Zielona transformacja wspierana przez cyfryzację ma szansę uczynić energetykę nowoczesną, niskoemisyjną i odporną na wyzwania przyszłości. Już dziś AI znajduje zastosowanie w wielu kluczowych obszarach – od prognozowania zapotrzebowania na moc, przez sterowanie sieciami i integrację odnawialnych źródeł, po bezpieczeństwo infrastruktury i zarządzanie magazynami energii. Jak AI rewolucjonizuje energetykę oraz jakie korzyści i wyzwania niesie jej wdrażanie?
Prognozowanie popytu i podaży energii
Skuteczne prognozowanie zapotrzebowania na energię elektryczną oraz przewidywanie produkcji (np. z farm wiatrowych i fotowoltaicznych) jest fundamentem stabilnej i efektywnej energetyki. Tradycyjne metody prognozowania coraz częściej ustępują miejsca modelom AI, które potrafią analizować ogromne zbiory danych – od historycznych wzorców zużycia po szczegółowe dane pogodowe – aby z wysoką dokładnością przewidywać przyszłe wahania popytu i podaży.
Zaawansowane algorytmy AI są w stanie w czasie rzeczywistym przetwarzać dane z tysięcy czujników, dzięki czemu przewidywanie zmian w produkcji energii ze źródeł odnawialnych (np. spadku generacji przy nadchodzącym zachmurzeniu) staje się znacznie dokładniejsze. Takie inteligentne prognozy pozwalają operatorom systemu lepiej planować pracę elektrowni i sieci – mogą zawczasu uruchamiać rezerwy mocy lub ograniczać pobór, minimalizując ryzyko niedoborów energii i zwiększając niezawodność dostaw. Dokładność modeli AI często przewyższa tradycyjne metody, co przekłada się na stabilniejszą pracę systemu elektroenergetycznego i mniejsze koszty rezerw.
Optymalizacja pracy sieci elektroenergetycznej (Smart Grid)
Koncepcja Smart Grid zakłada w pełni zautomatyzowaną, dwukierunkową sieć dystrybucji energii, w której informacje płyną w czasie rzeczywistym między wszystkimi elementami systemu. AI pełni rolę „mózgu” takiej inteligentnej sieci, nieustannie gromadząc i analizując dane z milionów mierników i czujników rozmieszczonych w infrastrukturze. Dzięki temu system może bilansować obciążenia w czasie rzeczywistym – automatycznie dystrybuować energię tam, gdzie jest potrzebna, oraz ograniczać przepływy tam, gdzie występują nadwyżki. Optymalizacja przesyłu i dystrybucji w oparciu o AI zmniejsza straty energii oraz umożliwia bardziej efektywne wykorzystanie istniejącej infrastruktury. W praktyce oznacza to, że nawet przy rosnącym zapotrzebowaniu i coraz większej liczbie źródeł odnawialnych, sieć może działać stabilnie i wydajnie, a odbiorcy odczuwają mniej przerw i wahań jakości zasilania.
Integracja OZE
Dynamiczny rozwój odnawialnych źródeł energii – takich jak farmy wiatrowe czy fotowoltaika – wymaga inteligentnych narzędzi do ich integracji z siecią. Źródła te są niestabilne i zależne od pogody, co stawia wyzwanie dla operatorów systemu: jak maksymalnie wykorzystać zieloną energię, a jednocześnie nie zdestabilizować sieci przy nagłych spadkach lub skokach generacji? AI potrafi na bieżąco prognozować zmiany wydajności OZE na podstawie danych meteorologicznych i historycznych, dzięki czemu operator może odpowiednio wcześniej reagować. Przykładowo, jeśli algorytmy przewidują spadek produkcji z paneli słonecznych z powodu nadciągających chmur, system może zwiększyć wytwarzanie ze źródeł konwencjonalnych lub uruchomić magazyny energii.
Co ważne, inteligentne systemy pozwalają także maksymalizować wykorzystanie dostępnej energii odnawialnej – kiedy produkujemy jej nadmiar, AI podpowie, jak najlepiej ją zagospodarować (np. kierując do magazynów lub zwiększając obciążenie urządzeń elastycznych), zamiast ją tracić. Dzięki temu udział OZE w miksie energetycznym może rosnąć bez szkody dla bezpieczeństwa energetycznego.
Lokalne źródła energii i transformacja obszarów wiejskich
Postępująca decentralizacja energetyki sprawia, że lokalne źródła energii – przydomowe instalacje OZE, biogazownie, turbiny wiatrowe czy mikrosieci – zyskują na znaczeniu. Jest to szczególnie widoczne na obszarach wiejskich, gdzie rozproszone źródła mogą zasilać lokalne społeczności niezależnie od scentralizowanej sieci. Sztuczna inteligencja odgrywa kluczową rolę w zarządzaniu tym złożonym ekosystemem rozproszonych zasobów. Inteligentne systemy potrafią koordynować pracę mikrosieci, łącząc różne źródła energii (panele fotowoltaiczne, małe turbiny, generatory biogazowe) z lokalnymi magazynami w sposób maksymalizujący efektywność i minimalizujący koszty operacyjne. Dzięki AI taka mikrosieć dostosowuje się do zmieniających się warunków – np. w słoneczny, wietrzny dzień automatycznie gromadzi nadwyżki energii w bateriach, a w nocy lub bezwietrznej pogodzie czerpie z magazynów, utrzymując zasilanie. Lokalna inteligentna sieć zapewnia zatem większą niezależność energetyczną (uniezależnienie od zewnętrznych dostaw) oraz odporność – w razie awarii sieci krajowej, społeczność oparta na własnej mikrosieci może nadal mieć prąd. Dla mieszkańców wsi i małych gmin takie rozwiązania oznaczają szansę na tańszą, czystszą i pewniejszą energię.
Wyzwania z AI w energetyce
Mimo olbrzymiego potencjału AI, jej powszechne wdrożenie w sektorze energii wiąże się z szeregiem wyzwań. Przede wszystkim konieczne jest zapewnienie bezpieczeństwa danych oraz prywatności – systemy AI operują na ogromnych zbiorach informacji (np. o zużyciu energii w domach), co wymaga skutecznej ochrony przed nadużyciami i cyberzagrożeniami. Ważna jest również przejrzystość algorytmów i ich działania – operatorzy i regulatorzy muszą rozumieć, w jaki sposób AI podejmuje decyzje, aby móc jej zaufać i zweryfikować poprawność działania. Z tym wiąże się kolejny aspekt: potrzebne są wysokiej jakości dane wejściowe oraz odpowiednie przygotowanie infrastruktury IT. Modele uczące się są tak dobre, jak dane, na których je wytrenowano – błędne lub stronnicze dane mogą prowadzić do nieoptymalnych decyzji. Nie ulega wątpliwości, że rola AI będzie z roku na rok rosła. Kluczem jest wdrażanie sztucznej inteligencji w sposób odpowiedzialny – z dbałością o bezpieczeństwo.
Webinarium: „Energia z biogazu szansą polskiego rolnictwa”: 3 grudnia 2025 roku
Biogazownie rolnicze dla wielu gospodarstw zajmujących się produkcją zwierzęcą mogą być nie tylko sposobem na zagospodarowanie nawozów naturalnych na cele energetyczne i poprawienie ich wartości nawozowej, ale też wydatnie przyczynić się do ograniczenia kosztów energii elektrycznej i zdecydowanie poprawić efektywność ekonomiczną produkcji.
O tym podyskutujemy podczas webinarium OZE: „Energia z biogazu szansą polskiego rolnictwa”, które odbędzie się 3 grudnia 2025 r.
Podczas spotkania omówimy formalno-prawne założenia i warunki do budowy biogazowni rolniczych, najnowsze technologie produkcji, opłacalność produkcji biogazu dla rolników i polskiego eksportu rolno-spożywczego, źródła finansowania inwestycji w mikro-, małą, średnią i dużą biogazownię, a debata praktyków wskaże najważniejsze wyzwania dla inwestorów.
W programie m.in.:
• Najpierw pozwolenia, a potem już z górki – dr Tomasz Marzec, Uniwersytet Adama Mickiewicza w Poznaniu,
• Biogazownie opłacalne dla rolników i polskiego eksportu rolno-spożywczego – prof. dr hab. inż. Jacek Dach, Uniwersytet Przyrodniczy w Poznaniu,
• Czy energia z biogazu stanie się rzeczywistą szansą polskiego rolnictwa, rola biogazowni w systemie rozproszonej produkcji energii w Polsce – debata praktyków, właścicieli i zarządców biogazowni rolniczych.
Zapisy już niebawem!
źródło: Direct4Energy
