Застосування штучного інтелекту в управлінні процесами генерації, розподілу та регулювання електричної і теплової енергії: технічні, методологічні та етико-правові аспекти

Abstract

The article examines contemporary approaches to the application of artificial intelligence (AI) methods for improving the efficiency of managing the processes of generation, distribution, and regulation of electrical and thermal energy at energy infrastructure facilities — thermal power plants, cogeneration units, electrical and heat supply networks. The operating principles of intelligent control systems based on machine learning algorithms, neural networks, fuzzy logic, deep learning methods, physics-informed neural networks (PINNs), and reinforcement learning (RL) are analyzed. The key areas of AI application are identified: forecasting of electrical and thermal loads, optimization of operating modes of turbogenerators and boiler equipment, management of active and reactive power flows in electrical networks, frequency and voltage regulation in power systems, predictive equipment diagnostics, management of cogeneration and district heating systems, as well as the implementation of the digital twin concept for energy facilities. Particular attention is given to the analysis of the requirements of the EU Artificial Intelligence Regulation (EU AI Act 2024/1689) concerning AI systems in critical infrastructure, and to five key ethical principles for their responsible deployment. It is established that the comprehensive implementation of AI technologies ensures reductions in fuel consumption, decreased losses in electrical networks, lower operational costs, and improved reliability of energy supply. The following are identified as promising directions for further research: the development of integrated digital twins of energy systems based on PINNs and synchronized measurements; the advancement of multi-agent RL methods for decentralized Smart Grid management; the adaptation of industry enterprises to the requirements of the EU AI Act; the formation of standardized validation protocols for AI models used in critical energy infrastructure applications; and the training of interdisciplinary specialists in digital energy.

У статті розглядаються сучасні підходи до застосування методів штучного інтелекту (ШІ) для підвищення ефективності управління процесами генерації, розподілу та регулювання електричної й теплової енергії на об\"єктах енергетичної інфраструктури – теплових електростанціях, когенераційних установках, електричних та теплових мережах. Проаналізовано принципи функціонування інтелектуальних систем управління, заснованих на алгоритмах машинного навчання, нейронних мережах, нечіткій логіці, методах глибокого навчання, фізично-інформованих нейронних мережах (PINN) та навчанні з підкріпленням (RL). Визначено ключові напрями застосування ШІ: прогнозування електричних і теплових навантажень, оптимізація режимів роботи турбогенераторів і котельного обладнання, управління потоками активної та реактивної потужності в електричних мережах, регулювання частоти та напруги в енергосистемі, предиктивна діагностика обладнання, управління системами когенерації та централізованого теплопостачання, а також реалізація концепції цифрового двійника енергетичного об\"єкта. Особливу увагу приділено аналізу вимог Регламенту ЄС про штучний інтелект (EU AI Act 2024/1689) щодо систем ШІ у критичній інфраструктурі та п\"яти ключовим етичним принципам їх відповідального застосування. Встановлено, що комплексне впровадження ШІ-технологій забезпечує зниження витрат палива, скорочення втрат в електричних мережах, зменшення операційних витрат та підвищення надійності енергопостачання. Визначено, що перспективними напрямами подальших досліджень є: розробка інтегрованих цифрових двійників енергетичних систем на основі PINN і синхронізованих вимірювань; розвиток методів мультиагентного RL для децентралізованого управління Smart Grid; адаптація підприємств галузі до вимог EU AI Act; формування стандартизованих протоколів валідації ШІ-моделей для застосувань у критичній енергетичній інфраструктурі; підготовка міждисциплінарних фахівців з цифрової енергетики.