Neuroninių tinklų pažangių sprendimų, skirtų hibridinių atsinaujinančios energijos šaltinių sistemų optimizuotam ir koncepciniam projektavimui, kūrimas (RESAI)
Šį projektą įgyvendina Dr. Giedrius Gecevičius UAB „Elinijos“ projektuotojas ir VšĮ „Kauno kolegija“ tyrėjas bei dr. Žydrūnas Kavaliauskas VšĮ „Lietuvos energetikos institutas“ tyrėjas kartu su komanda.
Tikriausiai dažnas mūsų nebeįsivaizduojame kasdieninio gyvenimo be tokių populiarių dirbtinio intelekto (DI) įrankių, kompanijos OpenAI sukurtas produktas ChatGPT ar kompanijos Google sukurtas Google Gemini dirbtinio intelekto modelis. Žvelgiant dar giliau, DI taikomas išties plačiai, nuo užklausų balsu koks šiandien oras iki pažangių modelių panaudojimo transporto, medicinos ar energetikos sektoriuose. Eksponentiškai augant tokių įrankių populiarumui pagrįstai kyla klausimai ar tokie modeliai patikimi, kaip jie veikia, kokių resursų reikalauja ir lengvai pritaikomi energetikoje?
DI panaudojimas energetikos sektoriuje
Nors šiuolaikinės elektros energetikos perdavimo ir skirstymo sistemos yra pakankamai patikimos, tačiau didėjant atsinaujinančių energijos išteklių, tokių kaip, pvz., vėjo ar saulės energetika, panaudojimui kyla iššūkiai dėl perteklinės energijos saugojimo bei aukštų elektros kainų esant piko valandoms. Kitais žodžiais tariant, būtini nauji DI įrankiai ir modeliai leisiantys tiksliau prognozuoti elektros energijos gamybą ir vartojimą, taip pat sudarantys galimybes esamą energijos perteklių saugoti akumuliatoriuose ar vandenilio pavidalu, o prireikus atiduoti į elektros perdavimo tinklą. Tokiu būdu, atsirastų galimybė ne tik efektyviau panaudoti atsinaujinančius energijos išteklius, bet ir sumažinti elektros kainas dėl mažesnio energijos poreikio.
DI tyrimams susivienijo mokslininkai ir praktikai
Šiam tikslui susivienijo šalies mokslininkai ir praktikai su komanda. Dr. Giedrius Gecevičius UAB „Elinijos“ projektuotojas ir VšĮ „Kauno kolegija“ tyrėjas bei dr. Žydrūnas Kavaliauskas VšĮ „Lietuvos energetikos institutas“ tyrėjas kartu su komanda įgyvendina projektą „Neuroninių tinklų pažangių sprendimų, skirtų hibridinių atsinaujinančios energijos šaltinių sistemų optimizuotam ir koncepciniam projektavimui, kūrimas (RESAI)“.
Tyrėjai pasakoja, kad projekto metu panaudojami dirbtinio intelekto neuroninių tinklų metodai tokie kaip, pvz., Soft Actor-Critic (SAC) ar Deep Q-Network (DQN) pateikia elektros gamybos, vartojimo ir kaupimo prognozes, veikiant diskretiškumo principu (DQN) ar lankstumo principu (SAC). Pastarasis metodas tiksliau prognozuoja elektros tinklo parametrus. Tyrėjai taip pat sukūrė kompleksinį prognozės modelį apjungiantį mašininį mokymąsi AutoML (angl. Auto Machine Learning) ir MPC (angl. Model Predictive Control) modelius.
Rezultatai rodo, kad sukurtas kompleksinis modelis leidžia tiksliau prognozuoti saulės elektrinių elektros gamybą, o perteklinę energiją kaupti akumuliatoriuose ir panaudojant elektrolizerį vandeniliui gaminti. Esant energijos trūkumams modelis įvertina turimą sukauptos energijos kiekį ir panaudojant akumuliatorius bei vandenilio kuro elementus energija atiduodama į tinklą. Tokių būdu užtikrinamas efektyvus energetinių išteklių panaudojimas.
Projekto metu sukurtas kompleksinis modelis ir gauti rezultatai svarbūs praktiniu aspektu, kadangi projektuojant atsinaujinančių išteklių, energijos kaupimo, skirstymo bei perdavimo sistemas labai svarbu tinkamai prognozuoti energijos srautus bei kitus elektros tinklo parametrus.
Apibendrinant galima teigti, kad dirbtinio intelekto panaudojamo galimybės energetikoje yra itin plačios, tačiau tam, kad DI modelius būtų galima lengvai ir efektyviai pritaikyti praktikoje, pvz., projektuojant energetikos sistemas, svarbu atlikti daug mokslinių tyrimų ir bandymų. Tik tokiu būdu DI įrankiai taps patikimi ir adaptyvūs pagalbininkai, o ne sunkiai pritaikomi ir energiją vartojantys informacinių technologijų įrankiai.
Dr. Giedrius Gecevičius UAB "Elinijos" projektuotojas
Dr. Giedrius Gecevičius dirbtinio intelekto panaudojimo galimybėmis elektros energetikos sektoriuje dalinosi ir tarptautiniu mastu – pristatė šią temą Portugalijoje vykusioje tarptautinėje energetikos konferencijoje. Tai rodo, kad Lietuvoje vystomi sprendimai yra aktualūs ir vertinami tarptautinėje energetikos bendruomenėje, o UAB “Elinijos” komandoje darbuojasi itin aukšto profesionalumo ir išskirtinės patirties darbuotojai.
Įgyvendinamą projektą „Neuroninių tinklų pažangių sprendimų, skirtų hibridinių atsinaujinančios energijos šaltinių sistemų optimizuotam ir koncepciniam projektavimui, kūrimas (RESAI)“ finansuoja Lietuvos mokslo taryba (LMTLT), projekto sutarties Nr. S-ITP-24-1.
Dr. Giedrius Gecevičius, dr. Žydrūnas Kavaliauskas