопросы в самостоятельное решение, и она станет автоматической системой принятия решений. И тогда всё будет хорошо.