Do sieci – niskich, średnich i wysokich napięć – w północno-zachodniej Polsce, czyli na obszarze działania Enei Operator, jest przyłączonych ponad 176 tys. odnawialnych źródeł energii (nie wliczając w to źródeł przyłączonych do sieci najwyższych napięć Polskich Sieci Energetycznych). Ponad 174 tys. mikroinstalacji przyłączonych do sieci Enea Operator – ze wspomnianej liczby 176 tys. – ma moc ponad 1,5 GW. Rynek prosumencki w Polsce nadal się rozwija, o czym świadczy fakt, że w ubiegłym roku Enea Operator przyłączyła prawie 24 tys. nowych instalacji o mocy ponad 300 MW.
Wśród OZE przyłączonych do sieci operatora króluje fotowoltaika – łączna moc źródeł fotowoltaicznych wynosi prawie 3,4 GW. Moc OZE wytwarzających energię z wiatru przekroczyła w 2023 roku 1,9 GW. Z kolei łączna moc źródeł wykorzystujących do produkcji energii elektrycznej biomasę wynosi ponad 370 MW.
AI w służbie energetyki
Wytwarzanie energii z OZE charakteryzuje się dużą zmiennością, a moce odnawialnych źródeł przyłączanych do sieci cały czas rosną. Dlatego dla optymalnego zarządzania dystrybucją energii elektrycznej oraz zapewnienia bezpieczeństwa jej dostaw potrzebne są innowacyjne rozwiązania. Enea Operator postawiła na sztuczną inteligencję (artificial intelligence – AI), wdrażając pilotażowy projekt pn. „Optymalizacja zarządzania dystrybucją energii elektrycznej przy użyciu głębokich modeli predykcyjnych AI”. Projekt, który przyczyni się do usprawnienia zarządzania obciążeniem sieci dystrybucyjnej, wpisuje się w priorytety spółki: modernizację infrastruktury energetycznej i wprowadzanie rozwiązań podnoszących jakość i bezpieczeństwo dostaw energii do klientów.
Projekt, którego realizacja się rozpoczęła, jest odpowiedzią na potrzebę lepszego dostosowania sieci do zmieniającej się sytuacji na rynku elektrycznym, np. w wyniku wzrostu mocy OZE czy regulacji dotyczących efektywności energetycznej. Kluczowym elementem projektu jest zastosowanie trzech autorskich algorytmów spółki Affexy, bazujących na technikach tzw. głębokiego uczenia. Drugi nowoczesny mechanizm zastosowany w projekcie umożliwia utworzonym modelom koncentrować się na najważniejszych danych. W rezultacie doświadczenia zdobyte w jednym zadaniu wykorzystywane są do ulepszania innego. Tego rodzaju „nauka” systemu pozwala na zwiększenie precyzji prognoz i ich lepsze dostosowanie do dynamicznie zmieniających się warunków sieciowych.
Podstawowym obszarem, na którym koncentruje się projekt Enei Operator, jest analiza danych. Pozwala ona na zrozumienie obciążenia sieci i identyfikację czynników wpływających na zmienność tego obciążenia. Drugi obszar, na którym skupia się projekt, to obróbka pozyskanych danych, czyli przygotowanie ich tak, by mogły być sprawnie przeanalizowane przez zaawansowane modele sztucznej inteligencji (AI). Ten etap działań projektowych kończą raport i rekomendacje, czyli wnioski z analizy i sugerowanie czynności do optymalizacji procesu zbierania danych oraz jakości prognoz.
Jakie są oczekiwane korzyści z realizacji projektu? To przede wszystkim lepsze zrozumienie obciążenia sieci i wzorców, jakie nim kierują. To aspekt krytyczny dla efektywnego zarządzania siecią.
Projekt umożliwi także wykorzystanie zaawansowanych technik AI i ich pilotaż oraz testowanie skuteczności nowatorskich algorytmów w warunkach rzeczywistych. Uzyskane w projekcie znajdą zastosowanie, gdy dojdzie do wdrożenia pełnoskalowego systemu, dostarczając wstępnych informacji zarówno o jego skuteczności, jak i tych obszarach, które wymagają dalszego rozwoju.
Coraz więcej inteligentnych liczników
Kolejnym nowoczesnym rozwiązaniem wprowadzanym przez spółkę Enea Operator są tzw. inteligentne liczniki, umożliwiające zdalny pomiar zużytej energii. Obecnie trwa masowa wymiana urządzeń pomiarowych na liczniki zdalnego odczytu. W 2023 roku spółka miała zainstalowanych ich nieco ponad 458 tys. u odbiorców końcowych, co stanowi 16,4 proc. klientów na obszarze działania Enei Operator. Do końca 2025 ma być minimum 35 proc. inteligentnych liczników, natomiast do końca 2030 roku operator planuje objąć zdalnym pomiarem wszystkich swoich klientów.