Tekoälyn tukemat ennusteet sähköverkon suunnittelun ja hallinnan keskeisenä mahdollistajana
Sähkön käytön lisääntyessä ja ennustettavuuden heikentyessä ovat sähkön käytön ennusteet aiempaa keskeisemmässä roolissa sähköverkon suunnittelussa ja hallinnassa. Niiden avulla sähköverkko pystyy vastaamaan tulevaisuuden tarpeisiin tehokkaasti ja luotettavasti.
Verkon hallinta ja optimointi
Sähköverkon hallinnassa lyhyen aikavälin ennusteet ovat erityisen tärkeitä. Ne kattavat ajanjakson muutamasta tunnista useisiin viikkoihin ja tukevat päivittäistä operatiivista toimintaa. Ennusteiden avulla voidaan tehokkaasti optimoida verkon kapasiteettia ja vähentää häiriöitä. Kun joustavuus sähköverkon siirtojen hallinnassa korostuu, ennusteet auttavat tunnistamaan mahdolliset joustotarpeet.
Olemme esimerkiksi kehittäneet ennuste- ja kuormanhallintajärjestelmän mahdollistamaan sähköön perustuva kaukolämpö Helsingissä. Järjestelmän tavoitteena on tukea Helsingin kaupungin siirtymistä puhtaaseen sähköön perustuvaan lämmitykseen teollisen mittakaavan lämpöpumppujen ja sähkökattiloiden avulla. Loimme suurjänniteverkosta reaaliaikaisen mallin, joka hyödyntää verkon kytkentätilasta ja sähkömittareilta saatavaa dataa. Malli ennustaa käytettävissä olevaa verkkokapasiteettia uusien lämmitysjärjestelmien lisääntyneen sähköntarpeen hallitsemiseksi. Ennustemalli päivittää verkon kapasiteetin tunneittain jopa kaksi viikkoa etukäteen. Tämä mahdollistaa kaukolämmön tuotannon tehokkaan suunnittelun sekä estää verkon ylikuormituksen että kalliit seisokit. Koneoppimisen avulla pystymme tekemään yhä tarkempia ja mukautuvampia ennusteita sekä samalla pienentämään tarvittavia turvarajoja, ja näin ollen optimoimaan käytettävissä olevaa sähköverkon kapasiteettia.
Häiriöiden hallinta on toinen tärkeä osa verkon optimointia, jossa ennusteet ovat hyödyksi. Tekoälypohjaiset järjestelmät analysoivat reaaliaikaista dataa ja tunnistavat poikkeamia, jotka voivat johtaa häiriöihin. Näiden järjestelmien avulla voimme varautua mahdollisiin häiriötilanteisiin ja suunnitella toimenpiteet niiden minimoimiseksi. Esimerkiksi voimme tekoälyn avulla ennustaa myrskyjen ja muiden luonnonilmiöiden aiheuttamat häiriöt ja suunnitella varautumistoimenpiteet etukäteen.
Kapasiteetin suunnittelu ja investointien kohdentaminen
Sähköverkon kapasiteetin suunnittelu ja investointien kohdentaminen on aihealue, jossa sähkönkäytön ennusteet ovat myös välttämättömiä. Kapasiteetin suunnittelussa pyritään varmistamaan, että sähköverkko pystyy vastaamaan tulevaisuuden sähkönkulutukseen kustannustehokkaasti ilman ylikuormitusta tai häiriöitä.
Strategisessa suunnittelussa korostuvat keskipitkän ja pitkän aikavälin ennusteet, jotka kattavat useista kuukausista vuosikymmeniin. Näiden ennusteiden avulla voidaan suunnitella tarvittavat oikea-aikaiset ja kohdennetut investoinnit ja infrastruktuurin laajennukset. Kulutuksen muutosten ennustaminen on oleellista investointien kohdentamisessa, ja muodostamme ennusteissa näkemyksiä esimerkiksi siitä, miten aurinkopaneelien tai sähköautojen käyttöönotto pääkaupunkiseudulla kehittyy, tai millaisia vaikutuksia vaikkapa toimistojen tai teollisuuden automaatiojärjestelmillä on sähkönkäyttöön.
Ennusteissa on sähkönkäytön kehittymisen lisäksi pystyttävä huomioimaan mm. häviöt sekä eri sähköverkon komponenttien elinkaari. Tekoälyä voidaan hyödyntää esimerkiksi tiedonhaun työkaluna, erilaisten tulevaisuuden skenaarioiden ideoinnin tukena, ja ennusteiden laatimisen prosessiapurina.
Myös ennakoiva huolto perustuu sähkönkäytön ennusteisiin, verkon historiatietojen analysointiin sekä ymmärrykseen verkon eri komponenttien elinkaaresta. Tekoäly ja koneoppiminen voivat tunnistaa verkon komponenttien kulumisen ja ylikuormitustilanteet ennakoivasti. Tämä mahdollistaa huolto- ja uusimistoimenpiteiden ajoittamisen siten, että ne voidaan toteuttaa mahdollisimman kustannustehokkaasti sekä siten, että niistä aiheutuu mahdollisimman vähän häiriöitä.
Datan saatavuus kaiken pohjana
Pitkäjänteinen panostus vakaaseen data-alustaan ja eri lähteistä saatavien datojen käytettävyyteen mahdollistaa yhä tarkemmat ja moniulotteisemmat ennusteet. Ilman data-alustaa itse ennusteiden teko ja automatisointi ei olisi mahdollista. Myös mittausdataa saadaan yhä enemmän, jolloin pääsemme aiempaa paremmin kiinni erilaisiin selittäviin tekijöihin.
Yhteenveto
Sähkönkäytön ennusteet ovat keskeisessä roolissa sähköverkon suunnittelussa ja hallinnassa. Tekoäly ja koneoppiminen tuovat lisäarvoa näihin ennusteisiin parantamalla niiden tarkkuutta ja automaatiotasoa. Ennusteiden avulla voimme varmistaa, että sähköverkko pystyy vastaamaan tulevaisuuden tarpeisiin ja tukemaan kestävää kehitystä.