Přetížení elektrické sítě během extrémních vln veder či útoky na elektrárny v době války. Elektřinu dnes bereme jako samozřejmost, rozvodné sítě po celém světě však čelí mnoha výzvám, o nichž nepřemýšlíme. Výpadky by ale jednou mohla řešit umělá inteligence (AI). Přesměrovat elektřinu dokáže během milisekund.
Ruská armáda na Ukrajině bombarduje elektrárny. Tisíce lidí mohou zůstat v chladu a tmě, ale algoritmus strojového učení dokáže přesměrovat elektřinu ještě před výpadkem jinou trasou tak, aby byli před výpadkem ochráněni. Právě takto by jednoho dne mohla být využita AI v energetice.
Nejde však jen o válku, elektrické rozvodné sítě po celém světě vystavují nebezpečí extrémní povětrnostní jevy. Chudé země nejvíce ohrožené klimatickými změnami navíc každoročně zaznamenávají extrémní poptávku po klimatizacích a spotřeba elektřiny globálně roste.
AI může přesměrovávat energii tam, kde je potřeba během mikrosekund. Zdroj: Pixabay
Následují rozsáhlé výpadky a z domů se stávají betonové pasti. „Proto je nezbytné, abychom vyvinuli nástroje, které systém modernizují a učiní jej odolnějším proti budoucím výpadkům,“ uvedla podle webu Futurity Souma Chowdhuryová z University at Buffalo.
Tým, jehož byla součástí, dokázal se svým algoritmem v různých scénářích identifikovat alternativní cesty pro přenos elektřiny k uživateli dříve, než dojde k výpadku. AI má obrovskou výhodu v rychlosti, v níž nás bez námahy trumfne.
Okamžité řešení
Současné systémy umožňují vyřešení problému během dlouhých minut až hodin, algoritmus AI má hotovo za pár mikrosekund. „Naším cílem je najít cestu, jak co nejrychleji poslat energii většině uživatelům,“ napsal Jie Zhang z UT Dallas.
Experti ve studii publikované v časopise Nature Communications vysvětlují, že algoritmus pracuje s grafy a topologií rozvodné sítě, způsobem uspořádání jednotlivých komponentů ve vzájemném vztahu a s pohybem elektřiny systémem.
Války, klimatické změny, systémy dodávek elektřiny musíme modernizovat. Zdroj: Pixabay
Tým algoritmus učil tak, že vystavoval agenty takzvaným posilovacím simulacím – museli řešit různé simulované problémy a učit se. Naučili se například čerpat energii z blízkých solárních a větrných elektráren v případě poruch vedení.
„Tohle jsou rozhodnutí, která model může učinit téměř okamžitě, což má potenciál eliminovat nebo snížit závažnost výpadků proudu,“ vysvětlil další autor studie Steve Paul. Nyní tým pracuje na algoritmu, jenž by síť opravoval a dodávky elektřiny automaticky obnovoval.
Zdroje: Futurity, Nature Communications
