Nedjelja, 16 lipnja

Precizno predviđanje opterećenja moglo bi povećati ili uništiti otpornost solarne energije u vrijeme rata i krize

Kako se nepredviđeno dogodi, precizno predviđanje postaje važan alat za dobavljače energije i dionike za održavanje rada mreže. Usred naprednih karakteristika potreba, napredne inovacije AI i umjetne inteligencije mogu trenutno predvidjeti proizvodnju električne energije i potrebe, pretvarajući jednostavne informacije u korisne informacije.

Kao što su poremećaji izazvani karantinom zbog Covid-19 i sporovi u Ukrajini i Izraelu pokazali, prediktivno modeliranje pomoglo je pružateljima usluga solarne energije i prodavačima energije da se brzo prilagode ekstremnim i naglim promjenama u slučaju potrebe.

Prediktivno modeliranje u praksi

Kroz ova 3 jedinstvena krizna scenarija, prediktivna softverska aplikacija pridonijela je upravljanju stabilnošću mreže u vrijeme ozbiljnih i naglih varijacija u potrebama i opskrbi energijom. Informacije koje slijede prikupio je i prijavio Tigo Energy putem platforme Predict+, koja je razvijena da ponudi precizne, skalabilne i robusne energetske projekcije poboljšanjem informacija o unosu na razini pametnog mjerača s vanjskim izvorima informacija kako bi se ispravno predvidjela potreba mreže.

U 2020., blokade zbog Covid-19 imale su ekstreman učinak na energetsku mrežu u Izraelu, s izvanrednim izmjenama u obrascima unosa energije i odstupanjima u projekcijama od čak 12%. Uz metodu odozdo prema gore za praćenje na metru i automatiziranu ponovnu kalibraciju, softverska aplikacija za prediktivno modeliranje brzo je odredila hotele kao glavni izvor varijance. Bez posjetitelja, ugostiteljski sektor smanjio je potrošnju energije na minimum.

Ipak, komercijalni sektori ostali su relativno stabilni, ističući nejednak učinak karantina u tržišnim sektorima. Pružatelji energetskih usluga upotrijebili su inovaciju prediktivnog modeliranja za prilagodbu projekcija, proizvodeći potpuno novi standard ‘regularnog zaključavanja’ zadržavajući preciznost dizajna usred promjena karakteristika unosa uz stalna ažuriranja.

Unos hotelskog sektora, u jakom zelenom, najviše je pao u danima karantene zbog Covid-19. Zasluge: Tigo Energy

Neočekivani upad Rusije u Ukrajinu ponudio je prediktivno energetsko modeliranje još jednu priliku da se pomogne stabilizirati ono što je ubrzo postalo mreža u sukobima. Sustav predviđanja vođen umjetnom inteligencijom igrao je važnu ulogu u održavanju stabilnosti mreže u zemlji, posebno tijekom ekstremnih poremećaja uzrokovanih bombaškim napadima na objekte.

Brzom promjenom izlaza kao reakcijom na neočekivane padove potrebe za električnom energijom, softverska aplikacija pomogla je u izbjegavanju prekida napajanja i razvila ju je kao vitalni alat za upravljanje mrežom tijekom rata.

Zeleno: potrošnja energije u području Dnjepra u istočnoj Ukrajini od studenog do prosinca 2022., 10 mjeseci spora. U ljubičastoj boji: stabilna lokalna upotreba prije sukoba od studenog do prosinca 2021. Slika: Tigo Energy

Suočeno s poremećajima oružanog spora, tržište energije u Izraelu doživjelo je značajnu promjenu u obrascima korištenja energije od 7. listopada 2023. Na nacionalnoj razini, smanjenje potrošnje energije za više od 10% moglo bi se povezati isključivo s učinkom rata.

U to vrijeme, inovacija prediktivnog modeliranja opsluživala je 7 od 9 nezavisnih proizvođača električne energije (IPP) i 3 značajna virtualna dobavljača energije u Izraelu. Tijekom cijele krize, grupa koja stoji iza softverske aplikacije održavala je napornu proceduru kako bi održala pouzdanost svojih projekcija, koja se sastojala od identificiranja klastera potrošača energije, predstavljanja ‘profesionalnog načina’ za pomoć s potpuno novim intervencijama operatera,

» …
Saznaj više