Öntanuló algoritmusok az energetikában: szupererő az AI-ban

ChatGPT, Gemini, DeepSeek – gyakorlatilag heti szinten lát napvilágot egy-két mesterséges intelligenciára (AI) alapozott fejlesztés, újabb és újabb, az üzleti és a személyes élet szintjén használható megoldásokat generálva. 

Miközben az AI lassan beszivárog a mindennapokba, az lényegesen kevesebb figyelmet kapott, hogy a mesterséges intelligenciát számos iparág már a ChatGPT 2022 novemberi debütálását megelőzően használatba vette és következetesen alkalmazza.  

Ezen szektorok egyike az energetika, ahol ráadásul nem is a fentebb felsorolt megoldások gerincét jelentő nagy nyelvi modelleket (Large Language Model, LLM) tekintjük az AI úttörő képviselőjének, hanem az öntanuló algoritmusokat. Ezeket alapvetően adatelemzésre használjuk, hiszen remekül elsajátítják, hogyan lehet a legjobban elérni egy előre megfogalmazott célt a bevitt adatok alapján. Az algoritmusok elterjedése egyenes következménye volt annak, hogy az energetikában – ahogy számos egyéb iparágban is – hatványozottan nőtt a figyelt és rögzített adatok mennyisége. Egészen rövid idő alatt vált akkorává a szektoron belüli adattömeg, hogy a kezelése már messze meghaladta az emberi elme teljesítőképességét. 

Az ALTEO például évek óta alkalmaz naperőművek menetrendezési pontosságának javításához öntanuló algoritmusokat. Ezek nem csupán elemezni képesek az adatokat, hanem valós időben figyelnek minden releváns környezeti paramétert, és a betanítás után önmaguktól tudnak korrigálni, ha arra van szükség. Ennek egyfelől az az előnye, hogy egyre komplexebbekké tehetők a modellek, hiszen az AI esetében nincs jelentősége, hogy száz vagy százezer különböző faktort kell figyelnie. Másfelől ezek az algoritmusok egyre pontosabbá és megbízhatóbbá teszik a modelljeinket: egyre jobb és jobb előrejelzéseket lehet leszűrni a környezeti változókból, amitől kiszámíthatóbbá válik az amúgy erősen időjárásfüggő napenergiatermelés azzal, hogy precízebben prognosztizálható a naperőművektől várható teljesítmény. 

Szintén kiemelt terepe a mesterséges intelligenciának az energetika kereskedelmi oldala. Erre is elképesztő komplexitás jellemző, rengeteg inputtal, a berendezésekre szerelt szenzorok adataitól a másodpercenként változó árakon az üzemeltetési költségekig és a kvótákig. Néhány éve az ALTEO termelői portfóliója is elérte azt a szintet, ahol az energia előállításának, rendszerbe integrálásának, tárolásának és értékesítésének mátrixát már lehetetlen pusztán emberi közreműködéssel optimalizálni. Mivel a folyamatok zöme valós időben, rendkívül alacsony ciklusidővel zajlik, ehhez kell igazítani a tranzakciókhoz szükséges adminisztrációs teendőket is, ami automatizálás nélkül ma már kivitelezhetetlen. 

Végezetül az energetikában használt rendszerek, gépek és berendezések karbantartása is egyre inkább megkívánja az AI használatát. Növekvő teret nyer a szintén rengeteg input elemzésére építő prediktív karbantartás, miközben a hibalehetőségek és hatások elemzésére használt FMEA (Failure Mode and Effect Analysis) megvalósításában is kötelező elem a mesterséges intelligencia. 

Ha a legfontosabb dolgot szeretnénk kiemelni, amit az AI az energetikának nyújt, akkor a legtöbb irányból a hatékonysághoz jutnánk el. Itt nem csupán az olyan kardinális problémák kiküszöbölésére érdemes gondolni, mint hogy egy naperőmű ne fizessen azért, hogy áramot termel. Ennél jelentősebb a hozzájárulás: az öntanuló algoritmusok hozzájárulnak ahhoz, hogy Magyarországon rendszerszinten növekedjen az energiaellátás rugalmassága, ami megágyaz a megújulók további térnyerésének, azzal, hogy elősegíti a rendszerekbe való könnyebb integrálhatóságukat. Ezt leginkább azzal érik el, hogy kezelhetőbbé és kiszámíthatóbbá teszik a nap- és a szélenergiatermelést, összhangot teremtve a komoly bővülés előtt álló tárolási képességekkel. Annak fényében, hogy sorozatosan <span class=”NormalTextRun SpellingErrorV2Themed SCXW16013233 BCX4″ style=”-webkit-user-drag: none; margin: 0px; padding: 0px; -webkit-user-select: text; background-position: 0px 100%; background-re