EO x Grid: AI podprto napovedovanje delovanja sončnih elektrarn za optimizacijo omrežja in upravljanje fleksibilnosti

Izziv: Podjetja za oskrbo z električno energijo se soočajo z vse večjimi izzivi zaradi naraščajočega deleža razpršenih virov energije (DER), zlasti fotonapetostnih (PV) naprav. Velik problem je pomanjkanje dostopa do podatkov o proizvodnji v realnem času iz številnih PV virov, kar otežuje uravnoteženje omrežja in upravljanje prožnosti. Sedanje metode napovedovanja pogosto niso dovolj natančne in podrobne, da bi bile potrebne na ravni lokalnega omrežja, zlasti pri sončnih elektrarnah brez enostavno dostopnih podatkov o proizvodnji. To lahko vodi v neučinkovito delovanje omrežja, višje stroške in premajhno izkoriščenost lokalnih trgov prožnosti.

Vizija projekta: Namen projekta „EO x Grid“ je razviti storitev napovedovanja, ki temelji na opazovanju Zemlje (EO) in umetni inteligenci (AI), za optimizacijo delovanja distribucijskega omrežja električne energije in omogočanje informiranih odločitev v zvezi z lokalnimi trgi prožnosti. Končni cilj je zagotoviti natančne in pravočasne napovedi proizvodnje fotovoltaičnih elektrarn z uporabo podatkov iz vesolja, da se izboljša vključevanje obnovljivih virov energije in izboljša upravljanje omrežja.

Ciljna skupina: Primarni uporabniki tega projekta so podjetja za oskrbo z električno energijo. Ključni strateški partnerji so ponudniki programske opreme za pametna omrežja (ADMS/DERMS). Sekundarni uporabniki so upravljavci sredstev (fotovoltaika, baterije) in trgovci z električno energijo.

Financiranje: Ta projekt je študija izvedljivosti, sofinancirana v okviru programa ARTES 4.0 Downstream Applications Evropske vesoljske agencije (ESA).

Cilji in nameni projekta

Glavni cilji:

• Razviti in potrditi zelo natančno in pravočasno storitev napovedovanja proizvodnje fotovoltaike z vključevanjem podatkov opazovanja Zemlje iz Meteosata MTG in uporabo umetne inteligence.
• Oceniti tehnično in komercialno izvedljivost te storitve napovedovanja za optimizacijo delovanja elektrodistribucijskega omrežja in upravljanje lokalne prožnosti.

Specifični cilji / ključni kazalniki uspešnosti (KPI):

• Doseganje ciljne srednje absolutne odstotne napake (MAPE) in tehtane MAPE (WMAPE) od manj kot 5 % (trenutna napoved) do 20 % (za dan vnaprej) pri napovedih proizvodnje fotovoltaike.
• Zagotavljanje napovedi proizvodnje fotovoltaičnih elektrarn s časovnim obdobjem napovedi do 48 ur naprej.
• Razviti zmogljivost za napovedovanje proizvodnje fotovoltaike, združene na ravni nizkonapetostnih ali srednjenapetostnih transformatorjev, vključno s sončnimi elektrarnami brez preteklih podatkov ali podatkov v realnem času.
• Določiti minimalne tehnične zahteve in optimalno število referenčnih točk, potrebnih za pričakovano natančnost napovedi v celotnem omrežju.
• Potrditi operativno in finančno vrednost storitve napovedovanja pri ciljnih odjemalcih.

Ključne funkcije/aktivnosti:

• Uporaba podatkov Meteosat MTG: doseganje visoke natančnosti in nizke latence pri napovedovanju fotovoltaike, kar je ključna razlika v primerjavi z obstoječimi rešitvami.
• Umetna inteligenca za napovedovanje fotovoltaike: uporaba naprednih modelov umetne inteligence za obdelavo in analizo satelitskih, vremenskih in energetskih podatkov za izdelavo natančnih napovedi.
• PV napovedovanje za referenčne točke: oblikovanje napovedi na podlagi razpoložljivih podatkov iz satelitov, NWP in izbranih PV z napravami IoT.
• PV napovedovanje za vse sončne elektrarne v omrežju: Ekstrapoliranje napovedi iz referenčnih točk na celotno omrežje z uporabo analize občutljivosti in razpoložljivih metapodatkov.
• Validacija na različnih ravneh: Zagotavljanje natančnosti in zanesljivosti napovedi na različnih ravneh združevanja.
• ocena tehnične in komercialne izvedljivosti: izvedba celovite študije za določitev izvedljivosti predlagane storitve.

Ključna inovacija je uporaba podatkov Meteosat MTG za doseganje doslej neznanega učinka in razširljivosti pri napovedovanju fotovoltaike, zlasti za lokalizirane napovedi na ravni transformatorja in za fotovoltaike brez podatkov v realnem času. Cilj projekta je večja natančnost in manjša zakasnitev kot pri konkurenčnih storitvah, ki trenutno ne uporabljajo podatkov MTG na ta način. Druga ključna razlika je osredotočenost na reševanje posebnega problema napovedovanja za sončne elektrarne, za katera ni moč dobiti podatkov.

Vpliv in koristi

Uspešen razvoj in izvajanje storitve "EO x Grid" naj bi prinesla več pomembnih koristi:

• Natančnejše napovedi proizvodnje sončnih elektrarn bodo omogočile boljše predvidevanje neravnovesij v omrežju, kar bo prispevalo k večji stabilnosti.
• Zmanjšanje operativnih stroškov: Podjetja lahko optimizirajo delovanje omrežja in bolje načrtujejo uporabo lokalnih storitev prožnosti, kar lahko zmanjša stroške, povezane z izravnavo in nabavo energije.
• Povečanje vključevanja obnovljivih virov energije: Natančne napovedi lahko olajšajo priključitev več fotovoltaičnih elektrarn na omrežje z zmanjšanjem skrbi glede nestanovitnosti.
• boljša udeležba na lokalnem trgu prožnosti: Boljša predvidljivost proizvodnje fotovoltaike bo omogočila učinkovitejšo uporabo lokalnih virov prožnosti, kar bo spodbudilo rast trga in znižalo cene.
• Manjše naložbe v infrastrukturo interneta stvari: Pristop, ki temelji na vesolju, zmanjšuje potrebo po obsežni in dragi infrastrukturi, ki temelji na internetu stvari, za spremljanje zmogljivosti PV.
• Okoljevarstvene koristi: Večja uporaba sončne energije bo zmanjšala odvisnost od fosilnih goriv za izravnavo omrežja, kar bo prispevalo k zmanjšanju emisij toplogrednih plinov.

Študija izvedljivosti je prvi korak k razvoju popolnoma operativne storitve. Cilj je nadaljevati s predstavitvenim projektom za potrditev storitve v realnih pogojih, ki mu bo sledila komercialna uvedba za elektroenergetska podjetja in druge ustrezne zainteresirane strani. Partnerstva s ponudniki programske opreme za pametna omrežja so ključnega pomena za dolgoročni prodor na trg in širitev.

Partnerji

Projektno skupino sestavljajo strokovnjaki podjetja Abelium s področja naprednih napovednih algoritmov na podlagi umetne inteligence in vodenja projektov, raziskovalci IRI UL s strokovnim znanjem na področju napovedovanja na ravni omrežja ter operativni in tehnični strokovnjaki podjetja Elektro Primorska.

• Abelium d.o.o. (vodilna organizacija), visokotehnološko podjetje, specializirano za inovativne digitalne rešitve in raziskave, z močnim strokovnim znanjem na področju umetne inteligence in podatkovne znanosti.
• IRI UL (Inštitut za inovativnost in razvoj Univerze v Ljubljani), raziskovalno-razvojni inštitut s poudarkom na trajnostni energiji in pametnih energetskih omrežjih.
• Elektro Primorska d.d., slovenski distributer električne energije, ki zagotavlja vpogled v realno delovanje, podatke in zahteve uporabnikov.

Podobni projekti

• Flare network - Smo osrednji del ekipe Flare, ki skrbi za razvoj pametnih pogodb za omrežje Flare. Te skrbijo za več decentraliziranih mehanizmov verige, ki zagotavljajo celovitost in uporabnost sistema, izkoriščajo razdeljeno naravo omrežja in omogočajo pošteno delovanje udeležencev. Hkrati zagotavljajo vrednost blockchain tehnologije in zaupanje vanjo.
• INATrace v Ruandi - Na osnovi tehnologije veriženja blokov smo razvili sistem za spremljanje preglednosti in sledljivosti vrednostnih verig v kmetijstvu. Sistem sledljivosti, od kmeta do končnega potrošnika, potrjuje izvor in kakovost pridelka ter poštenost vrednostne verige. Na primeru kave je sistem preverjal sledljivost od proizvodnje v Ruandi do končnega pakiranja v EU.
• e-Su Vpisnik - Informacijski sistem e-Su Register smo nadgradili z razvojem novih funkcionalnosti, implementacijo EU standardov in podporo paralelizaciji za optimizacijo digitalnih procesov, ki jih podpira
• One Stop Shop - SPOT - Podjetniški portal “vse na enem mestu” nudi pomoč podjetnikom in jim omogoča lažji dostop do informacij, ki jih potrebujejo. Projekt je nastal in poteka v sodelovanju z javno agencijo.
• GoOpti - Digitalna preobrazba transportnega podjetja v tržnico prevozov v oblaku, ki temelji na naprednih algoritmih. To je trajnostna rešitev, ki jo imajo radi končni kupci, kar kaže 93-odstotna stopnja zadovoljstva.
• Multimedijski portal SIO 2020 - Ustvarili smo trajnostno rešitev za video komunikacijo in upravljanje z videi. Rešitev združuje tri uporabniku prijazne, varne in široko dostopne platforme.
• 8ECM - Eden največjih mednarodnih znanstvenih dogodkov, ki ga omogoča naša digitalna platforma za organizacijo dogodkov.
• ACE.Trade - Ustvarili smo idealno mobilno aplikacijo za vse, ki želijo storiti prve korake v kriptosvetu. Naša kripto denarnica je varna, skladna z EU predpisi in uporablja novincu prijazno terminologijo.
• TAS - Aktivno smo sodelovali pri razvoju platforme Toronto Annotation Suite - spletne aplikacije, ki omogoča večje, učinkovitejše in natančnejše projekte podatkovne anotacije.
• eSpis - Razvoj in implementacija digitalnega sistema za pregled sodnih spisov s podporo funkcij iskanja in filtriranja z namenom pospešitve pravnih postopkov sodišč v Sloveniji
• EO x Grid - Natančnejše napovedovanje vpliva sončnih elektrarn (na podlagi satelitskih podatkov) za izboljšanje stabilnosti elektroenergetskega omrežja ob vključevanju novih obnovljivih virov energije. Financirano v okviru programa ARTES 4.0 Downstream Applications Evropske vesoljske agencije (ESA).
• Digitalne rešitve za trajnostno govedorejo - Razvoj napredne digitalne rešitve, ki bodo pomagale pri izzivih sodobne govedoreje. Glavni cilj je učinkovito upravljanje čred, izboljšanje dobrobiti živali in povečanje dobičkonosnosti na kmetijah - z uvedbo naprednih digitalnih rešitev.
• EDISON WINCI - Razvoj infrastrukture, kompetenc in gradnikov poslovnih modelov logističnih sistemov električnih vozil z brezkontaktnim polnjenjem
• DIGITRUST - Razvoj inovativnih digitalnih gradnikov in kompetenc na področju decentraliziranih poslovnih modelov
• Di-Gozd - Razvoj spletne in mobilne aplikacije za digitalno inventarizacijo gozda
• ARRS J1-2481 - Matematične in računske metode za samosestavljanje poliedrov
• Phot2Bin - Zaznavanje več zvezdnih sistemov s fotometrijo
• SOPOS - Sistem za Omejevanje Prenosa Okužb v Stavbah
• Photo2Chem - Zvezdna kemija na podlagi fotometričnega ozkopasovnega slikanja
• KumuluzAPI - Vzpostavitev ekosistema API vmesnikov pametnih mest in skupnosti
• Infrastrukturni program I0-0047 - Nadgradnja storitev, nudenje podpore in vzdrževanje znanstvene infrastrukture
• Programska skupina P1-0294 - Računsko intenzivne metode v teoretičnem računalništvu, diskretni matematiki, kombinatorični optimizaciji ter numerični analizi in algebri z uporabo v naravoslovju in družboslovju
• PLASMA - Razvoj platforme za upravljanje premoženja nad bločnimi verigami
• SCI Journals - Upravljanje in gostovanje znanstvenih in strokovnih publikacij
• Kumuluz Crowdsensing - Raziskovanje novih tehnologij in razvoj platforme za spremljanje in upravljanje s podatki množic
• AI-FINREG - Regulacija sodobnih FinTech storitev ter varovanje osebnih podatkov
• H2020-SME2 - GoOpti - GoOpti - donosen, pameten in profesionalen DRT na dolge razdalje
• Z7-7614 - Velika omrežja v analitiki poslovnih sistemov
• Z7-8271 - Izboljšanje procesa razvlaknjevanja mineralne volne
• KKIPP - 4PR - Orodje za ustvarjanje inteligentnih digitalnih tehnoloških platform
• Da.Re. - Uporaba podatkovne znanosti za prestrukturiranje izobraževanja
• eC2EU - Vzpostavitev in nadgradnja elektronskega poslovanja podjetja
• CaReWood - Cascading Recovered Wood - izpopolnjevanje predelanega masivnega lesa
• net.Plexor - Orodje za analizo in vizualizacijo velikih omrežij in podatkovij v realnem času
• ADMFlow - Izračun hitrostnih polj z uporabo advekcijsko-difuzijske enačbe
• CryoCav - Eksperimenti in simulacije na kavitaciji in kavitacijski eroziji v kriogenskih tekočinah
• ARRS L7-5554 - LIaaS - Razvoj modelov za inteligentno upravljanje cestnih transportov
• ARRS L5-4282 - Matematično modeliranje in informatizacija procesov logističnega sistema poštnih storitev
• KROP-2011 - Krepitev razvojnih oddelkov v podjetju Abelium d.o.o.