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.
Bezpieczeństwo i niezawodność infrastruktury energetycznej
Infrastruktura energetyczna stanowi krytyczną infrastrukturę – jej niezawodność i bezpieczeństwo mają kluczowe znaczenie dla funkcjonowania gospodarki i społeczeństwa. Sztuczna inteligencja znajduje tu zastosowanie dwojako: po pierwsze w monitorowaniu stanu urządzeń i zapobieganiu awariom, po drugie w ochronie przed zagrożeniami, takimi jak cyberataki. W kontekście fizycznym AI umożliwia predykcyjne utrzymanie ruchu: algorytmy analizują na bieżąco dane z czujników rozmieszczonych w sieci (na liniach przesyłowych, transformatorach, turbinach itp.), wychwytując nawet subtelne anomalie mogące zapowiadać usterkę. System jest w stanie przewidzieć np. uszkodzenie linii czy awarię transformatora zanim do niej dojdzie, co pozwala służbom technicznym podjąć interwencję zapobiegawczą. Takie wczesne wykrywanie problemów znacząco zmniejsza ryzyko poważnych blackoutów i obniża koszty utrzymania – naprawy mogą być planowane z wyprzedzeniem, zamiast kosztownych akcji awaryjnych.
Równie istotna jest kwestia cyberbezpieczeństwa sieci energetycznych, zwłaszcza że coraz bardziej się one cyfryzują. Inteligentne algorytmy AI potrafią analizować ogromne strumienie danych płynących w sieci teleinformatycznej operatorów i wykrywać subtelne wzorce wskazujące na próby cyberataku. Uczące się systemy bezpieczeństwa są w stanie identyfikować zarówno znane zagrożenia, jak i zupełnie nowe typy ataków, adaptując się do zmieniacego się krajobrazu zagrożeń. Dzięki temu reakcja na incydenty może być szybsza i bardziej precyzyjna – AI może automatycznie zainicjować procedury obronne zanim atak wyrządzi szkody. Sumarycznie, wykorzystanie AI zarówno w utrzymaniu infrastruktury, jak i w jej ochronie cyfrowej, znacząco podnosi bezpieczeństwo energetyczne kraju.
Zarządzanie magazynowaniem energii
Magazyny energii – od baterii litowo-jonowych po zasobniki wodorowe – stają się nieodłącznym elementem nowoczesnej energetyki, umożliwiając gromadzenie nadwyżek energii i wykorzystanie ich w okresach niedoboru. Sztuczna inteligencja pełni kluczową rolę w inteligentnym zarządzaniu tymi zasobami. Algorytmy AI potrafią prognozować poziom produkcji i zużycia w najbliższych godzinach czy dniach oraz na tej podstawie wyznaczać optymalny harmonogram ładowania i rozładowania magazynów. Przykładowo, system może przewidzieć szczyt zapotrzebowania wieczorem i zawczasu naładować baterie w godzinach okołopołudniowych, gdy jest nadmiar taniej energii słonecznej. Co więcej, AI monitoruje w czasie rzeczywistym ceny energii na rynkach i identyfikuje najlepsze okna czasowe do zakupów lub sprzedaży energii z magazynu – kupując prąd, gdy jest tani (np. w nocy), a oddając do sieci, gdy ceny rosną. Taka automatyzacja arbitrażu energetycznego maksymalizuje opłacalność inwestycji w magazyn.
– Magazyn energii bez inteligentnego systemu sterowania to jak serce bez układu nerwowego. AI pozwala nie tylko wydłużyć żywotność baterii, ale także sprawić, że każda złotówka zainwestowana w taki magazyn pracuje efektywniej. To szczególnie ważne dla małych społeczności i gospodarstw, które chcą być niezależne energetycznie – zauważa Fabiański.
Korzyści z zastosowania AI w magazynowaniu są wymierne: optymalizacja cykli ładowania/rozładowania może zwiększyć przychody z magazynu energii nawet o 15–30%, m.in. dzięki lepszemu wykorzystaniu różnic cen i usług sieciowych. Jednocześnie inteligentne zarządzanie baterią wydłuża jej żywotność o 20–40% poprzez unikanie skrajnych stanów pracy i przeciążeń. Oznacza to rzadszą wymianę kosztownych akumulatorów oraz niższe koszty operacyjne. AI dba również o to, by magazyny harmonijnie współpracowały z siecią elektroenergetyczną – potrafią błyskawicznie reagować na zmiany w systemie i świadczyć usługi (np. stabilizację częstotliwości) z dużą precyzją. W rezultacie magazyny energii stają się efektywniejsze ekonomicznie i technicznie, pełniąc rolę bufora zwiększającego elastyczność całego systemu.
Lokalne źródła energii i transformacja obszarów wiejskich
Postępująca decentralizacja energetyki sprawia, że lokalne źródła energii – przydomowe instalacje OZE, biogazownie, turbiny wiatrowe czy mikrosieci – zyskują na znaczeniu. Jest to szczególnie widoczne na obszarach wiejskich, gdzie rozproszone źródła mogą zasilać lokalne społeczności niezależnie od scentralizowanej sieci. Sztuczna inteligencja odgrywa kluczową rolę w zarządzaniu tym złożonym ekosystemem rozproszonych zasobów. Inteligentne systemy potrafią koordynować pracę mikrosieci, łącząc różne źródła energii (panele fotowoltaiczne, małe turbiny, generatory biogazowe) z lokalnymi magazynami w sposób maksymalizujący efektywność i minimalizujący koszty operacyjne. Dzięki AI taka mikrosieć dynamicznie dostosowuje się do zmieniających się warunków – np. w słoneczny, wietrzny dzień automatycznie gromadzi nadwyżki energii w bateriach, a w nocy lub bezwietrznej pogodzie czerpie z magazynów, utrzymując zasilanie. Lokalna inteligentna sieć zapewnia zatem większą niezależność energetyczną (uniezależnienie od zewnętrznych dostaw) oraz odporność – w razie awarii sieci krajowej, społeczność oparta na własnej mikrosieci może nadal mieć prąd.
Dla mieszkańców wsi i małych gmin takie rozwiązania oznaczają szansę na tańszą, czystszą i pewniejszą energię. Jarosław Fabiański, prezes firmy Direct4Energy, od lat promuje ideę lokalnej energetyki prosumenckiej. Jego zdaniem elastyczność systemu i możliwość magazynowania nadwyżek energii z OZE to „przyszłość energetyki na wsi. Fabiański podkreśla, że inwestycje w magazyny energii – od klasycznych baterii litowo-jonowych po nowatorskie magazyny wodorowe – mogą okazać się prawdziwym game changerem. Pozwolą one stabilnie zasilać gospodarstwa domowe czystą energią nawet wtedy, gdy nie świeci słońce czy nie wieje wiatr. W jego ocenie dynamiczny rozwój OZE na terenach wiejskich przyniesie wymierne korzyści lokalnym społecznościom: niższe rachunki za prąd i ogrzewanie, uniezależnienie od wahań cen energii, a nawet dodatkowe źródła dochodu (np. poprzez sprzedaż nadwyżek). – Rolnicy w innych krajach UE już dziś są nie tylko producentami żywności, ale i producentami energii – polska wieś również ma ten potencjał – zauważa ekspert. Perspektywa ta pokazuje, że AI wraz z rozproszonymi technologiami energetycznymi może stać się dźwignią zrównoważonej transformacji energetycznej obszarów wiejskich, łącząc poprawę jakości życia mieszkańców z ochroną klimatu.
Wyzwania związane z wdrażaniem AI w energetyce
Mimo olbrzymiego potencjału AI, jej powszechne wdrożenie w sektorze energii wiąże się z szeregiem wyzwań. Przede wszystkim konieczne jest zapewnienie bezpieczeństwa danych oraz prywatności – systemy AI operują na ogromnych zbiorach informacji (np. o zużyciu energii w domach), co wymaga skutecznej ochrony przed nadużyciami i cyberzagrożeniami. Ważna jest również przejrzystość algorytmów i ich działania – operatorzy i regulatorzy muszą rozumieć, w jaki sposób AI podejmuje decyzje, aby móc jej zaufać i zweryfikować poprawność działania. Z tym wiąże się kolejny aspekt: potrzebne są wysokiej jakości dane wejściowe oraz odpowiednie przygotowanie infrastruktury IT. Modele uczące się są tak dobre, jak dane, na których je wytrenowano – błędne lub stronnicze dane mogą prowadzić do nieoptymalnych decyzji. Ponadto, wciąż istnieje pewna nieufność do zautomatyzowanych decyzji podejmowanych przez sztuczną inteligencję. Budowanie zaufania wymaga zarówno edukacji kadr i odbiorców, jak i stopniowego wdrażania AI pod nadzorem człowieka (tzw. human-in-the-loop), zwłaszcza w krytycznych obszarach.
Istotnym wyzwaniem są również kwestie regulacyjne i standaryzacja. Rozwój AI w energetyce powinien odbywać się w ramach jasnych przepisów zapewniających odpowiedzialne i bezpieczne wdrożenia. Unia Europejska pracuje już nad takimi ramami – m.in. Akt o AI ma regulować zastosowania sztucznej inteligencji, a konsultowana Strategiczna Mapa Drogowa wskazuje na potrzebę zabezpieczeń przy wdrażaniu AI w systemie energetycznym. Warto też zauważyć pewien paradoks: sama sztuczna inteligencja, zwłaszcza modele wymagające dużej mocy obliczeniowej, zwiększa zapotrzebowanie na energię (przykładem są energochłonne centra danych). Komisja Europejska zwraca uwagę, że centra te muszą być bardziej zrównoważone i efektywnie włączone do systemu energetycznego, tak aby korzyści z AI nie zostały zniwelowane przez jej własny „ślad energetyczny”. – Cieszę się, że Komisja Europejska otworzyła szeroką dyskusję o AI w energetyce. To sygnał, że Europa rozumie wagę tego tematu. Dla takich firm jak nasza to szansa, by realnie wpłynąć na kierunki rozwoju i zapewnić, że głos praktyków – tych, którzy codziennie wdrażają rozwiązania dla prosumentów i społeczności lokalnych – będzie słyszany – komentuje Fabiański.
Na koniec pozostaje aspekt ludzki i organizacyjny: wdrożenie AI wymaga nowych kompetencji w firmach energetycznych. Konieczne jest inwestowanie w szkolenia ekspertów od danych i AI, a także bliska współpraca energetyków z informatykami. Transformacja cyfrowa bywa kosztowna, zwłaszcza na początku, co może hamować mniej zasobnych operatorów czy samorządy. Jednak doświadczenia pionierów pokazują, że długofalowe oszczędności i usprawnienia zdecydowanie przewyższają początkowe nakłady.
Sztuczna inteligencja to nie przyszłość energetyki – to jej teraźniejszość, która właśnie tworzy przyszłość. AI już dziś rewolucjonizuje to, jak produkujemy, dystrybuujemy i konsumujemy energię, stając się filarem nowoczesnych, inteligentnych i niskoemisyjnych systemów. Od precyzyjnych prognoz zapotrzebowania, przez autonomiczne sterowanie siecią, po lokalne mikrosieci i magazyny energii – inteligentne algorytmy zwiększają efektywność, bezpieczeństwo i odporność energetyki na zmiany. W połączeniu z innymi technologiami (Internet Rzeczy, big data, cyfrowe bliźniaki) AI napędza powstanie ekosystemu smart energy, który służy zarówno dostawcom, jak i odbiorcom energii.
Nie ulega wątpliwości, że rola AI będzie z roku na rok rosła, a inicjatywy takie jak europejska Strategiczna Mapa Drogowa AI w energetyce wyznaczają kierunek tej transformacji. Kluczem jest wdrażanie sztucznej inteligencji w sposób odpowiedzialny – z dbałością o bezpieczeństwo, transparentność i inkluzywność. Jeśli sprostamy wyzwaniom, sztuczna inteligencja stanie się fundamentem nowoczesnej energetyki, łącząc innowacyjność technologiczną z ideą zrównoważonego rozwoju. Energetyka przyszłości będzie nie tylko zielona, ale i inteligentna – a to wszystko z korzyścią dla klimatu, gospodarki i nas wszystkich, jako użytkowników energii.
***
Direct4Energy jest liderem w sprzedaży prądu i gazu w Polsce. Od ponad 10 lat specjalizuje się w optymalizacji kosztów energii elektrycznej oraz gazu dla Klientów biznesowych. Zapewnia fachowe doradztwo energetyczne i kompleksową opiekę w trakcie trwania współpracy. Ciągle doskonalimy jakość naszych usług i poszerzamy swoją ofertę, aby sprostać potrzebom naszych Klientów.
oprac, e-red.ppr.pl
.png)
Zaloguj przez Facebook
