Tillämpad AI-forskning en viktig pusselbit för att klara omställning till förnybar el

Att vi står inför stora klimatutmaningar och behöver växla över till förnybara, koldioxidneutrala energiformer är i stort sett alla numera ense om. Att det också behövs politiskt mod och handlingskraft för att få det att ske tog Daniel Badman, vd för Svensk vindenergi, upp i Aktuell Hållbarhet i förra veckan. Han angav fyra områden som regeringen bör prioritera: att agera aktivt för elektrifiering, att stärka och bygga ut elnäten, att förändra tillståndsprocesserna och att integrera klimattänk i allt beslutsfattande. 

Analysen liksom förslagen är fullt rimliga. En förutsättning för att lyckas fullt ut med omställningen är dock att vi hittar effektivare sätt att ta tillvara på den energi vi producerar. I dag finns avgörande problem kopplade till både vind- och solenergi som handlar om att vi inte har några bra och effektiva sätt att lagra den på utan att vi till stor del måste använda den när den produceras. Därför vill jag lägga till satsning på forskning på energioptimering som en femte viktig punkt.

”Därför vill jag lägga till satsning på forskning på energioptimering som en femte viktig punkt.”

Det pågår visserligen mycket forskning, bland annat på solcellstekniker, men det räcker inte. Vi behöver också fundera på hur vi kan styra och automatisera vår elkonsumtion så att vi får ett maximalt utnyttjande av den energi som produceras. 

Här är forskning som använder AI för att effektivisera hanteringen av sol- och vindenergi i smarta nät ett viktigt område att gå vidare inom. Med hjälp av AI skulle vi kunna beräkna hur stor mängd energi vi kommer att producera i morgon, under nästa vecka eller under den kommande månaden. Det skulle i så fall vara till stor hjälp för att styra hur vi konsumerar denna energi. Vi skulle då ha möjlighet att effektivt ta tillvara på den energi som vi producerar och minimera att energi lämnas outnyttjad. 

Nyligen har ett forskningsprojekt inom AI utfört av Karlstads universitet i samarbete med Energimyndigheten, kallat AI4ENERGY, publicerat en studie som beskriver hur man kan använda AI för att prediktera hur mycket energi solen kommer att ge vid en specifik solenergianläggning. Studien visar att man med AI-metoder kan reducera osäkerheten i prediktionen med hela 50 procent. Bra prediktioner är viktiga för att optimera strategin för energihanteringen. De gör det möjligt att påverka konsumenternas beteenden och minska slöseri med energi, och är alltså en viktig komponent i smarta nät. Samma slutsatser gäller förstås även för vindkraft.  

Detta är ett exempel på forskning som tillämpat kan ge direkta positiva effekter på vår energihantering i samhället.

Parallellt med detta så bör vi också forska mer på att hitta bättre och effektivare lösningar för att lagra och transportera energi. Vid transport av energi så finns det förluster som skulle kunna undvikas eller minskas om man satsar mer på lokalproducerad energi. Inom ett lokalt, smart elnätverk vore det optimalt om konsumtionen i möjligaste mån skedde på ett automatiskt och synkroniserat sätt. Man kan till exempel tänka sig att alla diskmaskiner inom ett område kommunicerar med det smarta elnätet och förhandlar om lämplig tidpunkt för varje diskmaskin att köra sin disk. När diskmaskinen är laddad och klar så kan ägaren ange preferenser och så förhandlar diskmaskinen om en tid med det smarta elnätet då det passar att köra. 

”När diskmaskinen är laddad och klar så kan ägaren ange preferenser och så förhandlar diskmaskinen om en tid ”

Att för framtiden bygga och planera för en automatisk närproducerad lösning verkar vara det mest hållbara för samhället över tid – alltså att mer övergå till lokala kluster av elproducenter som kan leva upp till och bättre täcka de lokala konsumenternas behov.

För att vi ska kunna realiseras FN:s globala klimatmål redan till 2030 blir det viktigt att kunna optimera användningen av den förnybara energin som sol- och vindkraft. Därför behöver regeringen, vid sidan av Badmans förslag, också satsa mer på tillämpad forskning inom området, inte minst på AI-sidan.

Jonas Forsman
AI-expert på CGI
medlem i AI4ENERGY Advisory Board