Стартап робить революцію в енергетичній мережі США

Однією з найбільших проблем у розширенні використання чистої енергії в США є не брак відновлюваних джерел енергії, а старіння та негнучка електрична мережа. Естонський стартап Gridraven прагне вирішити цю проблему за допомогою штучного інтелекту. Ця ініціатива зібрав 4 мільйони євро, щоб представити свою технологію моделювання на основі ШІ у США.

Про це пише The Cooldown.

Розумніший підхід до керування енергосистемою

Поточна система електропередачі в США не була створена для того, щоб впоратися з величезним припливом відновлюваної енергії, що призвело до вузьких місць, коли надлишок чистої електроенергії залишається невикористаним, оскільки лінії електропередачі вже завантажені. Національна лабораторія відновлюваної енергетики (NREL) попереджає, що без суттєвої модернізації мережі перехід до відновлюваної енергетики зіткнеться з серйозними обмеженнями.

Традиційне управління мережею спирається на статичні сезонні оцінки, щоб визначити, скільки електроенергії можуть витримати лінії електропередач. Однак це призводить до недостатнього використання мережі, залишаючи настільки необхідну чисту енергію на мілині. Деякі комунальні підприємства перейшли до динамічної оцінки лінії (DLR), встановивши фізичні датчики на лініях електропередачі для регулювання пропускної здатності в режимі реального часу. Але розгортання тисяч датчиків у мережі є дорогим і повільним.

Gridraven пропонує більш ефективне рішення на основі ШІ. Замість використання апаратних датчиків програмне забезпечення компанії прогнозує погодні умови в реальному часі, щоб постійно регулювати потужність лінії електропередач. Такий підхід дозволяє ЛЕП передавати в середньому до 30% більше електроенергії — і до 50% більше під час сильного вітру.

Доведений успіх в Естонії

Gridraven вже продемонстрував свою технологію в Естонії, де густі ліси роблять традиційне прогнозування ненадійним. Стартап запустив успішний пілотний проект на лініях електропередачі під напругою, і його прогнозування на основі штучного інтелекту підвищило точність на 60% у порівнянні зі звичайними методами, що призвело до збільшення пропускної здатності лінії електропередач на 30%.

«Наше рішення збільшує пропускну спроможність повітряних ліній до 30% на рік — іноді навіть на 50% у вітряні періоди — без потреби в новій інфраструктурі», — каже технічний директор і співзасновник Gridraven доктор Анрі Маннінен.

У зв’язку з тим, що комунальні підприємства США намагаються швидко збільшити потужність, підхід Gridraven на основі ШІ пропонує швидший і економічніший спосіб оптимізації ефективності мережі.

Чому це важливо для мережі США

Міністерство енергетики США визнало динамічний рейтинг лінії (DLR) як важливий інструмент для підвищення надійності відновлюваної енергії та зменшення її втрати. Під час екстремальних погодних явищ — коли традиційні електростанції часто відчувають труднощі — такі рішення, як Gridraven, можуть допомогти забезпечити надходження більш чистої електроенергії в домівки та підприємства.

«Динамічні рейтинги лінії можуть дозволити операторам мереж регулювати пропускну здатність у режимі реального часу під час сильного холоду чи спеки, що робить систему набагато стійкішою», — пояснив старший науковий співробітник NREL Пол Денхолм.

Зростаючий інтерес з боку комунальних служб США

Кілька великих комунальних компаній у США вивчають або впроваджують технологію DLR:
✅ Комунальні служби Невади та Джорджії тестують нові рішення DLR на основі датчиків.
✅ National Grid у Нью-Йорку вже розгорнула DLR на основі датчиків для збільшення передачі відновлюваної енергії.

З такими рішеннями на основі ШІ, як Gridraven, перехід до більш гнучкої, ефективної та стійкої мережі може відбутися набагато швидше — без необхідності масштабних ремонтів інфраструктури.

Раніше Startup.co.ua писав, що Meta Platforms, власник Facebook, уклала угоду з геотермальною компанією Sage Geosystems, щоб постачати енергію для своїх центрів обробки даних у США. Цей крок є частиною стратегії компанії щодо зменшення залежності від традиційних джерел енергії та підтримки своїх інвестицій у енергоємний штучний інтелект.