Искусственный интеллект (ИИ) является одной из самых динамично развивающихся технологий XXI века, оказывающей значительное влияние на все отрасли экономики, включая энергетику. Его возможности по обработке больших данных, прогнозированию и автоматизации процессов делают ИИ важным инструментом для повышения эффективности и устойчивости энергетических систем.

1. Историческая эволюция технологий ИИ

– Первая волна развития ИИ (1950—1970-е годы) фокусировалась на разработке алгоритмов для решения задач с фиксированными правилами.

– Вторая волна (1980—2010-е годы) ознаменовалась появлением машинного обучения, в частности нейронных сетей, что позволило обучать ИИ моделям на основе данных.

– С 2010-х годов наступила третья волна, характеризующаяся применением глубокого обучения, облачных технологий и ускоренного вычисления на графических процессорах (GPU).

2. Прорывные направления в ИИ

– Обработка больших данных (Big Data Analytics): ИИ способен анализировать большие массивы данных в реальном времени, что имеет особое значение для сложных систем, таких как энергосети.

– Глубокое обучение (Deep Learning): развитие многоуровневых нейронных сетей позволяет решать задачи прогнозирования с высокой точностью, включая моделирование солнечной активности.

– Объяснимый ИИ (Explainable AI): появление подходов, позволяющих интерпретировать решения ИИ, делает их более прозрачными и применимыми в регулируемых отраслях, таких как энергетика.

3. Ускорение внедрения ИИ в энергетический сектор

– В последние годы наблюдается рост внедрения ИИ в энергетике. В 2023 году 48% компаний энергетического сектора использовали ИИ для мониторинга и управления сетями, по сравнению с 29% в 2019 году.

– Использование ИИ в управлении энергосистемами позволяет сократить потери электроэнергии на 15—20% за счет оптимизации потоков и прогнозирования потребления.

График 2.2. Рост использования ИИ в энергетике (2019—2023 гг.)

Описание: На оси Y – процент компаний, использующих ИИ, на оси X – годы. Динамика показывает стабильный рост.

4. Применение ИИ в прогнозировании и управлении

– Прогнозирование солнечной активности: алгоритмы машинного обучения используются для предсказания интенсивности солнечного излучения с точностью до 95%, что позволяет улучшить планирование выработки энергии.

– Управление энергосистемами: ИИ оптимизирует распределение нагрузки в энергосетях, обеспечивая более стабильное и эффективное использование ресурсов.

5. Инновационные решения в обучении моделей

– Разработка гибридных моделей, комбинирующих физические принципы и машинное обучение, позволяет существенно повысить точность расчетов.

– Применение федеративного обучения дает возможность использовать данные из различных источников без их централизованного сбора, что особенно важно для защиты конфиденциальности.

6. Географическое распределение и инвестиции

– Основные центры развития технологий ИИ сосредоточены в США, Китае и Европе. США лидируют благодаря сочетанию университетских исследований и частного сектора.

– В 2023 году объем глобальных инвестиций в ИИ составил $140 млрд, из которых 30% приходится на энергетический сектор.

Таблица 2.2. Лидеры в разработке ИИ (2023 г.)

7. Перспективы дальнейшего развития

– Прогнозируется, что к 2030 году объем мирового рынка ИИ превысит $1 трлн, при этом 20% технологий будут внедряться в энергетическом секторе.

– Основные усилия будут направлены на разработку автономных систем управления и использование ИИ для перехода на «умные» сети (smart grids).