Cyfryzacja sieci elektroenergetycznych nie jest opcją, ale strategicznym priorytetem Europy. W obliczu rosnącego popytu, masowego wdrażania odnawialnych źródeł energii oraz rosnącego ryzyka fizycznego i cybernetycznego, Komisja Europejska prognozuje, że do 2030 r. konieczne będzie zainwestowanie 584 mld euro w modernizację systemu elektroenergetycznego. W tym scenariuszu technologie takie jak autonomiczna robotyka, sztuczna inteligencja i pojawiające się na horyzoncie obliczenia kwantowe, stają się podstawowymi filarami budowania bardziej solidnego, elastycznego systemu energetycznego dostosowanego do celów klimatycznych. Rzeczywiste już funkcjonujące działania pokazują, w jaki sposób rozwiązania te umożliwiają przewidywanie awarii, optymalizację zasobów, zmniejszenie ryzyka i zwiększenie odporności dostaw energii elektrycznej w przyszłości.

Automatyzacja i robotyka: więcej niż wydajność

W sektorze, w którym duża część działań odbywa się krytycznych środowiskach — podstacjach, rafineriach lub elektrowniach słonecznych — autonomiczna robotyka mobilna staje się kluczowym narzędziem do minimalizowania ryzyka i zwiększania wydajności operacyjnej. 

GMV promuje rozwój rozwiązań w tym obszarze za pomocą rozwiązań takich jak uPathWay, zaawansowanej platforma zaprojektowanej do zarządzania i integracji różnych typów robotów mobilnych — pochodzących od różnych producentów — w heterogenicznych środowiskach operacyjnych. Rozwiązanie to pozwala na przykład zautomatyzować czynności związane z obsługą i konserwacją (O&M), ułatwiając sprawniejsze, dokładniejsze i bezpieczniejsze interwencje, jednocześnie zmniejszając narażenie personelu ludzkiego na złożone lub potencjalnie niebezpieczne środowiska. Ponadto, obejmuje ono moduł sztucznej inteligencji, który pozwala robotom automatycznie wykrywać anomalie podczas ich ruchu, takie jak obecność niezidentyfikowanych obiektów na ziemi, a także nieoczekiwane wycieki gazu. Ta możliwość automatyzacji nie tylko poprawia wydajność operacyjną, ale także pomaga zaradzić rosnącemu niedoborowi wykwalifikowanego personelu technicznego, zwłaszcza w odległych lub trudno dostępnych regionach, oferując skalowalne rozwiązanie dostosowane do tempa rozwoju firmy.

W rozproszonych elektrowniach lub dużych sieciach zdolność ta ma strategiczne znaczenie dla sprostania jednemu z głównych wyzwań teraźniejszości: utrzymaniu bezpieczeństwa operacyjnego bez zwiększania kosztów eksploatacji i konserwacji.

Sztuczna inteligencja: przewidywanie awarii, redukcja śladu węglowego

Sztuczna inteligencja wnosi również wartość dodaną w mniej widocznych, ale równie krytycznych obszarach. Jednym z przykładów jest wykrywanie anomalii w procesach przemysłowych lub laboratoriach badawczo-rozwojowych, gdzie zaawansowane modele mogą identyfikować odchylenia jakościowe w produktach takich jak oleje lub biopaliwa, przewidywać problemy na wczesnych etapach rozwoju lub poprawiać wydajność testów.

Ponadto narzędzia takie jak GMV PitIA są również stosowane do analizy danych operacyjnych, umożliwiając wykrywanie wzorców użytkowania, przewidywanie szczytów zapotrzebowania na energię lub dostosowywanie produkcji w czasie rzeczywistym. Ten rodzaj wydajności nie tylko optymalizuje dostępne zasoby, ale także bezpośrednio przyczynia się do zmniejszenia śladu węglowego i przejścia na bardziej zrównoważone modele energetyczne.

Horyzont kwantowy: rozwiązanie nierozwiązywalnego

Patrząc w przyszłość, sektor energetyczny zaczyna badać nowe technologie, takie jak obliczenia kwantowe, które są szczególnie obiecujące w rozwiązywaniu problemów o bardzo dużej złożoności matematycznej, które obecnie wymagają ogromnych zasobów obliczeniowych. Na przykład symulacje sieci energetycznej z tysiącami możliwych scenariuszy lub jednoczesna optymalizacja wielu zmiennych w czasie rzeczywistym — czynników pogodowych, zużycia, produkcji odnawialnej — mogą zostać radykalnie przekształcone dzięki tym możliwościom.

Obliczenia kwantowe stanowią jeden z obszarów badań, nad którym pracuje GMV, aby zająć się planowaniem bardziej dynamicznych i odpornych systemów energetycznych, w których przewidywalność i wydajność są kompatybilne z elastycznością operacyjną.

Przekształcenie sieci elektroenergetycznej w inteligentną infrastrukturę to coś więcej niż ewolucja technologiczna: to krytyczna potrzeba, a aby zapewnić energię w przyszłości i nie skazać się na ciemności.

Autor: Eric Polvorosa