МНЕНИЕ CSN:
В то время как страны АТЭС ускоряют достижение целей в области возобновляемой энергетики к 2030 году, искусственный интеллект становится важнейшим инструментом модернизации электросетей, однако такие проблемы, как прозрачность данных и кибербезопасность, угрожают помешать прогрессу. Региональное сотрудничество и инвестиции в человеческий капитал имеют решающее значение для полного раскрытия потенциала ИИ для устойчивого и инклюзивного энергетического будущего.
В то время как регион Азиатско-Тихоокеанского экономического сотрудничества (АТЭС) стремительно движется к своим амбициозным целям в области возобновляемой энергетики к 2030 году, структура электросетей претерпевает глубокую трансформацию. Традиционный односторонний поток электроэнергии — от крупных централизованных электростанций к потребителям — превращается в сложную двунаправленную систему. Растущий объём энергии, поступающей от солнечных панелей, морских ветровых электростанций, установок на крышах зданий и малых гидроэлектростанций, поступает в сеть из множества точек, иногда расположенных в отдалённых или морских районах. Хотя такой децентрализованный подход критически важен для достижения климатических целей, он создаёт новые уязвимости, поскольку хрупкие энергетические сети становятся всё более подверженными сбоям, которые могут привести к масштабным отключениям электроэнергии.
Устаревшие сети, изначально разработанные для прямых однонаправленных потоков электроэнергии, оказались плохо подготовлены к изменчивости и перебоям, которые возникают при использовании возобновляемых источников энергии. Производство электроэнергии, зависящее от погодных условий, например, солнечной и ветровой, подвержено колебаниям, что создает серьезные проблемы для балансировки спроса и предложения. Последствия этого очевидны: на экономики АТЭС приходится около 70% мировых выбросов в энергетическом секторе, а недавние отключения электроэнергии, связанные с экстремальными погодными условиями или сбоями в работе сетей, привели к убыткам, оцениваемым в 1.6 млрд долларов США. В этом контексте внедрение искусственного интеллекта (ИИ) становится ключевой стратегией повышения устойчивости и эффективности сетей.
Преимущество ИИ заключается в его способности быстро и точно обрабатывать и анализировать большие объемы данных. Эта способность позволяет точно прогнозировать спрос и предложение электроэнергии, оптимизируя работу сети и сокращая количество отключений и потерь энергии. Например, ИИ может высвободить до 175 гигаватт дополнительной пропускной способности, повышая эффективность существующей инфраструктуры, что является критически важным преимуществом в регионах, где спрос на электроэнергию опережает темпы её расширения. Более того, ИИ повышает устойчивость сети, выявляя такие аномалии, как внезапные падения напряжения или перегрузки оборудования, до того, как они приведут к отключениям. Передовые модели машинного обучения способны моделировать стрессовые ситуации, такие как тайфуны, периоды сильной жары или кибератаки, предоставляя операторам ценное время для упреждающего управления сетью и приоритетного электроснабжения критически важных объектов, таких как больницы, во время кризисов.
Помимо управления сетями, ИИ кардинально меняет энергопотребление в зданиях и промышленности, позволяя в режиме реального времени регулировать освещение, отопление и охлаждение, обеспечивая экономию энергии от 2 до 6%. В критически важных процессах добычи ИИ ускоряет открытие важных минералов, таких как литий и никель, которые необходимы для аккумуляторов электромобилей, одновременно сокращая объем ручного труда и повышая безопасность.
Тем не менее, интеграция ИИ в энергетические системы сталкивается с рядом проблем. Одна из основных проблем заключается в том, что многие системы ИИ по своей сути являются «чёрными ящиками», поскольку, несмотря на свою техническую точность, зачастую не обеспечивают прозрачности в принятии решений. Эта непрозрачность поднимает вопросы ответственности: кто несёт ответственность, если ошибка ИИ приведёт к сбою в работе или более серьёзным последствиям? Разрозненность политических рамок ещё больше усложняет ситуацию. Отсутствие единых стандартов энергопотребления, воздействия на окружающую среду и эксплуатационной безопасности ИИ ограничивает взаимодействие, особенно трансграничное, что затрудняет региональную координацию.
Цифровое неравенство усугубляет трудности; неравный доступ к цифровой инфраструктуре, качественным данным и квалифицированному персоналу рискует усугубить неравенство, отдавая предпочтение крупным, хорошо обеспеченным ресурсами коммунальным предприятиям, оставляя позади более мелких операторов и уязвимые сообщества. Техническая совместимость также страдает из-за несовместимости протоколов передачи данных, что затрудняет взаимодействие в режиме реального времени между распределенными энергетическими ресурсами и операторами сетей, что является критическим ограничением для интеллектуального управления энергией с использованием ИИ.
Качество и доступность данных имеют основополагающее значение для успеха ИИ, однако такие проблемы, как ошибки синхронизации, потеря данных и задержки, особенно в приложениях синхрофазоров, используемых для мониторинга сетей в режиме реального времени, представляют собой значительный риск для надежности систем ИИ. Уязвимости кибербезопасности добавляют ещё один уровень проблем, требуя надёжной защиты критически важной инфраструктуры.
Для решения этих проблем необходимы комплексные политические меры. Разработка общих нормативных рамок и стандартов в экономиках АТЭС крайне важна для обеспечения прозрачности, обмена данными, подотчётности и трансграничного внедрения ИИ. «Регулятивные песочницы» и совместные пилотные проекты предлагают практические пути для безопасного тестирования инноваций в области ИИ в условиях низкого риска, например, для прогнозирования погоды с использованием ИИ в сфере возобновляемых источников энергии. Более тесная региональная координация в области стандартов открытых данных, мер кибербезопасности и защиты конфиденциальности будет способствовать надёжному функционированию ИИ.
Инвестиции в человеческий капитал не менее важны. Инженерам, политикам и системным операторам необходимы целевые программы обучения для развития навыков, необходимых для ответственного проектирования, внедрения и контроля технологий ИИ в сложных энергетических системах. Республика Корея служит примером такого подхода, способствуя распространению ИИ, расширяя доступ к данным об энергетике и поддерживая энергетические компании, ориентированные на ИИ, способствуя региональному сотрудничеству в целях создания более интеллектуальных и безопасных сетей.
ИИ — это инструмент преобразований, но не панацея. Его полный потенциал для поддержания энергоснабжения и ускорения перехода к чистой энергетике зависит от совместных усилий — обмена знаниями, укрепления доверия, согласования политики и обеспечения равноправного доступа к технологиям. Таким образом, экономики АТЭС смогут использовать ИИ не только как средство технического усовершенствования, но и как основу для устойчивого, эффективного и инклюзивного энергетического будущего.
