AI w energetyce: od prognoz do bezpieczeństwa rynku

Data publikacji: 14.10.2025 r.

AI AIB cyfryzacja eecs energetyka handel energią inżynieria kosztu inżynieria mocy Międzynarodowa agencja energetyczna OZE

Sektor energii cyfryzuje się szybciej niż kiedykolwiek, a sztuczna inteligencja staje się jego „układem nerwowym”. AI usprawnia prognozowanie OZE, bilansowanie sieci, inspekcje majątku sieciowego, a także handel energią.

Czytaj także: Czym są kotwy chemiczne?

Międzynarodowa Agencja Energetyczna szacuje, że zużycie prądu przez centra danych ponad dwukrotnie wzrośnie do ~945 TWh do 2030 r., a jednocześnie AI może skrócić czas usuwania awarii w sieci o 30–50% i odblokować nawet ~175 GW mocy przesyłowych dzięki inteligentnym czujnikom oraz analityce. To pokazuje paradoks i potencjał jednocześnie: AI zwiększa popyt na energię, ale też pomaga sieci działać sprawniej.

W generacji OZE AI realnie podnosi wartość energii. Przykładowo, zastosowanie uczenia maszynowego do prognoz produkcji wiatrowej pozwoliło Google/DeepMind zwiększyć „wartość” energii z farm wiatrowych o ok. 20% względem scenariusza bazowego.

Przykład z rynku: wykrywanie nadużyć w certyfikatach energii (AIB × Addepto)

Na rynku gwarancji pochodzenia (EECS) transakcje certyfikatami muszą być szybkie, spójne i odporne na nadużycia. Dla Association of Issuing Bodies (AIB) zbudowano nową platformę detekcji nadużyć i walidacji transakcji niemal w czasie rzeczywistym. Efekt biznesowy: skrócenie weryfikacji z ponad 5 minut do ~15 sekund, pełna audytowalność i skalowalność podczas szczytowych wolumenów. Technicznie rozwiązanie wykorzystuje m.in. Azure Functions (serverless), kolejkowanie RabbitMQ, streaming Redpanda Connect oraz regułowy silnik analityczny na Databricks z zachowaniem ścisłej sekwencji transferów i długoterminowej retencji danych.

Gdzie AI daje dziś najwięcej

Prognozowanie i bilansowanie: lepsze prognozy OZE, optymalizacja rezerw wirujących i ograniczanie redukcji (curtailment).
Operacje sieciowe: wykrywanie usterek i predykcyjne utrzymanie majątku, krótsze przerwy w dostawach (30–50%).
Handel i ryzyko: wykrywanie anomalii oraz compliance w czasie zbliżonym do rzeczywistego (case AIB).

Co jest potrzebne, by to działało

Trzy filary, które przewijają się w najlepszych wdrożeniach:

1 – dane w ruchu (event streaming + governance)

2 – observability i audytowalność modeli/reguł

3 – inżynieria kosztu i mocy – bo ta sama AI, która optymalizuje sieć, zwiększa też popyt na energię w data center; skalowanie musi iść w parze z OZE, magazynami i elastycznością po stronie popytu. IEA

Wnioski dla liderów branży energetycznej

AI to nie tylko efektywność, ale przede wszystkim zaufanie – szczególnie w sektorach regulowanych.
Przetwarzanie w czasie rzeczywistym staje się standardem – opóźnienia oznaczają ryzyko.
Wyjaśnialność algorytmów ma kluczowe znaczenie – czarne skrzynki nie budują wiarygodności.
Skalowalność to podstawa – wolumen danych w energetyce będzie tylko rósł.

Przyszłość: AI jako fundament zielonej transformacji

Fraud detection w certyfikatach to tylko jeden z przykładów. W perspektywie kilku lat AI stanie się podstawą inteligentnej energetyki: od prognozowania produkcji i zarządzania sieciami po automatyczne raportowanie ESG.

To, co dziś wydaje się innowacją, wkrótce będzie standardem – a firmy, które zainwestują w AI już teraz, zyskają przewagę w budowaniu bezpieczniejszego, przejrzystego, a także zrównoważonego rynku energii.

Wyszukaj w serwisie