Trustworthy artificial intelligence in smart energy grids
Authors: Πελέκης Σωτήριος 
Published: January 2025

Η τεχνητή νοημοσύνη (ΤΝ), μαζί με άλλες τεχνολογίες όπως big data, IoT και cloud computing, χρησιμοποιούνται ολοένα και περισσότερο στον ενεργειακό τομέα και ειδικότερα στα ηλεκτρικά συστήματα ισχύος και ενέργειας (EPES), μετασχηματίζοντας σταδιακά το σύγχρονο ερευνητικό και βιομηχανικό τοπίο προς το παράδειγμα των έξυπνων δικτύων. Σε αυτό το πλαίσιο, το ML και το DL έχουν φέρει επανάσταση στη βιομηχανία των ηλεκτρικών δικτύων με καινοτόμες εφαρμογές που περιλαμβάνουν την πρόβλεψη ζήτησης ηλεκτρικής ενέργειας, την εξισορρόπηση φορτίου και τον έλεγχο σταθερότητας, την ανίχνευση κλοπής ηλεκτρικής ενέργειας, την ασφάλεια, τη διαχείριση δεδομένων, την ανάλυση δικτύου και τη διαχείριση απόκρισης ζήτησης. Η παρούσα διατριβή εξετάζει εις βάθος αρκετές εφαρμογές του ML και του DL στον ενεργειακό τομέα και στα έξυπνα δίκτυα, συμπεριλαμβανομένων του STLF και του DR. Το STLF είναι ζωτικής σημασίας για την αποτελεσματική και οικονομική λειτουργία των EPES και των ενεργειακών αγορών. Ωστόσο, η μη γραμμικότητα και η μη στασιμότητα της ζήτησης ηλεκτρικής ενέργειας, καθώς και η εξάρτησή της από διάφορους εξωτερικούς παράγοντες, καθιστούν το STLF μία απαιτητική εργασία που απαιτεί ακρίβεια και αποτελεσματική ενσωμάτωση σε παραγωγικά συστήματα. Από την άλλη πλευρά, το DR αποτελεί εργαλείο για τη διαχείριση της ζήτησης αιχμής και την εξισορρόπηση της παραγωγής και κατανάλωσης στο ηλεκτρικό δίκτυο.Ειδικότερα, η παρούσα μελέτη εστιάζει σε τρεις κύριους πυλώνες συνεισφοράς στον τομέα των σύγχρονων κτιρίων και των έξυπνων δικτύων. Ο πρώτος περιλαμβάνει αρχικά την ανάπτυξη του DeepTSF, λογισμικού MLOps ανοιχτού κώδικα για την πρόβλεψη χρονοσειρών, το οποίο αρχικά προορίζεται για την πρόβλεψη χρονοσειρών που σχετίζονται με την ενέργεια, αλλά μπορεί επίσης να γενικευτεί σε άλλους τομείς. Ο δεύτερος περιλαμβάνει την ανάπτυξη του FlexDR, εφαρμογής AI που παρέχει πρόγνωση ευελιξίας και αντίστοιχες συστάσεις απόκρισης ζήτησης εντός ευέλικτων ενεργειακών κοινοτήτων. Αξίζει να σημειωθεί ότι και οι δύο υπηρεσίες προωθούν την αξιόπιστη AI (TAI), είτε μέσω χαρακτηριστικών XAI, είτε μέσω βελτιωμένης ανθρώπινης επίβλεψης και προσεγγίσεων με HITL. Ο δεύτερος πυλώνας περιλαμβάνει τρεις μελέτες περίπτωσης που παρουσιάζουν καινοτόμες μεθοδολογίες AI, ενώ ταυτόχρονα λειτουργούν ως επίδειξη των DeepTSF και FlexDR. Οι μελέτες αυτές περιλαμβάνουν: i) μια συγκριτική και εξηγήσιμη αξιολόγηση των μοντέλων DL για την πρόβλεψη φορτίου επόμενης ημέρας (STLF), ii) τη μεταφορά μάθησης για την πρόβλεψη φορτίου επόμενης ημέρας (STLF), iii) ένα ολοκληρωμένο πλαίσιο για στοχευμένη απόκριση ζήτησης εντός ευέλικτων ενεργειακών κοινοτήτων (DR).Τέλος, δεδομένης της πρόσφατης ανάγκης για ανάπτυξη και εφαρμογή ηθικών συστημάτων AI στον ενεργειακό τομέα, ολοκληρώνουμε τις τεχνολογικές και μεθοδολογικές εξελίξεις του ML και του DL της παρούσας διατριβής με μια προτεινόμενη μεθοδολογία για ηθικό και αξιόπιστο AI. Το πλαίσιο αυτό βασίζεται στις "Κατευθυντήριες Γραμμές Ηθικής για Αξιόπιστη AI" της ΕΕ και εστιάζει στην εκπαίδευση, την ενίσχυση κινήτρων και τη θέσπιση ηθικών αρχών για την ανάπτυξη συστημάτων AI στον τομέα των συστημάτων ηλεκτρικής ενέργειας. Η παρούσα μελέτη παρέχει σημαντικές συνεισφορές στην κοινότητα ανοιχτού κώδικα για ML, DL, MLOps, επιστήμη δεδομένων, ενέργεια και πρόβλεψη χρονοσειρών, και μπορεί να είναι ιδιαίτερα χρήσιμη για διαχειριστές συστημάτων μεταφοράς, εταιρείες κοινής ωφέλειας και παραγωγούς-καταναλωτές σε ευρωπαϊκό και διεθνές επίπεδο.