AI je energeticky náročná. Zároveň ale výrazně pomáhá energetice
Poslední roky přinesly obrovský boom umělé inteligence, která ovlivnila prakticky všechna tradiční odvětví. Jedno z těch klíčových také čeká významná změna. AI se profiluje jako zásadní nástroj, který umožňuje inovativní způsoby optimalizace výroby, distribuce, skladování i spotřeby energie, a stává se klíčovým faktorem probíhající revoluce v energetickém sektoru.
AI umožňuje efektivnější výrobu energie, a to nejen z obnovitelných zdrojů. Významnou roli hraje prediktivní analytika, která dokáže analyzovat historická data a předpovědět výkon energetických zařízení. Společnost Google ve spolupráci se svým AI oddělením DeepMind implementovala algoritmy, které dokážou předpovědět rychlost větru a výkon turbín na až 36 hodin. To umožnilo v testovacích provozech zvýšení výroby o 20 %.
Umělá inteligence navíc pomáhá zvyšovat účinnost fotovoltaických systémů díky schopnosti adaptivně reagovat na změny v prostředí, jako jsou znečištění ovzduší nebo sezónní změny v intenzitě slunečního záření. Schopnost "učit se" z aktuálních podmínek přispívá k optimálnímu výkonu fotovoltaických panelů, což má zásadní dopad na jejich dlouhodobou životnost a celou ekonomiku fotovoltaických elektráren.
Společnost McKinsey uvádí, že nasazení AI v energetice může vést k optimalizaci provozu a v rámci řízení sítí přinést úsporu nákladů. Má jít o 20% snížení nákladů, až 70% růst produktivity a 20–30% úsporu nákladů na údržbu díky přesnějšímu předvídání poruch.
I další významné instituce si všímají změn v oboru. Podle Mezinárodní agentury pro energii už teď velká část energetických společností využívá AI k predikci zatížení, plánování údržby nebo detekci poruch. Očekává se, že její význam při optimalizaci výroby i provozu sítí bude v příštích letech výrazně narůstat. I proto si troufám odhadnout, že širší zapojení AI do energetiky může jako významná průmyslová inovace přispět k nižším cenám energií pro firmy i domácnosti.
Moderní AI systémy ukazují nový směr. Na trhu už jsou prediktivní nástroje navržené speciálně pro potřeby energetického sektoru, které mají dosahovat až o 20 % vyšší přesnosti než běžné prognostické modely. Umožňuje to pracovat jak s historickými daty, tak s aktuálními vstupy ze sítě, trhu nebo o počasí, a zpracovávat stovky tisíc předpovědí najednou. A právě pokročilé předpovědi jsou zásadním prvkem efektivního řízení energetického portfolia.
