Nekoliko tisuća vjetroelektrana i preko 2,6 milijuna fotonaponskih sustava instalirano je samo u Njemačkoj – i postoji nagli uzlazni trend. Zbog toga naša proizvodnja električne energije ovisi o vremenskim prilikama: u danima bez vjetra ili oblačnim danima, opskrba energijom možda neće odgovarati potražnji, što dovodi do uskih grla – ili još gore – nestanka struje. Kako bi održali frekvenciju mreže na stabilnih 50,2 herca, operateri mreže trebaju prognoze prinosa. Umjetna inteligencija (AI) pomaže u obradi ovih vrlo složenih informacija i njihovoj integraciji u energetski sustav.
S milijunima solarnih instalacija, zidnih kutija i dizalica topline, kućnih sustava za pohranu i automobilskih baterija koje će jednog dana moći vratiti električnu energiju u mrežu, današnji mrežni sustav komunalnih poduzeća već je toliko složen da bi komunalna poduzeća i operateri mreže bili izgubljeni bez svojih digitaliziranih sustava . Što više znaju o tome kada, gdje i koliko se električne energije proizvodi, dovodi u mrežu i zahtijevaju potrošači, to preciznije mogu uskladiti svoju ponudu s potražnjom. To ga također čini isplativijim, jer je nadoknađivanje manjka skupo. Kada proizvodnja ne pokriva potrošnju unutar bilančne skupine, operateri mreže su prisiljeni plaćati troškove uravnoteženja. Što su točnije prognoze vremena i prinosa za vjetroelektrane i solarne elektrane, to će tvrtke biti uspješnije. Pojedinci koji žele optimizirati vlastitu potrošnju koristeći baterije ili kontrolirane potrošače poput e-automobila ili dizalica topline također trebaju prognoze kako bi odredili za što bi se električna energija trebala koristiti. Isto vrijedi i za upravljanje energijom zgrada.
Vremenska prognoza za energetiku
Na EM-Power Europe, međunarodnoj izložbi za upravljanje energijom i integrirana energetska rješenja, tvrtke iz cijelog svijeta predstavljaju svoje koncepte digitalizacije, kao i inovativne tehnologije i usluge za optimiziranu mrežu budućnosti. "Strojno učenje i umjetna inteligencija igraju ključnu ulogu u prognozi zračenja", objašnjava Jan Remund, voditelj Odjela za energiju i klimu u Meteotest AG, pružatelju švicarske vremenske prognoze. Tvrtka je u stanju predvidjeti kretanje oblaka kombinirajući fizičke modele s algoritmima koji se sami uče na temelju satelitskih slika. “Točnost za sljedećih nekoliko sati prilično je visoka. Što je dulji vremenski raspon, to su prognoze manje točne”, kaže Remund. Njegova tvrtka prikuplja podatke o zračenju i temperaturi i koristi ih za izradu analiza, profila i prognoza koje se mogu integrirati u odgovarajući softver za nadzor ili kontrolu PV-a. Tvrtke mogu koristiti vremensku prognozu kao osnovu za izračun sunčevog zračenja pomoću namjenskog softvera ili mogu kupiti takve izračune. Mrežni operateri se oslanjaju na prognoze ozračenja kako bi uravnotežili ulaz i izlaz iz mreže na temelju predviđanja proizvodnje i potražnje.
Vidi također: Nizozemska je ispred ostalih po broju mjesta za punjenje
Meteocontrol, specijalizirana tvrtka za nadzor i prognozu iz južne Njemačke, izrađuje izračune prinosa na temelju podataka različitih pružatelja vremenske prognoze. Tvrtka također istražuje kako aerosoli poput pepela ili pijeska utječu na stvaranje oblaka. “3. i 4. ožujka 2021. naš istraživački projekt “PermaStrom” pokazao je koliko je ovo pitanje važno”, kaže Stijn Stevens, izvršni direktor meteocontrola. “Ta dva dana bilo je puno saharske prašine u Europi. Zahvaljujući optimiziranim predviđanjima, samo u Njemačkoj ušteđeno je oko tri milijuna eura na troškovima uravnoteženja energije.”
Integracija pametnih aplikacija i umjetne inteligencije u sustav komunalne mreže stvara digitalnu inteligenciju roja. Kombinirajući prognoze proizvodnje i potrošnje električne energije s kapacitetom konvencionalnih elektrana, operateri mreže mogu predvidjeti kada i gdje će mreže i transformatori postići svoj maksimalni kapacitet. To im omogućuje da poduzmu potrebne mjere opreza.
Prosumers: podcijenjeni ključni igrači
Potrošači će igrati vitalnu ulogu u energetskim sustavima budućnosti: Na primjer, privatni pojedinci i kućanstva mogu unijeti višak električne energije iz svojih e-automobila u mrežu, značajno pridonoseći njenoj stabilnosti. Tvrtka Hive Power već nudi softver za povremeni povrat električne energije iz automobilskih baterija u mrežu, nazvan Vehicle-to-Grid. Umjetna inteligencija također pomaže i ovdje: softver uči kada su vozila u upotrebi, a kada nisu, dopuštajući mu da dovede električnu energiju u mrežu kada postoji višak kapaciteta. Prosumeri bi na ovaj način mogli zaraditi i do 1000 eura godišnje.
Pametna tehnologija za zgrade
Prognoze vremena i prinosa također su ključne za upravljanje energijom u zgradama. Dizalice topline mogu puniti spremnik grijanja kada sja sunce, a u večernjim satima dovoditi energiju u krug grijanja. S pravim softverom, dizalice topline mogu primijeniti prognoze prinosa koje pruža sustav upravljanja energijom na svoje radne rasporede. To sprječava dizalice topline da koriste električnu energiju iz mreže za grijanje spremnika toplinske energije kada se očekuje dovoljno solarne energije unutar sljedećeg sata. Druga mogućnost je vremenski rasporediti punjenje električnih vozila na način da se maksimizira udio solarne energije. Sustavi tvrtke Solar-Log temelje se na istom principu. Omogućuju optimalnu vlastitu potrošnju električne energije za poslovne zgrade i industrijske objekte kroz skladištenje baterija i fleksibilna opterećenja, kao što su dizalice topline ili stanice za punjenje.
Također zanimljivo: ees Europe 2023 širi se i predstavlja opsežan popratni program
Osim navedenih tvrtki, brojni drugi izlagači predstavit će svoja rješenja za vremenske prognoze i prognoze prinosa, povezivanje s mrežom, softver za praćenje i analizu na EM-Power Europe u Münchenu od 14. do 16. lipnja. Posjetitelji mogu saznati više o mogućnostima sustava predviđanja i praćenja na sesiji EM-Power Foruma „Predviđanje i praćenje: Uvijek korak ispred“. (mfo)