Tehisintellekt päästab tuleviku tarkvõrgud halvast elektrist
Taastuvenergiaallikate osakaalu kasv kompab praeguste elektrivõrkude taluvuspiire. Tallinna Tehnikaülikooli teadlaste uurimistöö ja katsed Saksa kolleegide taristul näitavad, et abi võiks olla tehisintellektist ja masinõppest, kirjutab Tallinna Tehnikaülikooli professor Argo Rosin.
Tuleviku elektrivõrkudes on keskne roll mikro- ja nanovõrkudel. Piltikult kujutavad nanovõrgud energiapluss-hooneid, mis on võimeline töötama energiasaarena ehk võrgust sõltumatult (joonis 2). Neil on olemas päikesepaneelid, akud, targalt juhitavad küttelahendused ja tarvitid, samuti elektriautolaadijad.
Tulevikus moodustavad sellised hooned energiapositiivseid piirkondi (mikrovõrke) ja linnu. Teisisõnu, mikrovõrgud on tavapäraselt kogukonna elektrivõrgud ja nanovõrgud on kodutarbija võrgud. Viimast tuntakse sageli ka prosuumeri võrgu nime all.
Eesti teadlaste tarkade elektrivõrkude uurimisele andis olulise tõuke 2012. aastal Lõuna-Saksamaa Wildpoldsried külas rajatud "Nutikas energialinnak" ning selle kasutamise kokkulepe, mille sõlmimist vedas lisaks minule professor Helmuth Biechl.
Energialinnaku taristut (joonis 1) kasutavad oma katseteks ligi kakskümmend teadlast Tallinna Tehnikaülikooli elektroenergeetika ja mehhatroonika instituudist ning Saksamaa Hochschule Kempteni elektriliste energiasüsteemide instituudist. Praeguseks on seda tarkvõrgu taristut kasutades kaitstud Tehnikaülikoolis mitu doktoritööd ja lähiaastatel tõotab nende arv kahekordistuda.
Aastal 2019 sai valmis tarkvõrgu oluline edasiarendus, mis võimaldab uurida paremini mikro- ja nanovõrkude koostoimet. Nagu tulevikulinnades, toimub elektritootmine, salvestamine ja tarbimine erinevatel tasanditel, nii ka loodud süsteemis. Energialinnak on varustatud energiasalvestite, biokütusel või sünteesgaasil töötava tasakaalustava elektrigeneraatori, lülituskeskuse (joonis 3), juhitavate koormusahelate, reaktiivvõimsuse kompensaatori, kahesuunalist energiavahetust võimaldava muunduriga.
Esimesed katsed
Viimasel aastal keskendus meie teadustöö masinõppe rakendusvõimaluste uurimisele mikrovõrkudes. Olulise teadustulemusena töötasime välja uudsed mikro- ja nanovõrkude seadmete juhtimismudelid, mis võimaldavad järske muutuseid energiatootmises ja -tarbimises ennetades suurendada süsteemi stabiilsust.
Seeläbi tagatakse suure taastuvenergia osakaaluga madalpinge võrkudes tõhusamalt sageduse stabiilsus ja pinge tasakaalustamine. Näiteks juhitakse virtuaalsesse elektrijaama ühendatud kodumajapidamiste reaktiivvõimsuse abil pinge tasakaalustamist. Samuti töötasime välja ja katsetasime doktoritöö raames kohaliku elektrituru kontseptsiooni.
Elektri kvaliteedi tagamisel on sageduse ja pinge tagamine standardiga etteantud piirides äärmiselt oluline. Euroopas 2017. aastal läbiviidud analüüsi alusel küündivad halva elektri kvaliteediga seotud kulud igal aastal 150 miljardit euroni.
Halb kvaliteet väljendub seadmete (sh arvutite, elektroonikaseadmete) enneaegses vananemises, riketes, tootmisprotsesside seiskumises ja tavatarbijale ka näiteks halogeenlambi heleduse kõikumises. Eestis on näiteid, kus halb elektri kvaliteet on toiteplokkide rikete tagajärjel toonud kaasa terve hoone arvutipargi uuendamise.
Koduvõrkude nutikuse suurenemine ja salvestite laialdane kasutuselevõtt võimaldab tulevikus turule tuua uudseid ärimudeleid, millest on võimalik võita nii tavatarbijal kui ka võrguoperaatoritel nagu Elektrilevi. Näiteks aitab lõpptarbija kaasamine lahendada pingeprobleeme ning suurendada võrgu läbilaskevõimet, seejuures võrku rekonstrueerimata.
Samuti loob tehtu eeldused kogukonnapõhiste minielektriturgude tekkeks. See motiveerib omakorda väiketarbijaid ja -tootjaid osalema võrgu tasakaalustamises ja varustuskindluse parandamises.
Praegu on koostöös sakslastega fookus uudsete närvivõrkudel põhinevate simulatsioonimudelite arendamisel, et kasutada hoonete soojusmudeleid elektriliste koormuste paindlikkuse hindamiseks. Nii saab tagada suuremat täpsust ja kiirendada elektrisüsteemi simulatsioonide läbiviimist. Lisaks aitab see kiirendada elektrisüsteemi planeerimist ning uute ja ärimudelite väljatöötamist.
Teisena keskendume tehisintellekti kasutamisel elektrisüsteemi häiringute täpsemale ennustamisele ning tarbimise paindlikkuse tõhusamaks haldamisele, mis võtab arvesse ilmaolusid, tarbijate käitumist, elektri kvaliteedi erinevaid parameetreid. Sedalaadi häiringuid automaatselt haldavate ja iseõppivate juhtimissüsteemide väljatöötamine on energiapositiivsete piirkondade jaoks oluline väljakutse.
Saadud tulemusi oleme avaldanud mitmetes kõrge tasemega teadusajakirjades ja esitlenud ainuüksi eelmise aasta algusest enam kui kümnel konverentsil. Olulisena on taolistel uuringutel aga selge majanduslik kasu. Kiirem rikete ennetus ja odavamad juhtimislahendused kajastuvad lõpuks ka odavamas elektri hinnas, paremas kvaliteedis ja suuremas varustuskindluses
Tulevikusuunad
Eesti teadlaste ja meie partnerite (Saksast, Soomest ja Iraanist) uuringute loogiline jätk on praegu mikrovõrkude uurimisrühma koordineeritav FinestTwins pilootprojekt, kus põhifookus on energiavajaduse vähendamisel mikrovõrkude ning energiasalvestite abil.
Selle käigus uuritakse kombineeritult elektri kvaliteedi, energiamajanduse ja küberkaitse probleeme, et luua kohalikele omavalitsustele töökindlamat ja standardiseeritumat lahendust mikrovõrkude või suletud elektri jaotusvõrkude moodustamiseks. Loodav lahendus aitab tõhusamalt kõrvaldada energiavarustuse probleeme ja suurendada süsinikuneutraalse energia kasutuselevõttu.
Tihe koostöö rahvusvaheliste partneritega elektri tarkvõrkude ja tehisintellekti teemal hõlbustab ka üle-euroopaliste rohe- ja digileppe eesmärkide täitmist. Uurimisrühma väljakutsed on lähitulevikus seotud tehisintellektil põhinevate juhtimislahenduste uurimisega, mida saab rakendada energiapositiivsete piirkondade väljatöötamisel.
Toimetaja: Jaan-Juhan Oidermaa