Sztuczna inteligencja staje się fundamentem transformacji energetycznej w Europie. Nowy plan Komisji Europejskiej zakłada masowe wdrożenie AI w celu uodpornienia sieci przesyłowych oraz obniżenia kosztów ich rozbudowy o 35%. Dla europejskiego przemysłu, który mierzy się z wyższymi cenami prądu niż konkurencja w USA czy Chinach, optymalizacja systemów dzięki algorytmów oraz wprowadzenie taryf dynamicznych to klucz do obniżenia rachunków i utrzymania globalnej konkurencyjności.
fot. iStockInteligentne sieci i unijne wsparcie na cyfryzację
Kluczowym punktem unijnej strategii cyfryzacji energetyki jest wykorzystanie AI do rozwoju systemów elektroenergetycznych. Chodzi przede wszystkim o inteligentne sieci przesyłowe. W dokumencie Komisja Europejska zwraca uwagę na konieczność uodpornienia sieci na zmiany klimatu i niespodziewane wydarzenia w postaci klęsk żywiołowych poprzez wykorzystanie danych geoprzestrzennych i sztucznej inteligencji. Możliwe jest to m.in. poprzez inteligentne systemy opomiarowania, które mogą umożliwić reakcję strony popytowej, oraz taryfy energii elektrycznej z cenami dynamicznymi.
Jednym z istotnych celów, które stawia Komisja jest obniżenie kosztów rozbudowy sieci o 35 proc. i zwiększenie zdolności przesyłowych sieci choćby do 40 proc. W latach 2026-2027 program Horyzont Europa przeznaczy około 75 mln EUR na technologie AI w energetyce. Środki te wesprą rozwój sieci, autokonsumpcji, współdzielenia i magazynowania energii. Dodatkowe 190 mln EUR trafi na rozwiązania cyfrowe w zakresie OZE, renowacji budynków oraz efektywności energetycznej.
Komisja podkreśla, iż modele AI w energetyce muszą być trenowane na europejskich danych. Przykładem jest inicjatywa AI.Grids. Jej celem jest stworzenie wspólnego modelu dla połączonych systemów, do którego w maju dołączyły Polskie Sieci Elektroenergetyczne.
Optymalne zarządzanie systemem elektroenergetycznym wymaga szerokiej adaptacji inteligentnych czytników, które automatycznie przesyłają zużycie energii do operatora. Komisja Europejska planuje przedstawić w II połowie roku minimalne cele instalacji dla wszystkich z państw UE. To z kolei pozwala na szersze użycie taryf dynamicznych i wprowadzenie dodatkowych mechanizmów zarządzania systemem, jak np. vehicle-to-grid. W Polsce na koniec 2025 r. zainstalowanych było 9,5 mln takich liczników w niemal połowie polskich gospodarstw domowych.
Co wdrożenie AI oznacza dla rynku i infrastruktury?
Szerokie wykorzystanie AI w energetyce jest jednym z najbardziej obiecujących obszarów rozwoju tej technologii. Według Międzynarodowej Agencji Energetycznej (MAE) wdrożenie AI w elektrowniach przyniesie globalne oszczędności. Do 2035 roku mogą one sięgnąć 110 mld USD rocznie. Wynika to z niższego zużycia paliw oraz obniżenia kosztów eksploatacji. AI umożliwi także większą integrację energii elektrycznej ze źródeł odnawialnych z siecią, co mogłoby odblokować do 175 GW dodatkowych zdolności przesyłowych na już istniejących liniach. Kilkuprocentowe spadki zużycia energii z pomocą systemów wspomagania AI można też uzyskać w przemyśle i transporcie.
Wsparcie systemów AI znacząco zwiększa też trafność prognoz zapotrzebowania na energię w dniu następnym – od 15 proc. do 25 proc. To z kolei może przekładać się na wzrost wydajności fotowoltaiki i farm wiatrowych o 12-20 proc. Zaawansowane systemy oparte na AI wspomagają także monitorowanie stanu krytycznej infrastruktury energetycznej, co pozwala zmniejszyć czas wyłączeń z powodu awarii aż do 50 proc. i zmniejszyć koszt renowacji i napraw od 10 proc. do 40 proc.
Strategiczna mapa drogowa cyfryzacji i sztucznej inteligencji w sektorze energetycznym wpisuje się w globalne trendy optymalizacji systemów elektroenergetycznych z wykorzystaniem AI. Adaptacja nowych polityk publicznych w tym zakresie jest konieczna. Ceny energii dla europejskiego przemysłu są wyższe niż w USA i Chinach. Dodatkowo ambitne cele klimatyczne w dużej części opierają się na niedyspozycyjnych odnawialnych źródłach energii.
Wyjaśnienie kluczowych pojęć i założeń
Według CurrENT Europe, na których wyliczenia powołuje się Komisja, wymagane inwestycje w sieci elektroenergetyczne – jeżeli innowacyjne technologie sieciowe (IGT) nie zostaną wdrożone na dużą skalę – mogą do 2040 r. wynieść w Europie ok. 1000 mld EUR w sieciach przesyłowych oraz ok. 1000 mld EUR w sieciach dystrybucyjnych. Wdrożenie innowacyjnych technologii sieciowych pozwoliłoby ograniczyć potrzebę rozbudowy o ok. 35 proc., co przełożyłoby się na oszczędności w wysokości ok. 700 mld EUR (nie licząc wydatków na inwestycje w ulepszenia związane z inteligentnymi sieciami).
Możliwe jest to dzięki wykorzystaniu systemów, jak np. Dynamicznej Obciążalności Linii Przesyłowych (Dynamic Line Rating – DLR). To rozwiązanie pozwala na zmienną ocenę dopuszczalnego obciążenia linii, opartą na lokalnych warunkach, a nie na stałych założeniach projektowych.
Technologia dwukierunkowego ładowania samochodów elektrycznych vehicle-to-grid pozwala korzystać z samochodów elektrycznych jako dodatkowych baterii dla systemu elektroenergetycznego, które mogą oddawać energię elektryczną z powrotem do sieci. To rozwiązanie znacząco zwiększy bezpieczeństwo energetyczne. Przy milionowej flocie wystarczy 100 tysięcy aut, by uzyskać moc zbliżoną do elektrowni jądrowej. System przyniesie też oszczędności dla użytkowników. Wyniosą one od 450 do blisko 3 tysięcy EUR rocznie.
