Energia modelového prístupu a AI - spektrum vedy

Modelový prístup: energia a AI

Gudrun hovorila s Nicole Ludwigovou v marci 2020. Je kolegyňou v spoločnosti KIT na univerzite Campus North a patrí do Ústavu pre automatizáciu a aplikovanú informatiku. Bola členkou DFG Graduate School Energy State Data, Computer Science Methods for Analysis, Recording and Use, and is about dokončení doktorátu. Počas štúdia ju chytili témy ekonometrie a štatistiky a radosť z možnosti odvodiť spoľahlivé výsledky z empirických údajov. Vo svojej bakalárskej práci použila pre prognózy strojové učenie. Preto bolo pre ňu veľmi vzrušujúce preniesť tieto vedomosti a potešenie z tejto témy na postgraduálnu školu energetických údajov a informatiky.

modelového

Ako spoločnosť musíme v blízkej budúcnosti dosiahnuť výrobu energie bez fosílnych palív. Je však potrebné znovu sa naučiť, ako využívať obnoviteľné energie v porovnaní s konvenčnou výrobou energie, na jednej strane zabezpečiť stabilné zásobovanie hospodárstva a domácností a na druhej strane spravodlivo rozložiť všetky bremená potrebných zmien.

Existujú dva spôsoby optimalizácie výroby energie. Pre jedného môžeme lepšie prispôsobiť plán výroby dopytu. Na druhej strane môžeme zmeniť spotrebiteľské správanie, aby sme podporili optimálnu stratégiu dodávok. Tradične pozná prognózy energetického dopytu v rôznych časových horizontoch a robí z nich základ pre výrobné plány. Avšak s rastúcim a meniacim sa počtom premenných ovplyvňujúcich systém sú dokonalé predpovede veľmi nereálne a pravdepodobne nie správny prístup do budúcnosti.

Musíte len mať na pamäti, že zber energie pre veternú aj solárnu energiu veľmi závisí od počasia. Aj keď sa predpoveď počasia zlepšila, stále nie je možné použiť ju ako základ pre tvorbu dostatočne spoľahlivých predpovedí pre výrobu energie. Na druhej strane, v súčasnosti existujú lepšie spôsoby riadenia spotreby energie, prinajmenšom v zásade zvonku. To, čo predtým osladilo spotrebu energie, vrcholí nízkymi cenami, pretože nočná energia sa dnes dá regulovať regionálne a adaptívne nielen vo firmách, ale dokonca aj v domácnosti, napríklad keď je práčka v prevádzke alebo sa nabíja zásobník teplej vody. Flotila elektronických vozidiel s akumulátormi bude čoskoro schopná zachytiť energiu v pravý čas a tiež ju znova uvoľniť v špičkách.

Legislatíva ešte nie je taká pokročilá ako technické možnosti. Určite si však musíte znova dobre premyslieť, ako chcete ľudí prinútiť, aby sprístupňovali údaje na tento účel, a ako ich potom môžete chrániť pred zneužitím týchto poznatkov neoprávnenými osobami. Dodávka energie je už oveľa zraniteľnejšia voči útokom hackerov, ako by sme si chceli pripustiť.

V zásade však existuje veľké množstvo údajov - aj keď len o údajoch o počasí - ale aj podrobných poznatkoch o spotrebe energie - ktoré je možné použiť na vývoj nových typov predpovedí. Takže prechádzame od čisto fyzikálnych modelov a odborných znalostí k neurónovým sieťam a ťažbe dát. Bez odborného oka to samozrejme nefunguje rozumne, pretože na ktoré otázky môžu rozumne a s istotou odpovedať dostupné údaje, to naivne naplánované nie je možné.

Nicole rada robí výskum na rozhraní veľmi odlišných oblastí poznania (ekonómia, fyzika/meteorológia, strojárstvo a informatika).