Sztuczna inteligencja (AI) odgrywa coraz większą rolę w transformacji sektora energetycznego. W sierpniu 2025 roku Komisja Europejska rozpoczęła publiczne konsultacje nad Strategiczną Mapą Drogową cyfryzacji i AI w energetyce na 2026 rok. Celem tej inicjatywy jest przyspieszenie wdrażania rozwiązań cyfrowych i AI w energetyce przy jednoczesnym zwiększeniu efektywności energetycznej i niezawodności dostaw. Jak podkreślił komisarz UE ds. energii Dan Jørgensen, aby przyspieszyć podwójną transformację – zieloną i cyfrową – potrzebujemy inteligentniejszego i bardziej interaktywnego systemu energetycznego. Technologie cyfrowe, w tym AI, mogą przyspieszyć przejście w kierunku czystszego i bardziej efektywnego systemu. Innymi słowy, zielona transformacja wspierana przez cyfryzację ma szansę uczynić energetykę nowoczesną, niskoemisyjną i odporną na wyzwania przyszłości.
Już dziś AI znajduje zastosowanie w wielu kluczowych obszarach – od prognozowania zapotrzebowania na moc, przez sterowanie sieciami i integrację odnawialnych źródeł, po bezpieczeństwo infrastruktury i zarządzanie magazynami energii. Poniżej przyglądamy się, jak AI rewolucjonizuje energetykę oraz jakie korzyści i wyzwania niesie jej wdrażanie.
Inteligentne prognozowanie popytu i podaży energii
Skuteczne prognozowanie zapotrzebowania na energię elektryczną oraz przewidywanie produkcji (np. z farm wiatrowych i fotowoltaicznych) jest fundamentem stabilnej i efektywnej energetyki. Tradycyjne metody prognozowania coraz częściej ustępują miejsca modelom AI, które potrafią analizować ogromne zbiory danych – od historycznych wzorców zużycia po szczegółowe dane pogodowe – aby z wysoką dokładnością przewidywać przyszłe wahania popytu i podaży. Zaawansowane algorytmy AI są w stanie w czasie rzeczywistym przetwarzać dane z tysięcy czujników, dzięki czemu przewidywanie zmian w produkcji energii ze źródeł odnawialnych (np. spadku generacji przy nadchodzącym zachmurzeniu) staje się znacznie dokładniejsze. Takie inteligentne prognozy pozwalają operatorom systemu lepiej planować pracę elektrowni i sieci – mogą zawczasu uruchamiać rezerwy mocy lub ograniczać pobór, minimalizując ryzyko niedoborów energii i zwiększając niezawodność dostaw. Dokładność modeli AI często przewyższa tradycyjne metody, co przekłada się na stabilniejszą pracę systemu elektroenergetycznego i mniejsze koszty rezerw. – Sztuczna inteligencja to dla operatorów sieci coś więcej niż modny termin. To narzędzie, które pozwala zrozumieć zachowania milionów odbiorców i setek tysięcy źródeł energii w czasie rzeczywistym. Dzięki AI możemy przewidzieć, kiedy pojawi się nadwyżka energii z fotowoltaiki i zamiast ją marnować, skierować ją do magazynów lub do elastycznych odbiorców – podkreśla Jarosław Fabiański, prezes Direct4Energy.
Optymalizacja pracy sieci elektroenergetycznej (Smart Grid)
Wraz z rosnącą złożonością systemu energetycznego rośnie potrzeba inteligentnego zarządzania siecią. Koncepcja Smart Grid zakłada w pełni zautomatyzowaną, dwukierunkową sieć dystrybucji energii, w której informacje płyną w czasie rzeczywistym między wszystkimi elementami systemu. AI pełni rolę „mózgu” takiej inteligentnej sieci, nieustannie gromadząc i analizując dane z milionów mierników i czujników rozmieszczonych w infrastrukturze. Dzięki temu system może bilansować obciążenia w czasie rzeczywistym – automatycznie dystrybuować energię tam, gdzie jest potrzebna, oraz ograniczać przepływy tam, gdzie występują nadwyżki. Sztuczna inteligencja pomaga również skracać przerwy w dostawach prądu, szybko lokalizując awarie i przekierowując zasilanie alternatywnymi trasamiatlasus.com. Optymalizacja przesyłu i dystrybucji w oparciu o AI zmniejsza straty energii oraz umożliwia bardziej efektywne wykorzystanie istniejącej infrastruktury. W praktyce oznacza to, że nawet przy rosnącym zapotrzebowaniu i coraz większej liczbie źródeł odnawialnych, sieć może działać stabilnie i wydajnie, a odbiorcy odczuwają mniej przerw i wahań jakości zasilania.
Integracja odnawialnych źródeł energii (OZE)
Dynamiczny rozwój odnawialnych źródeł energii – takich jak farmy wiatrowe czy fotowoltaika – wymaga inteligentnych narzędzi do ich integracji z siecią. Źródła te są niestabilne i zależne od pogody, co stawia wyzwanie dla operatorów systemu: jak maksymalnie wykorzystać zieloną energię, a jednocześnie nie zdestabilizować sieci przy nagłych spadkach lub skokach generacji? Tutaj z pomocą przychodzi sztuczna inteligencja. AI potrafi na bieżąco prognozować zmiany wydajności OZE na podstawie danych meteorologicznych i historycznych, dzięki czemu operator może odpowiednio wcześniej reagować. Przykładowo, jeśli algorytmy przewidują spadek produkcji z paneli słonecznych z powodu nadciągających chmur, system może zwiększyć wytwarzanie ze źródeł konwencjonalnych lub uruchomić magazyny energii. Optymalizacja przyłączania OZE do sieci przez AI minimalizuje ryzyko wahań częstotliwości i napięcia, zapewniając stabilność dostaw. Co ważne, inteligentne systemy pozwalają także maksymalizować wykorzystanie dostępnej energii odnawialnej – kiedy produkujemy jej nadmiar, AI podpowie, jak najlepiej ją zagospodarować (np. kierując do magazynów lub zwiększając obciążenie urządzeń elastycznych), zamiast ją tracić. Dzięki temu udział OZE w miksie energetycznym może rosnąć bez szkody dla bezpieczeństwa energetycznego.
