Энергия и интеллект: как искусственный интеллект меняет облик энергосистем

Автор: Денис Аветисян

Новый обзор посвящен вопросам интеграции искусственного интеллекта в управление энергосетями для повышения их надежности и снижения углеродного следа.

"Покупай на слухах, продавай на новостях". А потом сиди с акциями никому не известной биотех-компании. Здесь мы про скучный, но рабочий фундаментал.

Бесплатный Телеграм канал

В статье предложена комплексная методика координации вычислительных ресурсов и энергосистем, направленная на оптимизацию планирования и повышение устойчивости к сбоям.

Несмотря на растущий интерес к «зеленому» и экономному ИИ, их интеграция с энергетическими системами часто ограничивается разрозненными подходами. В работе «Synergies between AI Computing and Power Systems: Metrics, Scheduling, and Resilience» предложена комплексная архитектура, связывающая решения ИИ с физическими последствиями в контексте энергосистем, посредством стандартизированных метрик выбросов и скоординированного планирования. Предложенный фреймворк обеспечивает не только снижение углеродного следа, но и повышение устойчивости энергосистем, адаптируя приоритеты от минимизации выбросов к обеспечению стабильности в критических ситуациях. Каким образом предложенная координация ИИ и энергосистем может способствовать созданию более гибких и эффективных энергетических сетей будущего?

Неизбежность Перехода к Углеродосознательной Инфраструктуре

Мировой спрос на энергию неуклонно растёт, что приводит к увеличению зависимости от источников, связанных с выбросами углерода, и, как следствие, к усугублению климатических изменений. Этот рост обусловлен рядом факторов, включая увеличение населения планеты, индустриализацию развивающихся стран и повышение уровня жизни. В ответ на этот спрос, всё больше энергии производится за счёт сжигания ископаемого топлива, такого как уголь, нефть и газ, что приводит к значительному увеличению концентрации парниковых газов в атмосфере. Увеличение частоты и интенсивности экстремальных погодных явлений, таких как засухи, наводнения и ураганы, является прямым следствием этого процесса, подчеркивая необходимость срочного перехода к более устойчивым источникам энергии и более эффективному управлению спросом.

Традиционные системы управления энергосетями зачастую игнорируют детальные данные об углеродной интенсивности электроэнергии, что существенно замедляет прогресс в области декарбонизации. Вместо учета реального времени выбросов при производстве энергии, многие сети полагаются на усредненные показатели или вовсе не учитывают этот фактор при распределении нагрузки. Это приводит к тому, что даже при наличии возобновляемых источников энергии, система может отдавать предпочтение более дешевым, но углеродоемким электростанциям, увеличивая общий углеродный след. Отсутствие точных данных о $CO_2$ выбросах на различных этапах генерации и передачи энергии препятствует эффективному внедрению «умных» сетей и оптимизации использования чистых источников, что, в свою очередь, ставит под угрозу достижение целей по устойчивому развитию и борьбе с изменением климата.

Переход к количественной оценке и реагированию на выбросы углерода в режиме реального времени является ключевым фактором для успешной интеграции возобновляемых источников энергии и достижения целей устойчивого развития. Традиционные методы управления энергосистемами, как правило, не учитывают динамику углеродной интенсивности, что препятствует эффективному снижению выбросов. Современные исследования показывают, что возможность отслеживать и оперативно корректировать нагрузку в зависимости от фактических выбросов при производстве электроэнергии позволяет максимизировать использование солнечной и ветровой энергии, снижая зависимость от ископаемого топлива. Такой подход требует разработки новых алгоритмов и инфраструктуры, способных собирать, анализировать и использовать данные об углеродной интенсивности в режиме реального времени, что, в свою очередь, стимулирует инновации в области интеллектуальных сетей и систем управления энергопотреблением. В конечном итоге, это создает возможность для формирования более экологически чистой и устойчивой энергетической системы.

Количественная Оценка Углеродного Следа: Продвинутые Метрики

Средняя интенсивность выбросов углерода, хотя и предоставляет базовый показатель, не учитывает географические и временные колебания в объеме выбросов. Этот показатель рассчитывается как общее количество выбросов, деленное на общий объем потребленной электроэнергии, что маскирует значительные различия в эмиссиях в зависимости от источника энергии и времени суток. Например, потребление электроэнергии, генерируемой угольными электростанциями в определенном регионе, будет иметь значительно более высокую интенсивность выбросов, чем потребление электроэнергии из возобновляемых источников в другом регионе. Поэтому, для более точной оценки углеродного следа необходимо использовать показатели, учитывающие эти вариации, такие как $LCIA$ (анализ жизненного цикла) и методы прослеживания потоков энергии.

Показатели Flow-Traced Carbon Intensity (FTCI) и Locational Marginal Carbon Intensity (LMCI) обеспечивают повышенную точность оценки углеродного следа по сравнению с усредненным показателем Carbon Intensity. FTCI учитывает потери при передаче электроэнергии по сети и распределяет выбросы углерода по фактическому потоку энергии от источника к потребителю. LMCI идет дальше, интегрируя данные о сетевых ограничениях и динамике нагрузки, что позволяет определить предельные издержки углерода для конкретных узлов сети. В отличие от усредненных показателей, FTCI и LMCI позволяют более точно отражать реальные выбросы, связанные с потреблением электроэнергии в конкретном местоположении и в определенный момент времени, что критически важно для эффективного управления выбросами и достижения целей декарбонизации. Использование этих показателей позволяет выявить регионы и периоды времени с наиболее высокой интенсивностью выбросов, что способствует принятию обоснованных решений в области энергопотребления и инвестиций в возобновляемые источники энергии.

Скорректированный учёт предельной углеродной интенсивности по местоположению (Adjusted Locational Marginal Carbon Accounting, ALMCA) обеспечивает соответствие суммарных выбросов по всей энергосистеме установленным целям декарбонизации. ALMCA корректирует данные о предельной углеродной интенсивности с учётом ограничений передачи электроэнергии и динамики сети, что позволяет более точно распределять ответственность за выбросы между различными участками и потребителями. Этот подход позволяет избежать ситуаций, когда локальные улучшения в одном месте компенсируются увеличением выбросов в другом, и гарантирует, что общие показатели выбросов соответствуют национальным или региональным целям по сокращению углеродного следа. Внедрение ALMCA повышает прозрачность и подотчётность в вопросах выбросов парниковых газов и способствует эффективному планированию и реализации мер по декарбонизации.

От Данных к Действиям: Гибкое Управление Нагрузкой

Сигналы об уровне углеродной интенсивности электроэнергии предоставляют количественную оценку выбросов парниковых газов, связанных с производством каждого киловатт-часа. Эти сигналы, как правило, представляют собой данные в реальном времени или прогнозные данные, отражающие комбинацию источников энергии, работающих в сети — от возобновляемых источников (солнечной, ветровой) до ископаемого топлива. Гибкие нагрузки, такие как системы отопления, вентиляции и кондиционирования воздуха, зарядные устройства для электромобилей и промышленные процессы, могут использовать эти сигналы для автоматической корректировки потребления электроэнергии. Это позволяет переносить потребление в периоды, когда доля низкоуглеродной энергии в сети максимальна, что снижает общий углеродный след. Точность и частота обновления сигналов критически важны для эффективного управления нагрузкой и достижения значимых результатов в снижении выбросов.

Итеративное согласование сигнала и реакции, в сочетании с интегрированной оптимизацией, формирует динамический цикл, в котором потребление электроэнергии адаптируется для минимизации углеродного следа. Этот процесс предполагает непрерывный обмен данными между системой, предоставляющей сигналы об интенсивности выбросов углерода (например, Carbon Signals), и управляемыми нагрузками. Оптимизация, основанная на этих данных, позволяет автоматически корректировать графики потребления, перенося их на периоды с более низкой углеродной интенсивностью. Цикл повторяется, обеспечивая постоянную адаптацию к меняющимся условиям энергосистемы и максимизируя эффективность снижения выбросов. Интеграция оптимизации гарантирует, что корректировки потребления учитывают различные ограничения и приоритеты, обеспечивая стабильность и надежность энергоснабжения.

Программы адаптивного планирования и управления спросом, использующие гибкие нагрузки, позволяют переносить потребление электроэнергии на периоды с минимальной углеродной интенсивностью. Это достигается за счет автоматизированного смещения графиков работы оборудования и процессов, реагирующих на сигналы об уровне выбросов углерода в реальном времени. Гибкие нагрузки включают в себя различные типы потребителей, такие как системы отопления, вентиляции и кондиционирования воздуха (HVAC), зарядные станции для электромобилей, промышленные процессы и другие устройства, которые могут быть временно отключены или снизить потребление без существенного нарушения работы. Эффективное использование этих ресурсов позволяет снизить общий углеродный след от потребления электроэнергии и оптимизировать использование возобновляемых источников энергии.

Создание Устойчивой и Надежной Инфраструктуры

Виртуальные электростанции представляют собой инновационный подход к управлению энергосистемой, объединяя разрозненные гибкие нагрузки — от бытовых электроприборов до промышленных установок — в единый, управляемый ресурс. Данная технология позволяет эффективно стабилизировать сеть, компенсируя колебания спроса и предложения, а также облегчает интеграцию возобновляемых источников энергии, таких как солнечная и ветровая энергия, чья генерация подвержена изменчивости. По сути, виртуальные электростанции создают распределенную энергетическую систему, повышая её надежность и устойчивость, а также снижая зависимость от традиционных централизованных электростанций. Благодаря агрегации и интеллектуальному управлению этими распределенными ресурсами, возможно значительно повысить эффективность использования энергии и снизить выбросы парниковых газов, способствуя переходу к более экологичной и устойчивой энергетической инфраструктуре.

Устойчивость центров обработки данных значительно повышается благодаря интеграции систем управления спросом и георезервирования, обеспечивающих непрерывность работы даже в условиях сбоев. Такой подход, как продемонстрировано в исследованиях, позволяет снизить выбросы углекислого газа до 300 тонн — объем, эквивалентный выбросам от обучения одной крупной модели искусственного интеллекта или 125 прямых рейсов между Нью-Йорком и Пекином. Эта возможность особенно важна, учитывая стремистый рост энергопотребления центрами обработки данных: с 194 ТВт⋅ч в 2010 году до 460 ТВт⋅ч в 2022, с прогнозом достижения 1050 ТВт⋅ч к 2026 году. Внедрение данных технологий является ключевым шагом к созданию более экологичных и надежных инфраструктур для цифровой эпохи.

В настоящее время вычислительные системы искусственного интеллекта (ИИ) демонстрируют значительный потенциал в оптимизации инфраструктуры и снижении негативного воздействия на окружающую среду. Исследования, в частности, измерения, проведенные компанией Google в рамках производства Gemini, показали возможность 33-кратного снижения энергопотребления и 44-кратного уменьшения выбросов углекислого газа по сравнению с существующими моделями. Учитывая экспоненциальный рост мирового спроса на энергию дата-центрами — с 194 ТВтч в 2010 году до 460 ТВтч в 2022, и прогнозируемый рост до 1050 ТВтч к 2026 году — внедрение принципов “зеленого” и “экономного” ИИ становится не просто желательным, а критически необходимым для обеспечения устойчивого развития и минимизации экологического следа современных технологий.

Исследование показывает, что взаимодействие между системами искусственного интеллекта и энергосетями выходит за рамки простой оптимизации энергопотребления. Предлагаемый подход к координации и планированию демонстрирует стремление к системной устойчивости и снижению выбросов углекислого газа. Этот переход от локальных улучшений к комплексному взгляду на проблему напоминает слова Леонардо да Винчи: «Познание начинается с удивления». Ведь именно удивление перед сложностью взаимосвязанных систем и заставляет искать не просто эффективные решения, а целостные модели, учитывающие все факторы, влияющие на устойчивость и экологичность. В данном контексте, удивление перед потенциалом синергии между ИИ и энергосетями стимулирует поиск инновационных стратегий, направленных на создание более надежной и экологически чистой инфраструктуры.

Что дальше?

Предложенная в данной работе интеграция вычислительного интеллекта и энергосистем, безусловно, выглядит элегантно на бумаге. Однако, следует помнить: оптимизация — это лишь локальное улучшение, а человеческое поведение, определяющее спрос на электроэнергию, подвержено когнитивным искажениям. Расчеты по снижению углеродного следа, какими бы точными они ни казались, опираются на предположение о рациональности потребителя, которое, мягко говоря, наивно. В конечном итоге, экономика — это просто психология с Excel-таблицами.

Перспективы дальнейших исследований, вероятно, лежат не в усложнении алгоритмов, а в более глубоком понимании и моделировании иррациональности. Необходимо учитывать не только гибкость нагрузки, но и привычки, страхи и надежды, формирующие её. Вместо того, чтобы стремиться к идеальной эффективности, стоит признать, что устойчивость энергосистемы зависит не от математической точности, а от способности адаптироваться к непредсказуемости человеческого фактора.

Возможно, самым сложным вопросом остаётся проблема масштабирования. Успешные пилотные проекты не гарантируют успеха в реальных условиях, где сложность и непредсказуемость возрастают экспоненциально. Когнитивные искажения не баг, а движок поведения, и игнорировать их при проектировании будущих энергосистем — значит обречь себя на повторение одних и тех же ошибок.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.07001.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-09 11:16