Журнал «ЭЛЕКТРОЭНЕРГИЯ. Передача и распределение» продолжает наблюдать за развитием технологий искусственного интеллекта (ИИ) и возможностями их применения в электроэнергетике по всему миру. В начале сентября Департаментом энергетической безопасности и экологически чистого развития Великобритании была опубликована «Концепция создания системы экологически чистой энергетики с использованием искусственного интеллекта». Документ описывает «намеренно амбициозный» сценарий создания полностью автономной энергосистемы, которая «по большей части управляет сама собой».
Ключевой особенностью новой концепции становится переход от последовательных человеческих решений («спланировать → построить → эксплуатировать → управлять продажами») к непрерывной координации в реальном времени. В основе системы лежит сеть программных ИИ-агентов, каждый из которых представляет отдельный актив: ветропарк, накопитель энергии, тепловой насос, зарядную станцию, подстанцию или линию электропередачи. Эти агенты имеют собственные цели и ограничения, но действуют как единый организм. Они координируются на системном уровне, обмениваясь данными и предотвращая перегрузки, оптимизируя потоки мощности и минимизируя затраты без постоянного человеческого контроля.
По словам разработчиков концепции, традиционный подход требует ручного вмешательства и реактивных действий. Например, сегодня диспетчер вынужден вручную ограничивать генерацию ветропарка при возникновении перегрузки в сети. В будущем ИИ-агенты генерации, накопителей и потребителей автоматически скоординируются, чтобы устранить ограничение еще до его появления. Роль человека смещается к постановке целей, определению ключевых параметров, границ и надзору.
Центральным элементом системы становится полностью автономный слой оптимизации. Он использует живой поток данных от сети, погодных условий, активов и рынков, запуская симуляции в диапазоне от миллисекунд до десятилетий. Это позволяет не только балансировать систему в реальном времени, но и непрерывно переоценивать приоритеты для долгосрочного планирования инфраструктуры.
Разработчики концепции ожидают, что внедрение ИИ позволит более эффективно использовать существующие активы, снизить объемы избыточного «превентивного» строительства и, как следствие, уменьшить затраты для потребителей. Границы между планированием, эксплуатацией и рынками начинают стираться: одно автоматизированное решение (например, зарядка парка электромобилей) будет одновременно влиять на баланс в системе, локальную пропускную способность сети и оптовые цены.
Однако переход к самоуправляемой системе несет и серьезные вызовы. Специалисты и регуляторы выделяют проблему «значимого человеческого надзора»: когда ИИ обладает наиболее полной картиной системы в реальном времени, у операторов может не остаться времени или возможностей для вмешательства.
Кроме того, существует риск эрозии человеческих навыков: чрезмерная зависимость от алгоритмов может привести к утрате операционной экспертизы и способности инженеров диагностировать сложные сбои. Отдельным вызовом становится вопрос ответственности и кибербезопасности. Если результат возникает из тысяч автоматизированных микрорешений, становится крайне сложно отследить причину инцидента. Также существует риск монополизации: продвинутые ИИ-модели могут сконцентрироваться у нескольких облачных провайдеров, что создает угрозы для энергобезопасности страны в случае сбоев.
Важным отличием новой парадигмы является то, что энергосистема будет эволюционировать не только через физические изменения инфраструктуры, но и через обновления программного обеспечения. Это требует пересмотра традиционных регуляторных инструментов, которые исторически были рассчитаны на дискретные, а не непрерывные изменения.
Для обсуждения концепции и сбора мнений отраслевых экспертов правительство открыло прием заявок, который продлится до 6 ноября 2026 года. Итогом станет первая британская «Стратегия ИИ для чистой энергии», которая задаст вектор развития отрасли на десятилетия вперед.
Подготовлено с использованием материалов DESNZ, AI
Подписывайтесь на канал журнала «ЭЛЕКТРОЭНЕРГИЯ. Передача
и распределение в МАХ»
