aFRR i potrzeba inteligentnej reakcji w czasie rzeczywistym
W erze gwałtownego rozwoju odnawialnych źródeł energii (OZE), coraz trudniej jest utrzymać stabilność sieci elektroenergetycznej. Zmienność generacji z wiatru czy słońca sprawia, że częstotliwość systemowa potrafi ulegać nagłym i nieprzewidywalnym wahaniom. Jednym z najważniejszych narzędzi, które pomagają w utrzymaniu równowagi w sieci, jest aFRR – czyli automatyczna Rezerwa Przywracania Częstotliwości.
Dotąd działanie tego mechanizmu opierało się na sztywnych regułach i centralnym sterowaniu. Dziś jednak wchodzimy w nową erę. Coraz więcej firm energetycznych i operatorów systemów przesyłowych wdraża sztuczną inteligencję (AI) oraz algorytmy uczenia maszynowego, aby jeszcze szybciej, precyzyjniej i bardziej ekonomicznie zarządzać reakcją systemu. Automatyzacja aFRR z wykorzystaniem AI to nie przyszłość — to już teraźniejszość.
Co to jest aFRR i dlaczego potrzebuje wsparcia AI?
aFRR to usługa systemowa, której celem jest automatyczne przywracanie równowagi między popytem a podażą energii w sieci w przypadku pojawienia się odchylenia częstotliwości od wartości nominalnej (50 Hz). Jest aktywowana na podstawie sygnału wysyłanego przez operatora sieci (np. PSE w Polsce) i wymaga szybkiej reakcji – typowo w ciągu 5–15 minut.
Tradycyjne systemy sterowania opierają się na statycznych modelach i manualnie definiowanych regułach. Działają poprawnie, ale nie są w stanie:
- adaptować się dynamicznie do nowych wzorców odchyleń,
- przewidywać zagrożeń zanim wystąpią,
- optymalizować reakcji pod kątem kosztu, wydajności i stabilności.
Tu właśnie wkracza sztuczna inteligencja, która przekształca sposób, w jaki działają systemy bilansujące.
Jak działa AI w kontekście aFRR?
Zastosowanie AI w aFRR można podzielić na kilka kluczowych obszarów:
1. Predykcja odchyleń częstotliwości
Algorytmy uczące się na danych historycznych potrafią przewidzieć z dużym prawdopodobieństwem, kiedy może dojść do odchylenia częstotliwości. Umożliwia to wcześniejsze przygotowanie systemu do aktywacji rezerwy lub nawet zapobieżenie niepożądanemu zdarzeniu.
2. Dynamiczna optymalizacja zasobów
AI umożliwia wybór najbardziej efektywnych jednostek do aktywacji rezerwy — np. baterii, kogeneracji, farm wiatrowych z magazynami — biorąc pod uwagę koszty, lokalizację, stan techniczny i inne parametry w czasie rzeczywistym.
3. Samouczące się systemy sterowania
W odróżnieniu od klasycznych algorytmów, systemy oparte na AI są w stanie uczyć się na bieżąco — analizując, które reakcje były skuteczne, a które nie, i w oparciu o to automatycznie dostosowywać strategię działania.
4. Integracja z innymi systemami
Nowoczesne systemy zarządzania siecią wykorzystujące AI integrują się z prognozami pogody, danymi rynkowymi czy stanem technicznym infrastruktury, tworząc kompleksowe modele decyzyjne obejmujące całe otoczenie energetyczne.
Case study: AI w działaniu – Europa i Polska
Holandia: aFRR sterowany przez AI
Operator TenneT w Holandii testuje systemy AI do zarządzania rezerwami wtórnymi. W ramach pilotażowego projektu wdrożono model, który analizuje dane z setek punktów pomiarowych w czasie rzeczywistym i podejmuje decyzje szybciej niż człowiek. Efekty? Większa stabilność sieci i mniejsze koszty aktywacji rezerwy.
Niemcy: AI i zasoby rozproszone
W Niemczech AI zarządza już flotami rozproszonych magazynów energii, które w czasie rzeczywistym uczestniczą w rynku aFRR. Dzięki temu, nawet mikroinstalacje fotowoltaiczne z magazynami mogą działać jak miniaturowe elektrownie regulacyjne – elastyczne, skalowalne i precyzyjne.
Polska: pierwsze kroki w kierunku automatyzacji
Choć Polska dopiero przygotowuje się do pełnego wdrożenia AI w systemie aFRR, to wiele firm i startupów rozwija platformy predykcyjne i cyfrowe bliźniaki sieci, które w przyszłości mogą stać się kluczowym narzędziem operatora. PSE analizuje dane i przygotowuje rynek do uruchomienia takich mechanizmów, m.in. w ramach prac nad nowym modelem rynku mocy i usług systemowych.
Korzyści płynące z automatyzacji aFRR z wykorzystaniem AI
- Szybsza i bardziej precyzyjna reakcja na zakłócenia
- Optymalizacja kosztów bilansowania systemu
- Lepsze wykorzystanie zasobów rozproszonych i odnawialnych
- Większe bezpieczeństwo energetyczne
- Redukcja emisji CO₂ dzięki minimalizowaniu pracy nieefektywnych jednostek rezerwowych
Wyzwania i przyszłość
Zastosowanie AI w energetyce niesie ze sobą również wyzwania. Cyberbezpieczeństwo, przejrzystość algorytmów, zgodność z regulacjami UE – to tylko kilka z nich. Jednak trend jest jednoznaczny: energetyka przyszłości będzie inteligentna, zautomatyzowana i oparta na danych.
Dzięki AI możliwe będzie nie tylko szybsze reagowanie na problemy, ale też ich przewidywanie i zapobieganie, zanim wpłyną na stabilność sieci. To rewolucja, która już się rozpoczęła.
Podsumowanie: AI zmienia zasady gry w aFRR
Sztuczna inteligencja przestaje być tylko modnym hasłem — staje się kluczowym narzędziem w zarządzaniu bezpieczeństwem energetycznym. W obszarze aFRR, gdzie każda sekunda reakcji ma znaczenie, AI oferuje niespotykaną wcześniej precyzję i elastyczność działania.
Dzięki integracji algorytmów uczenia maszynowego z systemami zarządzania siecią, operatorzy i uczestnicy rynku zyskują nową jakość usług – bardziej efektywną, zrównoważoną i odporną na zmiany.