Karyn Hede von PNNL berichtet, dass die Zuverlässigkeit des Stromnetzes von Dienstprogrammbetreibern abhängt, die Kontrollsysteme und Sicherheitsvorkehrungen entwickelt haben, um den Stromfluss sicherzustellen. Mit der Modernisierung des Stromnetzes stehen Dienstprogrammbetreiber vor der Herausforderung eines sich entwickelnden Netzes, das sich zu einem komplexen Netzwerk verschiedener Energiequellen, aufkommender Speicheroptionen für Gitterenergie und steigender Nachfrage nach Elektrizität in Transport, Computing und Industrie entwickelt hat. Um diese Herausforderung zu bewältigen, wird vorgeschlagen, Dienstprogrammmanager und -betreiber mit künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) zu unterstützen.
In einem umfangreichen Bericht stellt ein Forschungsteam des Pacific Northwest National Laboratory ihre aufkommende Rolle im Stromnetz dar und bietet praktische Ratschläge. Als Zweig der KI verwendet ML mathematische Modelle und Echtzeitdaten, um Entscheidungen auf der Grundlage von Logik und Vorwissen zu treffen. Chen und sein Team bieten Fachberatung, die die Herausforderungen und Chancen von ML zur Bewältigung eines zunehmend komplexen Stromnetzes beschreibt und einige der entwickelten Tools darstellt.
Die Einführung von ML in das Stromnetz bringt einige Herausforderungen mit sich, wie in dem Bericht detailliert beschrieben wird. Dazu gehören vertrauenswürdige Antworten, Cyber-Bedrohungen, Genauigkeit und Anpassungsfähigkeit der Modelle sowie Investitionen in die Infrastruktur. Mit ML können beispielsweise die Vorhersage der Nachfrage, die Erkennung und Vorbeugung von Fehlfunktionen sowie die Interaktion zwischen Mensch und Maschine verbessert werden, um ein effizienteres und zuverlässigeres Energiesystem zu schaffen.
Der Bericht zur Anwendung von KI/ML-Technologie in Stromnetzsystemen und die Forschungsaktivitäten des PNNL werden vom DOE Office of Electricity unterstützt. Die Finanzierung der vertrauenswürdigen KI-Arbeit wurde durch eine interne Investition beim PNNL bereitgestellt.