Inteligentné riadenie toku energie v mikrosieti

Umelá inteligencia a smart riešenia sa v súčasnosti objavujú už takmer v každom odvetví – výnimkou nie je ani energetika. Výskumom v tejto oblasti sa intenzívne zaoberáme v tíme so zameraním na dátovú analytiku a zelenú energiu v Kempelenovom inštitúte inteligentných technológií. Pozitívne prínosy aplikácie inteligentných metód v energetike ukazujeme na príklade inteligentného riadenia toku energie v miestnej distribučnej sieti – mikrosieti, ktoré môže pomôcť znížiť závislosť na používaní palivových generátorov.

Obnoviteľné zdroje energie sú už samozrejmosťou 

Rozširovanie obnoviteľných zdrojov elektrickej energie výrazne napreduje. Pomáhajú tomu nižšie ceny zariadení a tiež štátne dotácie. Je bežné, že v obciach a mestách sú už domy vybavené zariadeniami na výrobu elektrickej energie, akými sú napríklad fotovoltické panely. A to nielen v hustejšie obývaných oblastiach, ale tiež na ťažšie dostupných miestach, kde je komplikované alebo dokonca nemožné zrealizovať napojenie na verejnú elektrickú sieť. 

Keďže výroba energie z obnoviteľných zdrojov výrazne závisí od počasia, často sú tieto zdroje inštalované spolu s veľkokapacitnými batériami alebo palivovými generátormi, ktoré ich nahrádzajú v čase nedostatočnej produkcie energie. Palivové generátory, žiaľ, nie sú veľmi priateľské k prírode – znečisťujú ovzdušie a navyše sú hlučné. Ako sa teda dá obmedziť ich používanie bez straty komfortu používania elektrickej energie? 

Spoločné využívanie energie v mikrosieťach 

Popri spoločnom využívaní áut, bicyklov či ubytovania, ktoré je už bežné, sa objavujú aj snahy o spoločné využívanie strategických komodít, akou je aj elektrická energia. Umožňuje to nový koncept energetickej siete, kde okrem klasických odberateľov energie pribudli aj účastníci siete, ktorí energiu nielen odoberajú, ale aj produkujú. O vyprodukovanú energiu sa môžu deliť blízki odberatelia a producenti. 

Prepojenie podobných objektov, ako sú napríklad chaty v rekreačnej oblasti, s cieľom efektívnejšieho spoločného využívania energie z obnoviteľných zdrojov, má potenciál obmedziť používanie palivových generátorov v prírode. Prepojením viacerých chát bez prístupu na verejnú elektrickú sieť možno vytvoriť tzv. mikrosieť v ostrovnom režime, ktorá predstavuje komunitu účastníkov energetickej siete, schopnú samostatne hospodáriť s nimi vyrobenou elektrickou energiou. 

Mikrosiete možno vnímať ako stavebný kameň budúcich inteligentných energetických sietí. Ich hlavnými výhodami sú: 

  • zvýšená energetická sebestačnosť účastníkov mikrosiete
  • ekonomická výhodnosť lokálne vyrobenej energie
  • nižšia uhlíková stopa jej výroby. 

Mikrosieť spájajúca napríklad viacerých majiteľov chát im umožňuje spoločné využívanie ich batériových úložísk. Inteligentným riadením toku elektrickej energie v mikrosieti možno elektrickú energiu vyrobenú z fotovoltických panelov efektívne spotrebovať počas celého dňa podľa potrieb obyvateľov chát, aj keď jej výroba je najvyššia najmä v čase okolo obeda.

Simulácia chatovej oblasti na Orave 

Potenciál optimálneho riadenia toku elektrickej energie v mikrosieti sme overili matematickou simuláciou na príklade ôsmich chát na Orave, ktoré sú vzdialené od obce niekoľko kilometrov a nie sú napojené na verejnú sieť. Chaty sú obývané len niekoľko dní do roka a ich obyvatelia používajú elektrinu počas pobytu na svietenie, na napájanie rádia, chladničky alebo dlhodobo na napájanie alarmu či diaľkovo riadené elektrické kúrenie. 

Každá chata v simulácii bola modelovaná ako spotrebič s fotovoltickými panelmi, palivovým generátorom a batériou.

Cieľom simulácie bolo dosiahnuť optimálnu distribúciu elektrickej energie medzi chatami s ohľadom na obsadenosť chát, dlhodobé fungovanie diaľkovo ovládaných spotrebičov a predpoveď počasia. Namiesto spúšťania palivového generátora simulácia uprednostňovala využívanie energie z batérie najbližšej chaty, ktorá ju práve nepotrebovala a dokázala by ju získať z obnoviteľných zdrojov do ďalšieho príchodu jej obyvateľov. 

Simuláciu sme implementovali v nástroji MATLAB Simulink. Na optimalizáciu toku energie sme postupne využili tri rôzne metódy: lineárne programovanie, lineárne programovanie s ohraničením a optimalizáciu rojom častíc. Všetky metódy optimalizovali toky energie na najbližšiu hodinu a optimalizácia prebiehala chronologicky v čase. 

Prvá metóda brala do úvahy iba aktuálnu spotrebu obyvateľov chát a výrobu fotovoltických panelov. Druhú metódu sme doplnili aj o plán prítomnosti obyvateľov, na základe ktorého sa vedelo, ktoré batérie obyvatelia v blízkom čase nevyužívali. V tretej metóde sa zohľadnili aj meteorologické údaje, na základe ktorých sme získali predstavu o budúcej výrobe fotovoltických panelov a budúcom stave nabitia batérií v jednotlivých chatách. Na rozdiel od predchádzajúcich dvoch metód pri tretej bolo možné optimalizovať tok energie vzhľadom na dlhšie obdobie – najbližších šesť hodín. Výstupom všetkých metód bolo množstvo energie, ktoré potrebovala každá chata odoberať od ostatných chát najbližšiu hodinu, a príznak, či by mal v chate bežať palivový generátor. V prípade druhej a tretej metódy aj príznak, či bola batéria v danej chate prístupná pre ostatné chaty alebo bola rezervovaná pre obyvateľov prítomných v chate. 

So zreteľom na vyhodnotenie a porovnanie metód sme najskôr simulovali pôvodný stav bez optimalizácie toku energie a potom sme výsledky porovnali s výsledkami pre optimalizované toky. Mikrosieť sme simulovali na štvortýždňovom období. Simulácia preukázala, že ak boli chaty obývané len tri až sedem dní do mesiaca, palivové generátory po optimalizácii neboli vôbec potrebné. Pri simulácii s obsadenosťou šesť až deväť dní do mesiaca, dokázala optimalizácia zredukovať používanie palivových generátorov na zhruba štvrtinu času ich pôvodného využívania. V prípade využitia meteorologických dát a informácií o obsadenosti chát a použitia metódy optimalizácie rojom častíc bola redukcia ešte výraznejšia – na desatinu pôvodného času. 

V praxi by výsledky optimalizácie do veľkej miery záviseli od kvality vstupných údajov o prítomnosti obyvateľov, ich predpokladanej spotrebe a počasí, podľa ktorého sa predpovedá výroba energie z fotovoltických panelov. V simulácii sme uvažovali, že obyvatelia oznámili svoj príchod minimálne 12 hodín dopredu.

Umelá inteligencia a strojové učenie v energetike 

Aj tento pozitívny príklad nás motivuje skúmať a vyvíjať nové inteligentné riešenia v energetike. Dlhodobé zvyšovanie podielu obnoviteľných zdrojov energie v elektrickej sieti posilňuje dôležitosť mikro sietí aj v rámci verejnej elektrickej siete. 

Schopnosť spotrebovať čo najväčšie množstvo energie lokálne tam, kde sa vyrobila, bude pri vyššom podieli zdrojov obnoviteľnej energie ešte dôležitejšia, nakoľko nespotrebovaná nadbytočná elektrická energia dodaná do hlavnej siete môže mať negatívny dosah na jej stabilitu. Zároveň sa vynárajú nové výzvy ako spoločné využívanie energie a obchodovanie s ňou medzi jednotlivými účastníkmi mikrosiete alebo aj medzi viacerými mikrosieťami a hlavnou sieťou. Dôležitú úlohu v nasledujúcich rokoch budú zohrávať aj nové koncepty – flexibilita a agregátor flexibility. 

V KInITe sa venujeme dátovej analytike a inteligentným riešeniam už niekoľko rokov. Máme výsledky v rôznorodých úlohách súvisiacich s využitím merania senzormi v energetike, ale aj v smart budovách a mestách. Napríklad predikcia spotreby elektrickej energie, obsadenosti kancelárií, výroby energie z obnoviteľných zdrojov, disagregácia spotreby, detekcia anomálií alebo segmentácia zákazníkov. KInIT spolupracuje s viacerými partnermi z tejto oblasti ako ZSE Energia, sféra, a. s., či SOFTEC. Viac informácií o našich spoluprácach nájdete tu.  

Ďakujeme Ing. Adriánovi Kubicovi, ktorý sa výrazne podieľal na návrhu riešenia.

Článok vyšiel pôvodne v októbrovom vydaní časopisu ATP Journal, prečítať si môžete tu.