Energetske novice

Zakaj lahko napačen podatek v energetiki stane več kot okvara sistema

Največje napake v energetiki ne nastanejo nujno le zaradi okvar opreme ali pomanjkanja podatkov. Nastanejo takrat, ko ljudje zaupajo napačnim podatkom ali jih napačno razumejo. Z Dr. Kajo Jaklin, vodjo ekipe podatkovnih inženirjev v GEN-I smo govorili ob robu konference Ženske v energetiki '26.  Digitalizacija energetike temelji na podatkih iz pametnih števcev, sončnih elektrarn, baterijskih hranilnikov, razsmernikov in sistemov za daljinsko vodenje omrežja. Na njih slonijo napovedi proizvodnje in porabe električne energije, energetsko trgovanje ter vse več rešitev umetne inteligence.

Prva past: napake, ki jih ne opazimo

Največja nevarnost po njenih besedah niso napačni podatki, temveč napačni podatki, za katere nihče ne ve, da so napačni. »Napako lahko popravimo, če zanjo vemo. Težava nastane, ko je ne opazimo ali jo odkrijemo prepozno,« pravi Jaklinova. Pri delu s podatki zato vedno išče robne primere in nepredvidene situacije. »Vsi mi pravijo, da sem preveč kritična, jaz pa se vedno vprašam, kaj smo še spregledali.« V energetiki lahko že majhna napaka sproži napačno odločitev. Pri sončni elektrarni lahko nepravilen podatek o proizvodnji vpliva na napoved oddaje električne energije v omrežje. Pri baterijskem hranilniku lahko napačen podatek o stanju napolnjenosti vpliva na odločitev, kdaj bo sistem energijo shranjeval in kdaj jo bo oddajal.

Druga past: podatki brez konteksta

Številke same po sebi ne povedo veliko. »Če nekdo pove, da je rezultat 90, še ne vemo, ali gre za dober ali slab rezultat. Pomembno je, kaj ta številka predstavlja.« Enako velja v energetiki. Podatek, da baterijski hranilnik oddaja 500 kilovatov moči, sam po sebi ne pove veliko. Pomembno je, ali gre za gospodinjski ali industrijski sistem, kakšno je stanje baterije in kakšne so razmere v omrežju.

Tretja past: najlažje je dokazati tisto, kar že verjamemo

»S statistiko lahko pogosto prikažemo točno tisto, kar želimo prikazati,« opozarja Jaklinova. Različne metode obdelave istih podatkov lahko vodijo do različnih rezultatov. Zato je pri interpretaciji pogosto pomembnejše vprašanje, kako smo do rezultata prišli, kot pa sam rezultat.

To velja tudi v energetiki. Različni načini obdelave podatkov lahko vodijo do različnih ocen uspešnosti sončnih elektrarn, baterijskih sistemov ali napovednih modelov. Napačna interpretacija lahko vpliva na napovedi proizvodnje električne energije, načrtovanje baterijskih hranilnikov ali odločitve na energetskih trgih.

Najprej podatki, šele nato algoritmi

V GEN-I ekipa podatkovnih inženirjev povezuje in poenoti podatke iz pametnih števcev, sončnih elektrarn, baterijskih hranilnikov in drugih energetskih sistemov. Na teh podatkih nato gradijo analitiki, napovedni modeli in poslovni uporabniki. »Velik del našega dela predstavlja transformacija podatkov in vzpostavljanje enotnega podatkovnega modela,« pojasnjuje Jaklinova.

To je tudi razlog, zakaj se razprava o umetni inteligenci v energetiki ne začne pri algoritmih, temveč pri podatkih. Če so ti napačni, nepopolni ali slabo razumljeni, bo tudi najboljši model ponudil napačen odgovor. Umetna inteligenca lahko pomaga pri dokumentaciji, pisanju kode in preverjanju kakovosti podatkov. »Umetna inteligenca pogosto odkrije napake, ki jih človek spregleda,« pravi sogovornica. A odgovornosti ne prevzame, lahko le pripravi analizo, opozorilo ali priporočilo. »Odločitev še vedno sprejme človek.« 

VIR: https://www.nas-stik.si