Китай ускоряет интеграцию искусственного интеллекта в национальную энергосистему

По мере ускорения энергетического перехода в Китае искусственный интеллект начинает трансформировать фактическое производство, распределение и потребление электроэнергии, выходя за рамки политических рамок и влияя на повседневную деятельность.

Объект в Чифэне, на севере Китая, демонстрирует эту перемену. Этот завод производит водород и аммиак, используя энергию, поступающую исключительно от соседних ветровых и солнечных установок. Работа в изолированной микросети, а не в основной сети, представляет собой уникальную проблему наряду с преимуществами чистой энергии: выработка возобновляемой энергии колеблется в зависимости от погодных условий.

Для поддержания стабильного производства на объекте используется платформа управления на базе искусственного интеллекта, разработанная компанией Envision. Эта система динамически регулирует работу в ответ на изменения в производстве ветровой и солнечной энергии, отказываясь от фиксированных графиков производства. Как подробно описало агентство Reuters, главный инженер Envision по водороду Чжан Цзянь сравнил искусственный интеллект с дирижером оркестра, который плавно синхронизирует подачу электроэнергии с промышленным спросом.

Платформа автоматически увеличивает производство в периоды высокой скорости ветра, чтобы использовать избыточную энергию, и сокращает его в периоды затишья, чтобы предотвратить перегрузку сети. По словам Чжана, это позволяет обеспечить высокоэффективную работу завода, несмотря на присущую возобновляемым источникам энергии изменчивость.

Такие инициативы имеют ключевое значение для стратегии Китая в отношении водорода и аммиака, топлив, которые считаются важными для декарбонизации таких трудно поддающихся сокращению выбросов секторов, как сталелитейная промышленность и судоходство. Они также отражают более широкие амбиции: использование ИИ для решения все более сложной задачи интеграции огромных объемов возобновляемой энергии в национальную энергосистему.

Ученые подчеркивают потенциальную роль ИИ в достижении климатических целей. Чжэн Сайна, доцент Юго-Восточного университета, специализирующаяся на переходе к низкоуглеродной экономике, отмечает, что применение ИИ охватывает как мониторинг выбросов, так и прогнозирование спроса и предложения. Однако она также предупреждает о значительном энергетическом следе ИИ, который в основном обусловлен энергоемкими центрами обработки данных.

Хотя Китай лидирует в мире по количеству новых ветровых и солнечных установок, эффективная интеграция этих мощностей затруднена. Кори Комбс из Trivium China отмечает, что ИИ в настоящее время широко рассматривается как важный инструмент для повышения гибкости и отзывчивости энергосистемы.

Эта точка зрения была закреплена в национальной стратегии «ИИ + энергетика», обнародованной в сентябре прошлого года. Эта политика способствует более тесной интеграции ИИ и энергетического сектора, пропагандируя использование специализированных крупных моделей, предназначенных для управления энергосистемами, производства электроэнергии и промышленных применений. К 2027 году власти планируют запустить множество пилотных проектов и протестировать ИИ в более чем 100 сценариях, ставя целью достичь мирового лидерства в интеграции ИИ и энергетики к 2030 году.

Комбс отмечает, что акцент делается на специализированных инструментах для конкретных задач, таких как оптимизация ветряных электростанций или балансировка нагрузки на энергосистему, а не на ИИ общего назначения. Такой подход отличается от подхода США, который, по словам профессора Шанхайской школы международного бизнеса CEIBS Ху Гуанчжоу, направляет больше инвестиций в фундаментальные крупные языковые модели.

Прогнозирование спроса — одно из немедленных применений. Фан Луруй из Сианьского университета Цзяотун-Ливерпуль объясняет, что энергосистемы требуют идеального баланса в режиме реального времени, чтобы предотвратить отключения электроэнергии. Точные прогнозы ИИ по выработке и потреблению возобновляемой энергии позволяют операторам энергосистем эффективно планировать, накапливая энергию или снижая зависимость от угольных пиковых электростанций.

Первые внедрения уже начались. Виртуальная электростанция, охватывающая весь Шанхай, объединяет десятки распределенных активов, включая центры обработки данных, системы управления зданиями и зарядные устройства для электромобилей, в координированную сеть. В ходе испытаний, проведенных в августе, система успешно сократила пиковый спрос на 160 мегаватт, что сопоставимо с мощностью небольшой угольной электростанции.

Комбс подчеркивает, что такие системы жизненно важны, поскольку производство электроэнергии становится все более децентрализованным и изменчивым. «Необходима надежная система, способная проводить прогнозный анализ и быстро адаптироваться к новым данным», — заявил он.

Помимо энергосистемы, Китай исследует возможности применения ИИ для своего национального углеродного рынка, который регулирует более 3000 компаний в отраслях с высоким уровнем выбросов, таких как энергетика, сталелитейная, цементная и алюминиевая промышленность, которые в совокупности ответственны за более 60 % выбросов в стране. Чен Чжибин из adelphi предполагает, что ИИ может помочь регулирующим органам в проверке данных о выбросах, оптимизации распределения квот и помощи компаниям в лучшем понимании своих затрат, связанных с выбросами углерода.

Однако возможности сопровождаются растущими рисками. Исследования показывают, что к 2030 году потребление электроэнергии китайскими центрами обработки данных ИИ может превысить 1000 тераватт-часов в год, что сопоставимо с текущим общим потреблением Японии. Прогнозируется, что выбросы в течение жизненного цикла этого сектора резко возрастут, достигнув пика после достижения Китаем целевого показателя по выбросам углерода в 2030 году.

Сюн Циян, докторант Университета Ренмин, участвующий в таком исследовании, объясняет это продолжающейся зависимостью Китая от угольной энергии. Он предупреждает, что неконтролируемый рост ИИ может подорвать климатические цели, если не будет ускорен переход к чистой энергии.

Регулирующие органы реагируют на эту ситуацию. План действий на 2024 год обязывает центры обработки данных повысить энергоэффективность и увеличить потребление возобновляемой энергии на 10 % в год. Дополнительные меры поощряют строительство новых объектов в западных регионах, где имеются обильные ветровые и солнечные ресурсы.

Операторы также внедряют инновации. У побережья Шанхая готовится к запуску подводный центр обработки данных, использующий морскую воду для охлаждения, чтобы сократить потребление энергии и пресной воды. Разработчик Hailanyun заявляет, что объект будет в основном получать энергию от морской ветряной электростанции, и в случае успеха этот проект может быть повторен.

Несмотря на растущий спрос на энергию со стороны ИИ, Сюн утверждает, что его чистое влияние на выбросы может остаться положительным, если его стратегически развернуть. Оптимизируя тяжелую промышленность, энергетические системы и углеродные рынки, ИИ может остаться незаменимым инструментом для декарбонизации Китая, даже несмотря на то, что он создает новые сложности для политиков.

См. также: Может ли стратегия Китая по наращиванию производства микросхем действительно бросить вызов доминированию Nvidia в области ИИ?

Хотите узнать больше об ИИ и больших данных от лидеров отрасли? Посетите выставку AI & Big Data Expo, которая пройдет в Амстердаме, Калифорнии и Лондоне. Это комплексное мероприятие является частью TechEx и проходит одновременно с другими ведущими технологическими мероприятиями. Для получения дополнительной информации нажмите здесь.

AI News поддерживается TechForge Media. Узнайте о других предстоящих мероприятиях и вебинарах по корпоративным технологиям здесь.