Analizy

Inteligentne sieci dystrybucyjne

Inteligentne sieci dystrybucyjne to miliardy euro oszczędności:

  • 5 mld euro – takie straty przynosi europejskiej gospodarce nieprawidłowe działanie energetycznych sieci dystrybucyjnych.
  • Rozwiązaniem tego problemu są zaawansowane narzędzia, pozwalające na monitoring i zarządzanie siecią w czasie rzeczywistym
  • Inteligentne sieci dystrybucyjne zapobiegają marnotrawieniu energii oraz optymalizują jej wykorzystanie w ciągu doby – efekty te obserwujemy już dziś.
  • W przyszłości przełom przyniesie wykorzystanie w monitoringu sztucznej inteligencji.

W niedalekiej przyszłości energetyczne sieci dystrybucyjne staną przed potężnym wyzwaniem – koniecznością zapewnienia odpowiedniego przepływu energii w sytuacjach zmiennego popytu i podaży. Będzie to rezultatem dwóch trendów, zmieniających dzisiejszą energetykę. Pierwszym z nich jest spodziewany wzrost wykorzystania źródeł odnawialnych (OZE). Drugim – coraz większe znaczenie tzw. energetyki prosumenckiej, w której konsumenci energii są zarazem, dzięki odnawialnym źródłom, jej rozproszonymi producentami.

Aby taki system energetyczny mógł funkcjonować efektywnie i bez zakłóceń, niezbędne są  inteligentne sieci dystrybucyjne. Już dziś znajdziemy je np. w Australii, Francji i we Włoszech. Udowadniają one tam swój potencjał do generowania imponujących oszczędności także w przypadku tradycyjnych modeli, z centralnym ośrodkiem produkującym energię.

Inteligentne, czyli jakie?

„Inteligencja” sieci zaczyna się od czujników, narzędzi monitorujących i kontrolujących przepływ energii. Dane zbierane przez czujniki poddawane są przez system szybkiej analizie, pozwalającej na wyciąganie wniosków i prognozowanie. Analiza taka umożliwi np. przewidywanie wysokiego obciążenia, mogącego skutkować awarią – i reagowanie z wyprzedzeniem.

Przykładem takiego wykorzystania technologii jest EcoStruxure – platforma stworzona przez Schneider Electric, której elementem jest system zaawansowanego zarządzania dystrybucją (ADMS –  Advanced Distribution Management System). Narzędzie to pozwala na monitorowanie sytuacji w całej sieci w czasie rzeczywistym, umożliwia ocenę jej bieżącego stanu i błyskawiczne wychwytywanie problemów (np. przerw w dostawach energii).  

Wykorzystanie ADMS w pilotażowym projekcie realizowanym przez Enel w Mediolanie poskutkowało zmniejszeniem strat energii w dystrybucji o 4 proc. Dzięki wprowadzeniu tego systemu w 28 kolejnych włoskich miastach, Enel zaoszczędził 144 GWh w skali roku . To tyle, ile w Polsce zużyto w okresie od stycznia do października 2019 r.

Pole do oszczędności, uzyskiwanych dzięki poprawie funkcjonowania sieci energetycznych, jest gigantyczne. Dziś straty wynikające z ich nieprawidłowego działania, szacuje się w samej tylko Unii Europejskiej na poziomie 2-10% (w zależności od kraju) przesyłanej energii. Przekłada się to na równowartość 5 mld euro strat dla całej unijnej gospodarki .

Przyszłość: energetyka rozproszona…

Monitorowanie sieci dystrybucyjnej  w czasie rzeczywistym będzie miało szczególne znaczenie

w kontekście rozwoju wspomnianej energetyki rozproszonej i prosumenckiej – w której odchodzimy od jednego dużego ośrodka wytwarzania energii na rzecz wielu drobnych producentów, o zróżnicowanych możliwościach jej produkcji.

Szacuje się, że za 20 lat, w 2040 r., dachowe panele słoneczne, montowane przez gospodarstwa domowe, będą odpowiadały za wytwarzanie:

  • 24 proc. energii w Australii,
  • 20 proc. w Brazylii,
  • 12 proc. w Japonii,
  • 15 proc. w Niemczech .

W takim systemie rozwiązania inteligentne zminimalizują straty i pozwolą na maksymalne wykorzystanie generowanej energii – nawet przy dynamicznie zmieniającej się strukturze produkcji i konsumpcji.                     

…oraz sztuczna inteligencja

AI (od ang artificial intelligence), w połączeniu z pokrewnymi rozwiązaniami, takimi jak uczenie maszynowe, będzie jednym z głównych narzędzi inteligentnych sieci dystrybucyjnych . Specjalne modele predykcyjne umożliwią prognozowanie potencjalnych problemów w danej sieci i planowanie odpowiednich środków zaradczych.

Już teraz tę technologię wykorzystuje narzędzie EcoStruxure Asset Advisor. Ocenia ono w czasie rzeczywistym kluczowe dane i wykorzystuje zaawansowany model analityczny do wykrycia potencjalnych zagrożeń przed ich wystąpieniem. W ten sposób sztuczna inteligencja minimalizuje ryzyko nieplanowanych przestojów w pracy, strat operacyjnych i kosztownej konserwacji .

Michał Ajchel,
Wiceprezes Działu Energy w Schneider Electric