R.E.News future Technology-Electric Grid that thinks ahead set to revolutionise Power Management

23/08/24-FR-English-NL-footer

Grille électrique qui pense à l'avance pour révolutionner la gestion de l'alimentation

Image- Pacific Northwest National Laboratory (PNNL)

Alors que le monde est aux prises avec les complexités de la transition vers une énergie durable, la nécessité d'un réseau électrique plus adaptable, intelligent et résilient n'a jamais été aussi pressant.

Le réseau traditionnel, dépendant depuis longtemps d'un réseau centralisé de centrales de charbon, de gaz, d'hydroélectricité et de nucléaire - est en cours de transformation sismique. Les énergies renouvelables, les sources d'énergie décentralisées et la demande croissante redéfinissent la façon dont l'électricité est générée, distribuée et consommée.

Face à ces défis, les chercheurs du Pacific Northwest National Laboratory (PNNL) mènent la charge vers un «réseau intelligent» propulsé par l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique (ML), mais avec une touche critique - gardant l'expertise humaine fermement dans la boucle.
S'adapter à une grille complexe et évolutive

Depuis plus d'un siècle, le réseau électrique était un système relativement simple, avec des centrales centralisées générant de l'électricité et la distribuant via des réseaux de transmission simples. Cependant, le réseau d'aujourd'hui est beaucoup plus complexe, tiré par de multiples facteurs tels que l'intégration des sources d'énergie renouvelables, l'électrification des transports et l'augmentation des exigences numériques et industrielles. Ces nouvelles dynamiques ont introduit des couches de complexité qui font de la gestion de la grille une tâche intimidante.

Comme Yousu Chen, un expert en modélisation et simulation du système électrique chez PNNL, note: «Les opérateurs de services publics électriques recherchent des outils qui les aident à comprendre l'état du système actuel, prédire ce qui se passera à l'avenir, puis présentent des recommandations pour les actions dont ils ont besoin prendre. Chen et son équipe ont développé un rapport complet décrivant comment l'IA et ML peuvent améliorer les opérations de la grille en fournissant des informations en temps réel, une analyse prédictive et un soutien de prise de décision automatisé.
Le rôle de l'apprentissage automatique dans la modernisation du réseau

L'apprentissage automatique, un sous-ensemble de l'IA, est de plus en plus reconnu comme un changement de jeu pour la gestion de la grille. Contrairement aux systèmes traditionnels qui reposent uniquement sur des règles prédéfinies, ML utilise des modèles mathématiques, des données et une reconnaissance de modèles pour prendre des décisions basées sur des connaissances antérieures et des informations en temps réel. À mesure que les systèmes d'alimentation évoluent, les modèles apprennent en continu à partir de nouvelles données pour devenir plus précis et fiables au fil du temps.

Cependant, l'adoption de l'IA / ML dans la gestion de la grille n'est pas sans obstacle. Les sociétés de services publics sont naturellement prudentes quant à l'intégration de nouvelles technologies lorsqu'une défaillance du système pourrait entraîner des conséquences catastrophiques. Les préoccupations tournent autour de la confiance, de la précision, des cybermenaces et de la rentabilité de ces nouveaux systèmes. Mais les recherches de PNNL ont offert des solutions pratiques et des conseils, aidant les services publics à mieux comprendre comment l'IA peut être mise en œuvre en toute sécurité et efficacement.
Continuer la confiance dans la prise de décision alimentée par l'IA

L'un des principaux défis de l'adoption de la ML est de renforcer la confiance dans la technologie. Dans leurs recherches, les scientifiques du PNNL ont appliqué un algorithme ML aux données du monde réel de l'interconnexion orientale, l'une des plus grandes réseaux électriques des États-Unis. Les résultats étaient encourageants - l'algorithme a obtenu un score de confiance de 85% dans la prévision du comportement de la grille. Cependant, ce qui était encore plus convaincant, c'est comment ce score s'est amélioré lorsque des experts humains ont été inclus dans la boucle.

L'approche innovante de PNNL présente ce qu'ils appellent le score de la «confiance dérivée des experts» (EDC). En permettant aux experts humains d'examiner et d'affiner les recommandations générées par la ML, la précision des prédictions s'améliore considérablement. Ce modèle collaboratif de machine humaine souligne que si l'IA peut gérer de grandes quantités de données à la vitesse de la foudre, le jugement humain reste indispensable dans les processus de prise de décision critiques.
Cybersécurité une préoccupation croissante

À mesure que l'IA et la ML deviennent plus ancrées dans la grille, il en va de même pour les risques associés aux cybermenaces. La numérisation croissante de l'infrastructure du réseau introduit des points de vulnérabilité potentiels que les acteurs malveillants pourraient exploiter. S'adressant à cela, les chercheurs de PNNL ont développé des algorithmes de détection d'anomalies conçus pour signaler les activités suspectes. Ces algorithmes surveillent le trafic de données et les modèles d'accès en temps réel, permettant des réponses rapides aux violations potentielles.

Un exemple notable de cela est le projet PowerDrone de PNNL, qui utilise des techniques d'IA pour protéger les systèmes cyber-physiques comme le réseau électrique. En tirant parti de ces méthodes avancées, les services publics peuvent renforcer leurs défenses contre les cyberattaques, assurant une alimentation plus résiliente et sécurisée.
Amélioration de la fiabilité de la grille grâce à la modélisation avancée

Un autre aspect crucial du développement du réseau intelligent réside dans l'adaptabilité et la précision des modèles de calcul. Les systèmes de grille sont dynamiques, influencés par des facteurs tels que les conditions météorologiques, la santé de l'équipement et les interventions humaines. L'apprentissage continu et le raffinement sont essentiels pour maintenir ces modèles pertinents et efficaces.

L'équipe de Chen a exploré la technologie des jumeaux numériques et des modèles adaptatifs qui simulent le comportement de la grille en réponse à divers scénarios. Ces modèles prédisent les vulnérabilités et suggèrent des réponses optimales, que ce soit sur des événements météorologiques extrêmes ou des défaillances d'équipement. Par exemple, l'outil d'analyse dynamique de la contingence dynamique de PNNL (DCAT) aide les services publics à identifier les points faibles et à atténuer les défaillances en cascade pendant les crises. Les idées fournies par ces outils peuvent être inestimables pour éviter des pannes généralisées et assurer la stabilité de la grille.
Le dilemme d'investissement

La mise en œuvre d'un réseau intelligent propulsé par l'IA / ML n'est pas seulement une question de technologie - il s'agit également d'économie. La mise à niveau de l'infrastructure, la formation du personnel de formation et l'intégration des systèmes intelligents nécessitent des investissements financiers importants. Les services publics doivent peser ces coûts initiaux par rapport aux avantages à long terme, qui comprennent une efficacité améliorée, des temps de réponse plus rapides et une meilleure gestion des ressources.

Une fois en place, cependant, les grilles intelligentes offrent des rendements substantiels. Ils peuvent réagir dynamiquement aux fluctuations de la demande d'énergie, optimiser la distribution d'énergie et même lutter contre les défauts de préventive avant de se transformer en problèmes à part entière. Comme le dit bien Chen: "Nous parlons d'un changement fondamental dans la façon dont nous opérons la grille, passant d'un cerveau centralisé à une approche plus décentralisée qui absorbe les données de nombreuses sources et fournit des recommandations en temps réel."
Contrôle local et maintenance prédictive

À quoi ressemble ce contrôle décentralisé dans la pratique? Deux des applications les plus prometteuses de l'IA / ML dans la gestion du réseau sont la prédiction de la demande et la détection des défauts.

Prédiction de la demande: En analysant les données en temps réel, ML peut aider à prévoir les besoins énergétiques avec une précision bien plus grande que les méthodes traditionnelles. Cela garantit un meilleur équilibre entre les grilles, réduit les déchets et entraîne finalement des prix d'énergie plus stables. Au fil du temps, les systèmes d'IA peuvent identifier les tendances de consommation, permettant un investissement plus intelligent sur les infrastructures.

 Détection et prévention des défauts: les capteurs installés sur l'équipement clé peuvent surveiller en permanence les performances et signaler les problèmes potentiels avant de conduire à des échecs. PNNL explore les approches basées sur l'IA pour améliorer la résilience du réseau contre les conditions météorologiques variables, en particulier dans les systèmes d'énergie renouvelable comme les éoliennes. Ces systèmes détectent non seulement les défauts tôt, mais proposent également des calendriers de maintenance optimisés, prolongeant la durée de vie des infrastructures critiques.

Interaction humaine-machine

L'une des questions persistantes concernant les réseaux intelligents est le rôle des opérateurs humains dans un environnement de plus en plus automatisé. Alors que les systèmes d'IA / ML peuvent traiter les informations plus rapidement et de manière plus exhaustive que les humains, leur succès dépend de la collaboration transparente des machines humaines. Les recherches de PNNL soulignent l’importance de la conception d’interfaces qui tiennent les opérateurs informés, confiants et capables de remplacer ou de raffiner les décisions automatisées si nécessaire.

Ce mélange d'automatisation et de perspicacité humaine est crucial pour gérer la complexité du réseau, d'autant plus que les sources d'énergie renouvelables avec des résultats intermittents deviennent plus répandues. En établissant le bon équilibre, les opérateurs de services publics peuvent exploiter la puissance de l'IA tout en maintenant la surveillance nécessaire pour éviter les erreurs et optimiser les performances.
Une grille plus intelligente et plus résiliente pour l'avenir

La grille électrique est à l'aube d'une nouvelle ère - une IA, l'apprentissage automatique et l'expertise humaine convergent pour construire un système plus adaptatif, fiable et durable. À mesure que l'industrie avance, la recherche de PNNL sert de feuille de route aux services publics naviguant dans cette transformation.

En adoptant ces progrès technologiques tout en garantissant que le jugement humain reste central, la grille de demain sera non seulement plus intelligente mais plus résiliente contre les défis de l'avenir.
NJC. © Info Pacific Northwest National Laboratory (PNNL)

-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

23/08/24-English

Electric Grid that thinks ahead set to revolutionise Power Management

Image- Pacific Northwest National Laboratory (PNNL)

As the world grapples with the complexities of transitioning to sustainable energy, the need for a more adaptable, intelligent, and resilient electric grid has never been more pressing.

The traditional grid, long dependent on a centralised network of coal, gas, hydro, and nuclear power stations—is undergoing a seismic transformation. Renewables, decentralised power sources, and rising demand are redefining how electricity is generated, distributed, and consumed.

In the face of these challenges, researchers at the Pacific Northwest National Laboratory (PNNL) are leading the charge towards a “smart grid” powered by artificial intelligence (AI) and machine learning (ML), but with a critical twist—keeping human expertise firmly in the loop.
Adapting to a Complex, Evolving Grid

For over a century, the electric grid was a relatively simple system, with centralised power plants generating electricity and distributing it via straightforward transmission networks. However, today’s grid is far more intricate, driven by multiple factors such as the integration of renewable energy sources, the electrification of transport, and the rise in digital and industrial demands. These new dynamics have introduced layers of complexity that make the management of the grid a daunting task.

As Yousu Chen, a power system modelling and simulation expert at PNNL, notes: “Electric utility operators are looking for tools that help them understand the current system status, predict what will happen in the future, and then present recommendations for the actions they need to take.” Chen and his team have developed a comprehensive report outlining how AI and ML can enhance grid operations by providing real-time insights, predictive analytics, and automated decision-making support.
The Role of Machine Learning in Grid Modernisation

Machine learning, a subset of AI, is increasingly being recognised as a game-changer for grid management. Unlike traditional systems that rely solely on predefined rules, ML uses mathematical models, data, and pattern recognition to make decisions based on prior knowledge and real-time information. As power systems evolve, so do the models, learning continuously from new data to become more accurate and reliable over time.

However, the adoption of AI/ML in grid management isn’t without its hurdles. Utility companies are understandably cautious about integrating new technologies when any system failure could lead to catastrophic consequences. The concerns revolve around trust, accuracy, cyber threats, and the cost-effectiveness of these new systems. But PNNL’s research has offered practical solutions and guidance, helping utilities better understand how AI can be safely and effectively implemented.
Building Trust in AI-Powered Decision Making

One of the key challenges in adopting ML is building trust in the technology. In their research, PNNL scientists applied an ML algorithm to real-world data from the Eastern Interconnection, one of the largest power grids in the United States. The results were encouraging— the algorithm achieved an 85% confidence score in predicting grid behaviour. However, what was even more compelling was how this score improved when human experts were included in the loop.

PNNL’s innovative approach introduces what they call the “expert-derived confidence” (EDC) score. By allowing human experts to review and refine ML-generated recommendations, the accuracy of the predictions improves significantly. This collaborative human-machine model underscores that while AI can handle vast amounts of data at lightning speed, human judgment remains indispensable in critical decision-making processes.
Cybersecurity A Growing Concern

As AI and ML become more embedded in the grid, so too do the risks associated with cyber threats. The increasing digitalisation of grid infrastructure introduces potential points of vulnerability that malicious actors could exploit. Addressing this, PNNL researchers have developed anomaly detection algorithms designed to flag suspicious activities. These algorithms monitor data traffic and access patterns in real-time, enabling rapid responses to potential breaches.

A notable example of this is PNNL’s PowerDrone project, which uses AI techniques to safeguard cyber-physical systems like the power grid. By leveraging these advanced methods, utilities can bolster their defences against cyberattacks, ensuring a more resilient and secure power supply.
Enhancing Grid Reliability Through Advanced Modelling

Another crucial aspect of smart grid development lies in the adaptability and accuracy of computational models. Grid systems are dynamic, influenced by factors such as weather conditions, equipment health, and human interventions. Continuous learning and refinement are essential to keep these models relevant and effective.

Chen’s team has been exploring digital twin technology and adaptive models that simulate grid behaviour in response to various scenarios. These models predict vulnerabilities and suggest optimal responses, whether dealing with extreme weather events or equipment failures. For instance, PNNL’s Dynamic Contingency Analysis Tool (DCAT) helps utilities identify weak spots and mitigate cascading failures during crises. The insights provided by such tools can be invaluable in avoiding widespread outages and ensuring the grid’s stability.
The Investment Dilemma

Implementing a smart grid powered by AI/ML isn’t just about technology—it’s also about economics. Upgrading infrastructure, training personnel, and integrating intelligent systems require significant financial investment. Utilities need to weigh these upfront costs against the long-term benefits, which include improved efficiency, quicker response times, and better resource management.

Once in place, however, smart grids offer substantial returns. They can dynamically respond to fluctuations in energy demand, optimise energy distribution, and even pre-emptively tackle faults before they escalate into full-blown problems. As Chen aptly puts it: “We’re talking about a fundamental shift in how we operate the grid, moving from one centralised brain to a more decentralised approach that absorbs data from numerous sources and provides real-time recommendations.”
Local Control and Predictive Maintenance

What does this decentralised control look like in practice? Two of the most promising applications of AI/ML in grid management are demand prediction and fault detection.

Demand Prediction: By analysing real-time data, ML can help forecast energy needs with far greater accuracy than traditional methods. This ensures better grid balancing, reduces waste, and ultimately leads to more stable energy prices. Over time, AI systems can identify consumption trends, allowing for smarter infrastructure investment.

 Fault Detection and Prevention: Sensors installed on key equipment can continuously monitor performance and flag potential issues before they lead to failures. PNNL is exploring AI-based approaches to enhance grid resilience against variable weather conditions, particularly in renewable energy systems like wind turbines. Such systems not only detect faults early but also propose optimised maintenance schedules, extending the lifespan of critical infrastructure.

Human-Machine Interaction

One of the lingering questions around smart grids is the role of human operators in an increasingly automated environment. While AI/ML systems can process information faster and more comprehensively than humans, their success hinges on seamless human-machine collaboration. PNNL’s research emphasises the importance of designing interfaces that keep operators informed, confident, and capable of overriding or refining automated decisions when necessary.

This blend of automation and human insight is crucial for managing the grid’s complexity, especially as renewable energy sources with intermittent outputs become more prevalent. By striking the right balance, utility operators can harness the power of AI while maintaining the oversight needed to prevent errors and optimise performance.
A Smarter, More Resilient Grid for the Future

The electric grid is at the dawn of a new era—one where AI, machine learning, and human expertise converge to build a more adaptive, reliable, and sustainable system. As the industry moves forward, PNNL’s research serves as a roadmap for utilities navigating this transformation.

By embracing these technological advancements while ensuring human judgement remains central, the grid of tomorrow will not only be smarter but more resilient against the challenges of the future.
NJC.© Info Pacific Northwest National Laboratory (PNNL)

--------------------------------------------------------------------------------------------------------------

23/08/24-NL

Elektrisch rooster dat vooruit denkt, ingesteld op een revolutie teweegbrengen in het energiebeheer

Image- Pacific Northwest National Laboratory (PNNL)

Terwijl de wereld worstelt met de complexiteit van overgang naar duurzame energie, is de behoefte aan een meer aanpasbaar, intelligent en veerkrachtig elektrisch rooster nooit meer dringend geweest.

Het traditionele rooster, lang afhankelijk van een gecentraliseerd netwerk van kolen-, gas-, hydro- en kerncentrales - ondergaat een seismische transformatie. Hernieuwbare energiebronnen, gedecentraliseerde stroombronnen en stijgende vraag worden opnieuw gedefinieerd hoe elektriciteit wordt gegenereerd, gedistribueerd en geconsumeerd.

In het licht van deze uitdagingen leiden onderzoekers van het Pacific Northwest National Laboratory (PNNL) de leiding over een "smart grid" aangedreven door kunstmatige intelligentie (AI) en machine learning (ML), maar met een kritische draai - het houden van menselijke expertise - die menselijke expertise behouden - stevig in de lus.
Aanpassen aan een complex, evoluerend rooster

Al meer dan een eeuw was het elektrische rooster een relatief eenvoudig systeem, met gecentraliseerde energiecentrales die elektriciteit genereerden en het verdeelen via eenvoudige transmissienetwerken. Het raster van vandaag is echter veel ingewikkelder, aangedreven door meerdere factoren zoals de integratie van hernieuwbare energiebronnen, de elektrificatie van transport en de stijging van de digitale en industriële eisen. Deze nieuwe dynamiek heeft lagen van complexiteit geïntroduceerd die het beheer van het net een ontmoedigende taak maken.

Zoals Yousu Chen, een modellerings- en simulatie -expert van het energiesysteem bij PNNL, merkt op: “Operators van elektrische hulpprogramma's zijn op zoek naar tools die hen helpen de huidige systeemstatus te begrijpen, voorspellen wat er in de toekomst zal gebeuren en presenteer vervolgens aanbevelingen voor de acties die ze nodig hebben om te nemen. " Chen en zijn team hebben een uitgebreid rapport ontwikkeld waarin wordt uiteengezet hoe AI en ML de rasteroperaties kunnen verbeteren door realtime inzichten, voorspellende analyses en geautomatiseerde besluitvormingsondersteuning te bieden.
De rol van machine learning bij de modernisering van het rooster

Machine Learning, een subset van AI, wordt in toenemende mate erkend als een game-wisselaar voor rasterbeheer. In tegenstelling tot traditionele systemen die uitsluitend afhankelijk zijn van vooraf gedefinieerde regels, gebruikt ML wiskundige modellen, gegevens en patroonherkenning om beslissingen te nemen op basis van voorkennis en realtime informatie. Naarmate de energiesystemen evolueren, doen de modellen dat ook continu leren van nieuwe gegevens om in de loop van de tijd nauwkeuriger en betrouwbaarder te worden.

De acceptatie van AI/ML in het rasterbeheer is echter niet zonder hindernissen. Nutsbedrijven zijn begrijpelijkerwijs voorzichtig met het integreren van nieuwe technologieën wanneer een systeemfalen kan leiden tot catastrofale gevolgen. De zorgen draaien rond vertrouwen, nauwkeurigheid, cyberdreigingen en de kosteneffectiviteit van deze nieuwe systemen. Maar het onderzoek van PNNL heeft praktische oplossingen en begeleiding geboden, waardoor nutsbedrijven beter kunnen begrijpen hoe AI veilig en effectief kan worden geïmplementeerd.
Vertrouwen opbouwen in AI-aangedreven besluitvorming

Een van de belangrijkste uitdagingen bij het aannemen van ML is het opbouwen van vertrouwen in de technologie. In hun onderzoek hebben PNNL-wetenschappers een ML-algoritme toegepast op real-world gegevens van de oostelijke interconnectie, een van de grootste energieretmetten in de Verenigde Staten. De resultaten waren bemoedigend - het algoritme behaalde een betrouwbaarheidsscore van 85% bij het voorspellen van roostergedrag. Wat echter nog dwingender was, was hoe deze score verbeterde toen menselijke experts in de lus werden opgenomen.

De innovatieve aanpak van PNNL introduceert wat zij de score "Expert-afgeleide vertrouwen" (EDC) noemen. Door menselijke experts toe te staan ​​om door ML gegenereerde aanbevelingen te beoordelen en te verfijnen, verbetert de nauwkeurigheid van de voorspellingen aanzienlijk. Dit samenwerkingsmodel voor mens en machine onderstreept dat hoewel AI enorme hoeveelheden gegevens met bliksemsnelheid kan verwerken, menselijk oordeel onmisbaar blijft in kritieke besluitvormingsprocessen.
Cybersecurity een groeiende bezorgdheid

Naarmate AI en ML meer ingebed worden in het raster, doen ook de risico's die verband houden met cyberdreigingen. De toenemende digitalisering van roosterinfrastructuur introduceert potentiële punten van kwetsbaarheid die kwaadwillende acteurs kunnen exploiteren. PNNL -onderzoekers hebben dit aangepakt en hebben anomaliedetectie -algoritmen ontwikkeld die zijn ontworpen om verdachte activiteiten te markeren. Deze algoritmen controleren in realtime gegevensverkeer en toegangspatronen, waardoor snelle reacties op mogelijke inbreuken mogelijk worden.

Een opmerkelijk voorbeeld hiervan is het PowerDone-project van PNNL, dat AI-technieken gebruikt om cyberfysische systemen zoals het Power Grid te beschermen. Door deze geavanceerde methoden te benutten, kunnen hulpprogramma's hun verdediging tegen cyberaanvallen versterken, waardoor een meer veerkrachtige en veilige stroomvoorziening wordt gewaarborgd.
Verbetering van de betrouwbaarheid van het net door geavanceerde modellering

Een ander cruciaal aspect van de ontwikkeling van slimme grid ligt in het aanpassingsvermogen en de nauwkeurigheid van computermodellen. Rastersystemen zijn dynamisch, beïnvloed door factoren zoals weersomstandigheden, gezondheidszorg en menselijke interventies. Continu leren en verfijning zijn essentieel om deze modellen relevant en effectief te houden.

Het team van Chen heeft digitale tweelingtechnologie en adaptieve modellen verkend die het roostergedrag simuleren in reactie op verschillende scenario's. Deze modellen voorspellen kwetsbaarheden en suggereren optimale antwoorden, of het nu gaat om extreme weersomstandigheden of fouten van apparatuur. PNNL's Dynamic Contingency Analysis Tool (DCAT) helpt bijvoorbeeld nutsbedrijven zwakke plekken te identificeren en trapsgewijze mislukkingen tijdens crises te verminderen. De inzichten die door dergelijke tools worden verstrekt, kunnen van onschatbare waarde zijn bij het vermijden van wijdverbreide storingen en het waarborgen van de stabiliteit van het rooster.
Het investeringsdilemma

Het implementeren van een slim rooster aangedreven door AI/ML gaat niet alleen over technologie - het gaat ook over economie. Het upgraden van infrastructuur, trainingspersoneel en integratie van intelligente systemen vereisen aanzienlijke financiële investeringen. Nutsbedrijven moeten deze voorafgaande kosten afwegen tegen de voordelen op lange termijn, waaronder verbeterde efficiëntie, snellere responstijden en beter hulpbronnenbeheer.

Eenmaal op hun plaats, bieden slimme roosters echter aanzienlijk rendement. Ze kunnen dynamisch reageren op schommelingen in de energievraag, de energieverdeling optimaliseren en zelfs preventief fouten aanpakken voordat ze escaleren in volledige problemen. Zoals Chen het toepasselijk zegt: "We hebben het over een fundamentele verschuiving in hoe we het raster bedienen, van één gecentraliseerde hersenen naar een meer gedecentraliseerde benadering die gegevens uit tal van bronnen absorbeert en realtime aanbevelingen biedt."
Lokale controle en voorspellend onderhoud

Hoe ziet deze gedecentraliseerde controle er in de praktijk uit? Twee van de meest veelbelovende toepassingen van AI/ml in het netbeheer zijn vraagvoorspelling en foutdetectie.

Voorspelling van de vraag: door realtime gegevens te analyseren, kan ML helpen bij het voorspellen van energiebehoeften met een veel grotere nauwkeurigheid dan traditionele methoden. Dit zorgt voor een beter evenwicht tussen raster, vermindert afval en leidt uiteindelijk tot meer stabiele energieprijzen. Na verloop van tijd kunnen AI -systemen consumptietrends identificeren, waardoor slimmere infrastructuurinvesteringen mogelijk zijn.

 Foutdetectie en preventie: sensoren geïnstalleerd op belangrijke apparatuur kunnen de prestaties continu controleren en potentiële problemen markeren voordat ze leiden tot storingen. PNNL onderzoekt AI-gebaseerde benaderingen om de veerkracht van het net tegen variabele weersomstandigheden te verbeteren, met name in hernieuwbare energiesystemen zoals windturbines. Dergelijke systemen detecteren niet alleen fouten vroeg, maar stellen ook geoptimaliseerde onderhoudsschema's voor, waardoor de levensduur van kritieke infrastructuur wordt verlengd.

Mens-machine interactie

Een van de aanhoudende vragen rond slimme roosters is de rol van menselijke operators in een steeds geautomatisere omgeving. Hoewel AI/ML-systemen informatie sneller en uitgebreider kunnen verwerken dan mensen, hangt hun succes af van naadloze samenwerking tussen mens en machine. Het onderzoek van PNNL benadrukt het belang van het ontwerpen van interfaces die operators op de hoogte houden, zelfverzekerd en in staat zijn om geautomatiseerde beslissingen te overschrijden of te verfijnen wanneer dat nodig is.

Deze mix van automatisering en menselijk inzicht is cruciaal voor het beheren van de complexiteit van het rooster, vooral naarmate de hernieuwbare energiebronnen met intermitterende output vaker voorkomen. Door de juiste balans te vinden, kunnen nutsoperators de kracht van AI benutten met behoud van het toezicht dat nodig is om fouten te voorkomen en de prestaties te optimaliseren.
Een slimmer, veerkrachtiger rooster voor de toekomst

Het elektrische rooster is aan het begin van een nieuw tijdperk - een waar AI, machine learning en menselijke expertise samenkomen om een ​​meer adaptief, betrouwbaar en duurzaam systeem op te bouwen. Naarmate de industrie vooruit gaat, dient het onderzoek van PNNL als een routekaart voor nutsbedrijven die door deze transformatie navigeren.

Door deze technologische vooruitgang te omarmen en tegelijkertijd het menselijk oordeel centraal te stellen, zal het rooster van morgen niet alleen slimmer zijn, maar ook veerkrachtiger zijn tegen de uitdagingen van de toekomst.
NJC. © Info Pacific Northwest National Laboratory (PNNL)

---------------------------------------------------------------------------------------------------------------