Штучний інтелект як інструментарій забезпечення безпеки у промисловості та енергетиці
Автоматизація технологічних процесів, розвиток «розумних» мереж (SmartGrids), штучний інтелект та інноваційні цифрові бізнес-платформи дозволяють ефективно та безпечно керувати режимами постачання та споживання енергії. Причому використання технологій штучного інтелекту (ШІ) стає не тільки способом розкриття нових можливостей в організації процесу енергозабезпечення потреб споживачів, але й ефективним інструментом підтримки сталого розвитку та операційної безпеки систем енергозабезпечення. Так, застосування ШІ в енергетиці може стабілізувати систему передачі енергії, наприклад, шляхом виявлення аномалій в режимах виробництва і споживання та розроблення відповідних рішень щодо усунення таких аномалій у режимі реального часу (on-line), здійснюючи підключення/відключення джерел енергії чи додаткового обладнання, що забезпечує стабільність, безпеку та надійність функціонування енергетичної системи. ШІ може встановлювати вибір часу технічного обслуговування в електричній мережі завдяки наявності інформації щодо проєктних термінів експлуатації, непроєктних режимів, рівня зношеності окремих елементів, обладнання чи матеріалів, що, у цілому, суттєво знижує рівень аварійності енергетичних мереж та необґрунтовані простої.
Експерти виділяють такі функції/сервіси, які можуть виконуватись в енергетиці з використанням систем штучного інтелекту та які сприяють ефективному та безпечному функціонуванню енергетичних компаній:
1) Взаємодія з клієнтами. Енергетичний сектор використовує технології ШІ для підтримки прийняття управлінських рішень та удосконалення процесу взаємодії та залучення нових клієнтів до своїх послуг. Використовуючи ШІ та машинне навчання, енергетичні компанії можуть надавати клієнтам інформацію, яка відповідає їх потребам. Це передбачає здійснення аналізу широкого набору даних, для того щоб зрозуміти тенденції споживання енергії споживачами, запропонувати їм нові послуги чи надати інформацію про те, як вони можуть зменшити споживання енергії. Усі ці дії здійснюються, щоб підтримати лояльність споживачів та, як наслідок, підвищити результативність своєї діяльності в енергетичній галузі.
Звичним на сьогодні прикладом такого застосування ШІ щодо взаємодії з клієнтами є чат-боти, які пропонують абоненту допомогу в отриманні наперед визначених стандартних відповідей чи алгоритмів реагування.
2) Управління мережею. ШІ та машинне навчання можуть керувати режимами роботи енергосистем з метою забезпечення безпеки їх функціонування. Для операторів енергосистем точне короткострокове прогнозування режиму роботи енергосистем завдяки ШІ підвищує ефективність диспетчеризації, зменшує проблеми з надійністю та підвищує, у цілому, безпеку роботи енергосистем.
ШІ також допомагає оптимізувати роботу енергосистем завдяки розрахунку доцільного розподілу використання пропускної спроможності існуючих ліній передачі та розподілу, а також продовження терміну служби існуючого обладнання, визначення необхідності проведення обслуговування чи заміни обладнання.
Керовані штучним інтелектом автономні роботи також використовуються для обслуговування електромереж та обладнання. Зокрема, роботи застосовуються для огляду і ремонту трубопроводів, вітрових турбін та іншої енергетичної інфраструктури.
3) Інтелектуалізація мереж. Інтелектуалізація мереж будується на основі Smart grids / «Розумна» мережа – на базі електричної мережі, яка використовує цифрові та інші передові (новітні) технології, у тому числі штучний інтелект, для моніторингу та керування транспортуванням електроенергії з усіх джерел виробництва для задоволення потреб споживачів електроенергії. «Розумні» мережі координують потреби та можливості всіх виробників, операторів мереж, кінцевих користувачів та зацікавлених сторін ринку електроенергії, щоб якомога ефективніше працювати з усіма частинами системи, мінімізуючи витрати та вплив на навколишнє середовище, максимізуючи надійність, безпеку, стійкість та стабільність системи. В інтелектуальних мережах використовується «розумне» обладнання (промислове та побутове обладнання (IoT) з можливістю автоматичного обміну інформацією та керування за допомогою цифрових технологій) та «розумні» системи вимірювання (Smart meters).
Як результат, проникнення технологій штучного інтелекту в енергетику дозволяє підвищити ефективність та безпеку використання наявної енергетичної інфраструктури та ресурсів. ШІ оптимізує керування потоками енергії в системі.
4) Мікромережа (Microgrid). Цифрові технології дозволяють створити невелику локальну енергетичну мережу, яка може працювати незалежно від централізованої мережі. Такі мережі задовольняють попит споживачів на невеликій території завдяки використанню наявних на даній території можливостей генерування енергії (переважно засобів генерації невеликої потужності) та управління попитом на енергію споживачів, що входять у цю мережу. Системи управління Microgrid використовують ШІ і машинне навчання для безпечного керування потоком енергії та оптимізації використання енергії учасниками цієї мережі.
Мікромережі стають популярними, оскільки вони можуть забезпечити енергетичну безпеку під час надзвичайних ситуацій (у випадку порушення роботи загальної централізованої енергосистеми).
5) Віртуальні електростанції (Virtual Power Plants). Керовані штучним інтелектом мережі є основою створення віртуальних електростанцій (Virtual Power Plants – VPP), які є віртуальним пулом кількох малих і середніх установок, які виробляють електроенергію. ШІ дозволяє визначити доступні обсяги виробництва енергії конкретними установками та знайти конкретних споживачів таких обсягів виробництва. Таким чином, VPP створює віртуальну енергосистему, незалежну від централізованої мережі, яка самостійно забезпечує балансування пропозиції та попиту між своїми учасниками. При цьому оператори VPP не володіють електростанціями, вони просто оптимізують спосіб використання кожного зв'язаного активу, який належить третій стороні, що дозволяє вирівнювати графік навантаження системи та досягнення її безпечного та ефективного функціонування.
6) Створення нових бізнес-моделей безпечної та ефективної роботи на енергетичному ринку. До таких нових бізнес-моделей безпечної та ефективної роботи в енергетиці на базі штучного інтелекту можна віднести:
· Розширення використання цифрових технологій, у тому числі штучного інтелекту, що дозволяє запропонувати нові форми взаємодії між учасниками енергетичного ринку, а саме між учасниками енергосистеми. Зокрема, нові бізнес-моделі на енергетичному ринку дозволяють запровадити моделі, які передбачають уникнення третьої сторони (оператора системи передачі чи розподілу електроенергії) у взаємовідносинах між виробниками енергії та кінцевими споживачами.
· Застосування ШІ, «розумного» обладнання та приладів, цифрових технологій організації торгівлі електроенергією, що дозволяє запропонувати цільову взаємовигідну та безпечну модель взаємодії між окремими учасниками для надання окремих послуг на енергетичному ринку.
До цього слід додати, що технології ШІ, отримуючи дані про споживання енергії «розумними» пристроями, дозволяють робити кращий прогноз майбутніх рівнів споживання енергії, допомагаючи таким чином клієнтам краще регулювати своє споживання, а топ-менеджерам енергетичної компанії втілювати на практиці безпечні та ефективні рішення зі свого розвитку.
7) Торгівля електроенергією. ШІ та машинне навчання можуть допомогти виробникам, постачальникам та споживачам краще прогнозувати графіки свого навантаження (виробництво, споживання) та більш виважено та обгрунтовано брати участь у торгах електроенергією.
Своєрідним розвитком ШІ у сфері трейдингу електроенергією є технологія блокчейн (blockchain). Технологія блокчейн набуває поширення останнім часом завдяки опції автоматичного створення угод про закупівлю енергії, яка робить ці контракти ефективнішими та безпечнішими: скорочує час транзакцій, менше коштує у використанні .
Встановлення програмного забезпечення блокчейн з інтегрованими смарт-контрактами (Smart-contracts) в поєднанні з технологією смарт-лічильників (Smartmeters) дозволяє відстежувати та верифікувати джерела енергії, здійснювати пряму (неопосередковану) торгівлю енергією (peer-to-peer trading), краще балансувати та оптимізувати енергетичне навантаження та попит. Транзакції можна безпечно та автоматично записувати за допомогою смарт-контрактів на блокчейні, які встановлюють прозорий процес, якому користувачі можуть довіряти, але з кращим захистом від кібератак і без розкриття особистої інформації.
8) Виявлення крадіжок енергії. Крадіжка та шахрайство з обсягами та режимами споживання енергії є досить поширеним явищем, що зумовлює значні втрати для енергетичної та комунальної сфери (до 100 млрд дол. США щороку в усьому світі). ШІ та машинне навчання можуть автоматично виявляти аномалії у поведінці постачальників і споживачів та позначати їх для детальнішої перевірки персоналом енергетичних компаній. Це дозволяє компаніям захистити свої активи, зменшити витрати енергії та заощадити фінансові кошти.
9) Акумулювання енергії на основі технологій ШІ. ШІ може допомогти ефективніше та безпечніше керувати новітніми акумуляторними технологіями в енергосистемах, максимізуючи віддачу для власників систем зберігання енергії. Крім того, керовані СШІ акумулювання енергії дозволяють вирівнювати графік навантаження енергосистеми і допомагають зменшити потребу енергетичних компаній у будівництві нових електростанцій. Очікується, що до 2030 р. світовий ринок зберігання енергії зросте в 20 разів, що лише посилить потребу у використанні технологій ШІ.
10) Прогнозування режимів роботи енергетичної інфраструктури та планування її ефективного та безпечного розвитку.
Використовуючи прогнозну аналітику щодо режимів роботи інфраструктури енергосистем, енергетичні компанії можуть також передбачити, коли енергоблок, трансформатор, окреме технологічне обладнання енергомереж тощо ймовірно вийдуть з ладу. Це не тільки допомагає запобігти несподіваним відключенням, але й робить функціонування енергомереж більш безпечними, передбачуваними, економить ресурси, дозволяючи енергетичним компаніям планувати заміну критичних і дорогих енергетичних активів і уникати незапланованих робіт з технічного обслуговування.
11) Створення систем прийняття рішень в енергетичній сфері на основі ШІ.
ШІ та машинне навчання можна використовувати для покращення виробництва енергії чи енергоресурсів, що сприяє більш обґрунтованому та правильному прийняттю управлінських рішень в енергосфері. Так, ШІ, аналізуючи дані, зібрані із сейсмічних досліджень та інших джерел, дозволяють енергетичним компаніям приймати кращі рішення про те, у яких місцях бурити нафту та газ. Або аналізуючи кліматичні та географічні умови, тенденції змін клімату, динаміку функціонування енергосистем та оптимальний режим роботи генеруючого обладнання, ШІ може допомогти проєктувальникам у виборі кращої площадки для будівництва вітрових та сонячних електростанцій чи формувати короткострокові прогнози виробництва електроенергії.
12) Підвищення рівня кібербезпеки енергосистеми. Енергетична мережа є критичною інфраструктурою, вразливою до кібератак. ШІ та машинне навчання можна використовувати для підвищення безпеки енергетичних мереж, запобігаючи кібератакам. Це передбачає використання аналізу даних для виявлення закономірностей у системах обміну інформацією (передачі енергетичних даних), які можуть свідчити про кібератаку. Цей аналіз здійснюватиме ШІ. Після виявлення кібератаки для відповідних реагування та протидії також можна використовувати ШІ та машинне навчання.
13) Застосування ШІ з метою ефективного та безпечного управління технологічними та управлінськими процесами в енергетичній мережі.
Складні системи управління в енергетичній мережі, що контролюють технологічні процеси та керують ними, є прикладом практичного застосування систем ШІ з імплементації його рішень. При цьому ШІ може здійснювати прогнозування попиту на електроенергію, оптимізацію виробничих цілей, видачу конкретних завдань для різних етапів технологічного процесу в енергетичній системі, виявлення подій/аномалій у процесі її функціонування тощо.
Сукупність всіх алгоритмів/моделей ШІ, що використовуються для керування технологічними процесами енергетичної компанії, формують аналітичну цифрову модель процесів роботи обладнання цієї компанії, що суттєво підвищує ефективність управлінської діяльності з метою забезпечення безпеки діяльності енергетичної компанії.
Отже, напрямами використання ШІ в енергетичних компаніях можуть бути: автоматизація машин та обладнання, аналіз та прогнозування термінів технічного обслуговування, оптимізація технологічних процесів, машин та програмного забезпечення, моніторинг рівня безпеки та запобігання інцидентам, автоматизація немеханічних процесів, контроль якості, спілкування з клієнтами/персоналізація, планування та прийняття управлінських рішень, кібербезпека, продажі та маркетинг, віртуальні системи, експертні системи, чат-боти, логістика, ланцюжки постачання, дизайн нових продуктів, моделювання (цифрові моделі технологічних процесів).
Найчастіше ШІ застосовується енергетичними компаніями за такими напрямами: більш «розумна» автоматизація машин та обладнання, прогнозування обслуговування активів та оптимізація процесів, машин, програмного забезпечення чи інструментів.
Приміром, в ядерній промисловості штучний інтелект можна використовувати для моделювання реакторів, оцінки їх ефективності та безпеки. Проте практичні приклади використання ШІ в цій галузі досі є малочисельними. Водночас окремі держави вже намагаються регламентувати застосування ШІ в енергетиці шляхом розробки певних нормативно-правових актів для державного регулювання цієї сфери.
Так, Управління з ядерного регулювання Великої Британії (ONR) разом з Агентством з навколишнього середовища завершили перший етап проєкту, спрямованого на застосування штучного інтелекту (ШІ) у сфері ядерного регулювання. Результати цього дослідження будуть використані для розробки нормативних положень, що регулюватимуть використання ШІ в ядерній енергетиці. З цією метою ONR створило експертну групу з питань державного регулювання штучного інтелекту. Ця група виявила два можливих напрями застосування ШІ у ядерній галузі. Перше – це використання ШІ для забезпечення ефективного, безпечного та цілеспрямованого обслуговування атомних станцій; друге – використання ШІ у реальному часі для забезпечення безпечної роботи роботів у обмеженому просторі. Обидва напрями у подальшому будуть вивчатися та аналізуватися для вироблення оптимальних ініціатив у цьому напрямку.
Однак, незважаючи на зазначені вище можливості застосування ШІ, традиційні енергетичні компанії (енергетичний сектор, базований на існуючій концепції великих централізованих систем) обережно ставляться до широкого використання нової технології, що частково пов'язано зі сприйняттям енергетичними компаніями та споживачами потенційних ризиків її застосування. Водночас, у секторі відновлюваної енергетики у розвитку децентралізованих систем спостерігається тенденція до суттєвого зростання цифрових енергетичних бізнес-проєктів.
Обмежене використання ШІ енергетичними компаніями пояснюється не тільки побоюванням щодо ризиків пошкодження роботи капіталоємної енергетичної критичної інфраструктури чи вимог відшкодування збитків з боку споживачів у випадку порушення стабільності надання послуги енергопостачання. Чинником формування недовіри з боку енергетичних компаній до ШІ є недосконалість технологій ШІ з точки зору конкретних технічних аспектів їх застосування та взаємосумісності з іншим обладнанням енергетичної критичної інфраструктури.
Широка різноманітність «розумного обладнання» та велика кількість його виробників не дозволяє на даний момент стандартизувати вимоги щодо проєктування, виробництва та використання такого обладнання у різних галузях функціонування критичної, у тому числі енергетичної, інфраструктури, а також щодо обробки даних та обміну інформацією з іншим обладнанням об'єктів цієї інфраструктури. До цього слід також додати, що користувачам такого «розумного обладнання» в неенергетичній галузі теж необхідно докладати додаткових зусиль щодо вибору визначеного типу такого обладнання та його виробника, яке має узгоджуватись з вимогами енергетичної компанії, виставленими в процесі підключення операторами надання окремих послуг в енергетичній сфері, наприклад вимогами операторів розподільчих енергомереж. Окрім того, досить часто основні режими роботи такого обладнання не узгоджуються з режимами та процедурами роботи оператора розподільчих енергомереж.
Ще однією проблемою є те, що самі по собі системи ШІ, як системи, що підключені до цифрових мереж, вразливі до кібератак. При цьому кількість та масштаб кібератак та спектр кіберзагроз енергетичній інфраструктурі постійно зростають. Останніми роками зловмисне ураження інформаційних мереж стало причиною низки відмов енергетичних та промислових об'єктів. Водночас кібератака може спричинити втрату контролю над технологічним обладнанням та технологічними процесами енергетичної компанії, що, у свою чергу, спричинить фізичні збитки та повсюдне порушення функцій енергозабезпечення.
Тому, актуальним та необхідним є використання технологій з підвищення рівня кібербезпеки та кіберзахисту організацій та застосування світових практик аудиту інформаційних систем. Міжнародна компанія "Сідкон" пропонує технології проведення кібераудиту та побудови системи кібербезпеки організації, що допомагає забезпечувати ефективність роботи та захищеність інформаційних систем, а також зменшити кіберризики для підприємств, установ і організацій.
Більш детально про актуальні вектори та проблеми розвитку штучного інтелекту як інструментарію безпеки та інтелектуальної зброї майбутнього - у книзі компанії Сідкон "Штучний інтелект і безпека". Книга присвячена проблемам розвитку штучного інтелекту як інструментарію безпеки та інтелектуальної зброї майбутнього. У книзі викладені напрацювання практичної спрямованості щодо потенціалу, сучасних трендів та перспектив інтегрування штучного інтелекту у різні сфери господарської діяльності і життєдіяльності суспільства та людини.
Автоматизація технологічних процесів, розвиток «розумних» мереж (SmartGrids), штучний інтелект та інноваційні цифрові бізнес-платформи дозволяють ефективно та безпечно керувати режимами постачання та споживання енергії. Причому використання технологій штучного інтелекту (ШІ) стає не тільки способом розкриття нових можливостей в організації процесу енергозабезпечення потреб споживачів, але й ефективним інструментом підтримки сталого розвитку та операційної безпеки систем енергозабезпечення. Так, застосування ШІ в енергетиці може стабілізувати систему передачі енергії, наприклад, шляхом виявлення аномалій в режимах виробництва і споживання та розроблення відповідних рішень щодо усунення таких аномалій у режимі реального часу (on-line), здійснюючи підключення/відключення джерел енергії чи додаткового обладнання, що забезпечує стабільність, безпеку та надійність функціонування енергетичної системи. ШІ може встановлювати вибір часу технічного обслуговування в електричній мережі завдяки наявності інформації щодо проєктних термінів експлуатації, непроєктних режимів, рівня зношеності окремих елементів, обладнання чи матеріалів, що, у цілому, суттєво знижує рівень аварійності енергетичних мереж та необґрунтовані простої.
Експерти виділяють такі функції/сервіси, які можуть виконуватись в енергетиці з використанням систем штучного інтелекту та які сприяють ефективному та безпечному функціонуванню енергетичних компаній:
1) Взаємодія з клієнтами. Енергетичний сектор використовує технології ШІ для підтримки прийняття управлінських рішень та удосконалення процесу взаємодії та залучення нових клієнтів до своїх послуг. Використовуючи ШІ та машинне навчання, енергетичні компанії можуть надавати клієнтам інформацію, яка відповідає їх потребам. Це передбачає здійснення аналізу широкого набору даних, для того щоб зрозуміти тенденції споживання енергії споживачами, запропонувати їм нові послуги чи надати інформацію про те, як вони можуть зменшити споживання енергії. Усі ці дії здійснюються, щоб підтримати лояльність споживачів та, як наслідок, підвищити результативність своєї діяльності в енергетичній галузі.
Звичним на сьогодні прикладом такого застосування ШІ щодо взаємодії з клієнтами є чат-боти, які пропонують абоненту допомогу в отриманні наперед визначених стандартних відповідей чи алгоритмів реагування.
2) Управління мережею. ШІ та машинне навчання можуть керувати режимами роботи енергосистем з метою забезпечення безпеки їх функціонування. Для операторів енергосистем точне короткострокове прогнозування режиму роботи енергосистем завдяки ШІ підвищує ефективність диспетчеризації, зменшує проблеми з надійністю та підвищує, у цілому, безпеку роботи енергосистем.
ШІ також допомагає оптимізувати роботу енергосистем завдяки розрахунку доцільного розподілу використання пропускної спроможності існуючих ліній передачі та розподілу, а також продовження терміну служби існуючого обладнання, визначення необхідності проведення обслуговування чи заміни обладнання.
Керовані штучним інтелектом автономні роботи також використовуються для обслуговування електромереж та обладнання. Зокрема, роботи застосовуються для огляду і ремонту трубопроводів, вітрових турбін та іншої енергетичної інфраструктури.
3) Інтелектуалізація мереж. Інтелектуалізація мереж будується на основі Smart grids / «Розумна» мережа – на базі електричної мережі, яка використовує цифрові та інші передові (новітні) технології, у тому числі штучний інтелект, для моніторингу та керування транспортуванням електроенергії з усіх джерел виробництва для задоволення потреб споживачів електроенергії. «Розумні» мережі координують потреби та можливості всіх виробників, операторів мереж, кінцевих користувачів та зацікавлених сторін ринку електроенергії, щоб якомога ефективніше працювати з усіма частинами системи, мінімізуючи витрати та вплив на навколишнє середовище, максимізуючи надійність, безпеку, стійкість та стабільність системи. В інтелектуальних мережах використовується «розумне» обладнання (промислове та побутове обладнання (IoT) з можливістю автоматичного обміну інформацією та керування за допомогою цифрових технологій) та «розумні» системи вимірювання (Smart meters).
Як результат, проникнення технологій штучного інтелекту в енергетику дозволяє підвищити ефективність та безпеку використання наявної енергетичної інфраструктури та ресурсів. ШІ оптимізує керування потоками енергії в системі.
4) Мікромережа (Microgrid). Цифрові технології дозволяють створити невелику локальну енергетичну мережу, яка може працювати незалежно від централізованої мережі. Такі мережі задовольняють попит споживачів на невеликій території завдяки використанню наявних на даній території можливостей генерування енергії (переважно засобів генерації невеликої потужності) та управління попитом на енергію споживачів, що входять у цю мережу. Системи управління Microgrid використовують ШІ і машинне навчання для безпечного керування потоком енергії та оптимізації використання енергії учасниками цієї мережі.
Мікромережі стають популярними, оскільки вони можуть забезпечити енергетичну безпеку під час надзвичайних ситуацій (у випадку порушення роботи загальної централізованої енергосистеми).
5) Віртуальні електростанції (Virtual Power Plants). Керовані штучним інтелектом мережі є основою створення віртуальних електростанцій (Virtual Power Plants – VPP), які є віртуальним пулом кількох малих і середніх установок, які виробляють електроенергію. ШІ дозволяє визначити доступні обсяги виробництва енергії конкретними установками та знайти конкретних споживачів таких обсягів виробництва. Таким чином, VPP створює віртуальну енергосистему, незалежну від централізованої мережі, яка самостійно забезпечує балансування пропозиції та попиту між своїми учасниками. При цьому оператори VPP не володіють електростанціями, вони просто оптимізують спосіб використання кожного зв'язаного активу, який належить третій стороні, що дозволяє вирівнювати графік навантаження системи та досягнення її безпечного та ефективного функціонування.
6) Створення нових бізнес-моделей безпечної та ефективної роботи на енергетичному ринку. До таких нових бізнес-моделей безпечної та ефективної роботи в енергетиці на базі штучного інтелекту можна віднести:
· Розширення використання цифрових технологій, у тому числі штучного інтелекту, що дозволяє запропонувати нові форми взаємодії між учасниками енергетичного ринку, а саме між учасниками енергосистеми. Зокрема, нові бізнес-моделі на енергетичному ринку дозволяють запровадити моделі, які передбачають уникнення третьої сторони (оператора системи передачі чи розподілу електроенергії) у взаємовідносинах між виробниками енергії та кінцевими споживачами.
· Застосування ШІ, «розумного» обладнання та приладів, цифрових технологій організації торгівлі електроенергією, що дозволяє запропонувати цільову взаємовигідну та безпечну модель взаємодії між окремими учасниками для надання окремих послуг на енергетичному ринку.
До цього слід додати, що технології ШІ, отримуючи дані про споживання енергії «розумними» пристроями, дозволяють робити кращий прогноз майбутніх рівнів споживання енергії, допомагаючи таким чином клієнтам краще регулювати своє споживання, а топ-менеджерам енергетичної компанії втілювати на практиці безпечні та ефективні рішення зі свого розвитку.
7) Торгівля електроенергією. ШІ та машинне навчання можуть допомогти виробникам, постачальникам та споживачам краще прогнозувати графіки свого навантаження (виробництво, споживання) та більш виважено та обгрунтовано брати участь у торгах електроенергією.
Своєрідним розвитком ШІ у сфері трейдингу електроенергією є технологія блокчейн (blockchain). Технологія блокчейн набуває поширення останнім часом завдяки опції автоматичного створення угод про закупівлю енергії, яка робить ці контракти ефективнішими та безпечнішими: скорочує час транзакцій, менше коштує у використанні .
Встановлення програмного забезпечення блокчейн з інтегрованими смарт-контрактами (Smart-contracts) в поєднанні з технологією смарт-лічильників (Smartmeters) дозволяє відстежувати та верифікувати джерела енергії, здійснювати пряму (неопосередковану) торгівлю енергією (peer-to-peer trading), краще балансувати та оптимізувати енергетичне навантаження та попит. Транзакції можна безпечно та автоматично записувати за допомогою смарт-контрактів на блокчейні, які встановлюють прозорий процес, якому користувачі можуть довіряти, але з кращим захистом від кібератак і без розкриття особистої інформації.
8) Виявлення крадіжок енергії. Крадіжка та шахрайство з обсягами та режимами споживання енергії є досить поширеним явищем, що зумовлює значні втрати для енергетичної та комунальної сфери (до 100 млрд дол. США щороку в усьому світі). ШІ та машинне навчання можуть автоматично виявляти аномалії у поведінці постачальників і споживачів та позначати їх для детальнішої перевірки персоналом енергетичних компаній. Це дозволяє компаніям захистити свої активи, зменшити витрати енергії та заощадити фінансові кошти.
9) Акумулювання енергії на основі технологій ШІ. ШІ може допомогти ефективніше та безпечніше керувати новітніми акумуляторними технологіями в енергосистемах, максимізуючи віддачу для власників систем зберігання енергії. Крім того, керовані СШІ акумулювання енергії дозволяють вирівнювати графік навантаження енергосистеми і допомагають зменшити потребу енергетичних компаній у будівництві нових електростанцій. Очікується, що до 2030 р. світовий ринок зберігання енергії зросте в 20 разів, що лише посилить потребу у використанні технологій ШІ.
10) Прогнозування режимів роботи енергетичної інфраструктури та планування її ефективного та безпечного розвитку.
Використовуючи прогнозну аналітику щодо режимів роботи інфраструктури енергосистем, енергетичні компанії можуть також передбачити, коли енергоблок, трансформатор, окреме технологічне обладнання енергомереж тощо ймовірно вийдуть з ладу. Це не тільки допомагає запобігти несподіваним відключенням, але й робить функціонування енергомереж більш безпечними, передбачуваними, економить ресурси, дозволяючи енергетичним компаніям планувати заміну критичних і дорогих енергетичних активів і уникати незапланованих робіт з технічного обслуговування.
11) Створення систем прийняття рішень в енергетичній сфері на основі ШІ.
ШІ та машинне навчання можна використовувати для покращення виробництва енергії чи енергоресурсів, що сприяє більш обґрунтованому та правильному прийняттю управлінських рішень в енергосфері. Так, ШІ, аналізуючи дані, зібрані із сейсмічних досліджень та інших джерел, дозволяють енергетичним компаніям приймати кращі рішення про те, у яких місцях бурити нафту та газ. Або аналізуючи кліматичні та географічні умови, тенденції змін клімату, динаміку функціонування енергосистем та оптимальний режим роботи генеруючого обладнання, ШІ може допомогти проєктувальникам у виборі кращої площадки для будівництва вітрових та сонячних електростанцій чи формувати короткострокові прогнози виробництва електроенергії.
12) Підвищення рівня кібербезпеки енергосистеми. Енергетична мережа є критичною інфраструктурою, вразливою до кібератак. ШІ та машинне навчання можна використовувати для підвищення безпеки енергетичних мереж, запобігаючи кібератакам. Це передбачає використання аналізу даних для виявлення закономірностей у системах обміну інформацією (передачі енергетичних даних), які можуть свідчити про кібератаку. Цей аналіз здійснюватиме ШІ. Після виявлення кібератаки для відповідних реагування та протидії також можна використовувати ШІ та машинне навчання.
13) Застосування ШІ з метою ефективного та безпечного управління технологічними та управлінськими процесами в енергетичній мережі.
Складні системи управління в енергетичній мережі, що контролюють технологічні процеси та керують ними, є прикладом практичного застосування систем ШІ з імплементації його рішень. При цьому ШІ може здійснювати прогнозування попиту на електроенергію, оптимізацію виробничих цілей, видачу конкретних завдань для різних етапів технологічного процесу в енергетичній системі, виявлення подій/аномалій у процесі її функціонування тощо.
Сукупність всіх алгоритмів/моделей ШІ, що використовуються для керування технологічними процесами енергетичної компанії, формують аналітичну цифрову модель процесів роботи обладнання цієї компанії, що суттєво підвищує ефективність управлінської діяльності з метою забезпечення безпеки діяльності енергетичної компанії.
Отже, напрямами використання ШІ в енергетичних компаніях можуть бути: автоматизація машин та обладнання, аналіз та прогнозування термінів технічного обслуговування, оптимізація технологічних процесів, машин та програмного забезпечення, моніторинг рівня безпеки та запобігання інцидентам, автоматизація немеханічних процесів, контроль якості, спілкування з клієнтами/персоналізація, планування та прийняття управлінських рішень, кібербезпека, продажі та маркетинг, віртуальні системи, експертні системи, чат-боти, логістика, ланцюжки постачання, дизайн нових продуктів, моделювання (цифрові моделі технологічних процесів).
Найчастіше ШІ застосовується енергетичними компаніями за такими напрямами: більш «розумна» автоматизація машин та обладнання, прогнозування обслуговування активів та оптимізація процесів, машин, програмного забезпечення чи інструментів.
Приміром, в ядерній промисловості штучний інтелект можна використовувати для моделювання реакторів, оцінки їх ефективності та безпеки. Проте практичні приклади використання ШІ в цій галузі досі є малочисельними. Водночас окремі держави вже намагаються регламентувати застосування ШІ в енергетиці шляхом розробки певних нормативно-правових актів для державного регулювання цієї сфери.
Так, Управління з ядерного регулювання Великої Британії (ONR) разом з Агентством з навколишнього середовища завершили перший етап проєкту, спрямованого на застосування штучного інтелекту (ШІ) у сфері ядерного регулювання. Результати цього дослідження будуть використані для розробки нормативних положень, що регулюватимуть використання ШІ в ядерній енергетиці. З цією метою ONR створило експертну групу з питань державного регулювання штучного інтелекту. Ця група виявила два можливих напрями застосування ШІ у ядерній галузі. Перше – це використання ШІ для забезпечення ефективного, безпечного та цілеспрямованого обслуговування атомних станцій; друге – використання ШІ у реальному часі для забезпечення безпечної роботи роботів у обмеженому просторі. Обидва напрями у подальшому будуть вивчатися та аналізуватися для вироблення оптимальних ініціатив у цьому напрямку.
Однак, незважаючи на зазначені вище можливості застосування ШІ, традиційні енергетичні компанії (енергетичний сектор, базований на існуючій концепції великих централізованих систем) обережно ставляться до широкого використання нової технології, що частково пов'язано зі сприйняттям енергетичними компаніями та споживачами потенційних ризиків її застосування. Водночас, у секторі відновлюваної енергетики у розвитку децентралізованих систем спостерігається тенденція до суттєвого зростання цифрових енергетичних бізнес-проєктів.
Обмежене використання ШІ енергетичними компаніями пояснюється не тільки побоюванням щодо ризиків пошкодження роботи капіталоємної енергетичної критичної інфраструктури чи вимог відшкодування збитків з боку споживачів у випадку порушення стабільності надання послуги енергопостачання. Чинником формування недовіри з боку енергетичних компаній до ШІ є недосконалість технологій ШІ з точки зору конкретних технічних аспектів їх застосування та взаємосумісності з іншим обладнанням енергетичної критичної інфраструктури.
Широка різноманітність «розумного обладнання» та велика кількість його виробників не дозволяє на даний момент стандартизувати вимоги щодо проєктування, виробництва та використання такого обладнання у різних галузях функціонування критичної, у тому числі енергетичної, інфраструктури, а також щодо обробки даних та обміну інформацією з іншим обладнанням об'єктів цієї інфраструктури. До цього слід також додати, що користувачам такого «розумного обладнання» в неенергетичній галузі теж необхідно докладати додаткових зусиль щодо вибору визначеного типу такого обладнання та його виробника, яке має узгоджуватись з вимогами енергетичної компанії, виставленими в процесі підключення операторами надання окремих послуг в енергетичній сфері, наприклад вимогами операторів розподільчих енергомереж. Окрім того, досить часто основні режими роботи такого обладнання не узгоджуються з режимами та процедурами роботи оператора розподільчих енергомереж.
Ще однією проблемою є те, що самі по собі системи ШІ, як системи, що підключені до цифрових мереж, вразливі до кібератак. При цьому кількість та масштаб кібератак та спектр кіберзагроз енергетичній інфраструктурі постійно зростають. Останніми роками зловмисне ураження інформаційних мереж стало причиною низки відмов енергетичних та промислових об'єктів. Водночас кібератака може спричинити втрату контролю над технологічним обладнанням та технологічними процесами енергетичної компанії, що, у свою чергу, спричинить фізичні збитки та повсюдне порушення функцій енергозабезпечення.
Тому, актуальним та необхідним є використання технологій з підвищення рівня кібербезпеки та кіберзахисту організацій та застосування світових практик аудиту інформаційних систем. Міжнародна компанія "Сідкон" пропонує технології проведення кібераудиту та побудови системи кібербезпеки організації, що допомагає забезпечувати ефективність роботи та захищеність інформаційних систем, а також зменшити кіберризики для підприємств, установ і організацій.
Більш детально про актуальні вектори та проблеми розвитку штучного інтелекту як інструментарію безпеки та інтелектуальної зброї майбутнього - у книзі компанії Сідкон "Штучний інтелект і безпека". Книга присвячена проблемам розвитку штучного інтелекту як інструментарію безпеки та інтелектуальної зброї майбутнього. У книзі викладені напрацювання практичної спрямованості щодо потенціалу, сучасних трендів та перспектив інтегрування штучного інтелекту у різні сфери господарської діяльності і життєдіяльності суспільства та людини.