Inntrykk fra fagseminar: KI i kraftsystemet

Kunstig intelligens (KI) er i søkelyset som aldri før, også innen kraftsystemer. Hvordan tar vi KI i bruk for effektiv drift i kraftsystemet? Kan KI løse problemstillinger som vi ikke har klart å løse før? Under årets fagseminar i Smartgridsenteret tok vi opp disse spørsmålene.

Fagseminaret inneholdt foredrag om kunstig og kollektiv intelligens, hvordan vi skal forholde oss til AI- og Data Act og hvilke implikasjoner det vil ha for kraftbransjen. Hvordan Statnett bruker KI, og hvordan man kan bruke KI for å effektivisere fremfor å hallusinere. Det ble også delt erfaringer med bruk av KI i nettbransjen og hvordan man klarte å løse problemet bransjespesifikke problemer ved hjelp av KI. Avslutningsvis ble det utformet en rekke læresetninger under paneldebatten.

Under kan du lese en kort oppsummering av de ulike innleggende, ønsker du å se fagseminaret i helhet kan du gjøre der her.

Ingvild Bakken, Direktør, Hafslund Eco Vannkraft. Foto, SINTEF

Kunstig og kollektiv intelligens: Potensialet i menneske-maskin samarbeid

Ved å kombinere menneskets unike evne til kreativ tenkning, følelsesmessig intelligens og etisk refleksjon med maskinens uovertrufne kapasitet til dataanalyse, mønstergjenkjenning og hurtig beregning, kan vi utfordre oppfatningen av hva som er mulig når mennesker og maskiner arbeider sammen mot et felles mål.

Under presentasjonen Kunstig og kollektiv intelligens: Potensialet i menneske-maskin samarbeid, diskuterte Ingvild Bakken, Direktør i Hafslund Eco Vannkraft hvordan kunstig intelligens (KI) kan hjelpe selskaper med å overføre forskning til utvikling. Hun understreket at KI har et stort potensial, men det må brukes i samspill med mennesker og prosesser.

Bakken fremhevet viktigheten av å finne en balanse mellom å la maskiner gjøre alt og ikke la dem gjøre noe. Hun påpekte at både mennesker og maskiner har sine styrker, og at de bør brukes til det de er gode på.

Hun understreket at for å gå fra pilotprosjekter til storskala implementering av KI, må man sette søkelyset på prosesser og mennesker. Og godt samarbeid er viktig for å oppnå høy kollektiv intelligens.

Hanne Heltne, Teknologiadvokat og partner & Eirik Sletner, Advokat, Advokatfirmaet CLP. Foto, SINTEF.

AI Act kort forklart – implikasjoner for kraftbransjen

Hva regulerer AI Act, hva betyr den for bransjen og hvordan kan man unngå de største fellene når man tar i bruk KI. Dette var temaet for presentasjonen AI Act kort forklart – implikasjoner for kraftbransjen, holdt av Hanne Heltne, Teknologiadvokat og partner, og advokat Eirik Sletner, i advokatfirmaet CLP.

The AI Act eller KI-forordningen som det heter på norsk er en produktsikkerhetslov designet for å sikre trygg, sikker og rettferdig utvikling og bruk av kunstig intelligens. Loven opererer etter en risikopyramide, hvor de mest risikable produktene vil bli pålagt de strengeste reguleringene. Produkter med høy risiko er typisk de som omhandler sikkerhet, hvor en feilfungerende komponent kan resultere i skade på mennesker eller samfunn. Lavrisikoprodukter er typisk språkmodeller og bildegenereringsverktøy.

Forordningen vil tre i kraft gradvis over 24 måneder fra april 2024. Den omfatter hele verdikjeden til KI, og har som formål å sikre trygg, sikker og rettferdig utvikling og bruk av AI, samtidig som den forsøker å unngå å strupe innovasjon.

I kraftbransjen må ulike aktører selv vurdere hvor de havner på risikopyramiden. HMS eller kritisk infrastruktur er typiske ting som kan gjøre at man havner i høyrisikokategorien, men i de fleste tilfeller vil man havne i lavrisikokategorien.

Det er viktig at bransjen selv setter seg inn i hva regelverket innebærer. For eksempel, AI-systemer som brukes i sikkerhetskomponenter for kritisk infrastruktur kan være innenfor det som heter høyrisiko. Hypotesen er at mye som brukes her blir innenfor det som er minimal risiko, altså det laveste trinnet på pyramiden.

Forordningen er generell, men hovedformålet er å bevisstgjøre kraftbransjen om noe som kan være relevant for bransjen. Det er også viktig å huske på at teknologien trenger et godt grensesnitt til mennesket for å fungere godt.

Foto: Boye Annfelt Høverstad, Fagspesialist Data Science, Statnett. Foto, SINTEF.

KI i Statnett: Hvordan effektivisere uten å hallusinere?

Hvor langt frem bør Statnett være når det gjelder bruk av kunstig intelligens? Som TSO (transmisjonssystemoperatør) står de overfor en utfordring: Hvordan finne balansen mellom sikker drift av kraftsystemet på den ene siden og effektivitet samt optimal utnyttelse av systemet på den andre? Denne balansen blir spesielt krevende når det gjelder bruk av kunstig intelligens.

I innlegget «KI i Statnett: Hvordan effektivisere uten å hallisunere» delte Boye Annfelt Høverstad, fagspesialist innen Data Science i Statnett, noen tanker om hvordan de jobber for å dra nytte av KI-mulighetene og på samme vise forsiktighet. Kunstig intelligens er et nødvendig verktøy for å håndtere økende uregulerbar kraft og raske variasjoner. KI-systemer er aktuelle for bruk i beslutningssystemer og kontrollsystemer for å forbedre og effektivisere operasjoner.

I Statnett har de en strategisk tilnærming til bruk av KI, fra toppen av organisasjonen ned til bunnen. Dette inkluderer kartlegging av nødvendig kompetanse, som teknisk kompetanse og endringsledelse. Videre anerkjenner de både styrkene og svakhetene ved KI-modeller, og gjør tiltak for å sikre trygg bruk av KI. Dette inkluderer fokus på kompetanse, ansvarlig kunstig intelligens, hverdagsdigitalisering og flere.

Med økende variasjon i strømproduksjon og -forbruk, blir det mer arbeid for operatørene. Statnett bruker KI for å finne ubalanser i dette helautomatiske systemet, med fokus på datakvalitet og overvåkning av modellen. De jobber også med prognoser for vindparker og vurderer feilsannsynlighet som følge av ekstremvær for å øke kapasiteten med akseptabel risiko.

Samlet sett viser dette hvordan Statnett aktivt bruker KI for å møte utfordringene i kraftbransjen på en trygg og effektiv måte.

Foto: Per-Oddvar Osland, forskningsleder, Glitre Nett. SINTEF.

Erfaring med bruk av KI i nettbransjen

Nettselskap i Norge har tilgang til enorme datamengder, som kombinert med KI-utviklingen bør gi bransjen et stort potensial. Men hvordan går det når algoritmer møter hverdagen i et nettselskap?

Glitre nett er Norges nest største nettselskap og skal de neste ti årene bygge nett for 20 mrd kroner og siden 2017 har de gjennomført en rekke KI prosjekter.

Under foredraget «erfaring med bruk av KI i nettbransjen» presenterte Per-Oddvar Osland, forskningleder i Glitre Nett noen av de områdene hvor Glitre Nett har tatt i bruk KI:

  • Clustering av forbruksprofiler som gir innsikt i hvordan trykket på nettet vil være, selv med store forskjeller mellom forbrukerne
  • Prediksjon av belastninger i nettstasjoner: Selv om dette fungerte godt i noen tilfeller, er det utfordrende på grunn av stokastisk oppførsel. KI kan bidra til å forutsi belastningen, men det er ikke alltid presist
  • Bildeanalyse: Glitre Nett inspiserer linjeanlegg ved hjelp av droner og mottar rundt 100.000 bilder årlig. Ved å bruke bildeanalyse kan man bruke maskinlæring for å identifisere feil som manglende topphetter, sprekker eller hakkespetthull. Selv om algoritmene ikke er 100% betyr det at man kan gå fra å måtte se igjennom flere tusen bilder til noen hundre noe som øker effektiviteten i stor grad med minimal risiko for feilanalyser.

På kort sikt sier Osland at KI vil fungere som prosess-støtte, mens på lang sikt kan man analysere mer komplekse datasett og utføre autonome prosesser.

Odin Hammer Eliassen, Head of Sales, Siemens. Foto, SINTEF.

Hvordan finne høyohmige jordfeil med KI?

Finnes det endelig en løsning på livsfarlige feilsituasjoner i kraftnettet? I innlegget «Hvordan finne høyohmige jordfeil med KI» presenterte Odin Eliassen, Head of Sales, i Siemens hvordan de løste detektering av høyohmige jordfeil.

Vernutvikling har eksistert like lenge som strømnettet. Bedre og bedre datamaskiner gir bedre og bedre vern. I 2019 ble Siemens kontaktet av Glitre Nett for å løse et problem; hvordan oppdager man høyohmige jordfeil, som fører til varmgang i kraftlinjene og kan ha store alvorlige konsekvenser for folk og fe. Høyohmige jordfeil er vanskelig å plukke opp, og på analysene kan det se ut som et vanlig tap i nettet.

Ved å legge inn beviste feil i nettet og trene algoritmene på eksiterende data kunne Siemens med hjelp av 200.000 jordfeilsdata fra Glitre Nett utvikle en algoritme som kunne oppdage minst 100 kilo Ohm. Til sammenligning kan vanlige vern se 30 kilo Ohm. Testene viser altså at algoritmene som blir kalt AGI – Artificial grid intelligence, kan plukke opp feil langt bedre enn det vanlige vern klarer. Rundt juletider vil Siemens lansere dette som et produkt.

Foto: Paneldiskusjon, SINTEF.

Muligheter og utfordringer ved bruk av KI i kraftsystemet

Fagseminaret ble avsluttet med en paneldiskusjon om dagens tema. Panelet ble ledet av Bengt Eidem, kommunikasjonssjef i Tensio. Her utfordret Eidem panelet til å utforme læresetninger om bruk av KI i kraftsystemet.

Dette ble resultatet av læresetningene:

  • KI vil føre til et paradigmeskifte til læring i bransjen på linje med hund for menneskeheten.
  • KI angår alle medarbeidere i alle Smartgridsenterets medlemsvirksomheter.
  • Bransjen må åpne seg ut mot omverdenen og andre aktører og samarbeide om utnyttelsen av KI.
  • KI kan bli et godt og effektivt verktøy for å effektivisere nettet og hjelpe energiselskapene med prediksjon.
  • KI kan bli viktig for aktiv drift i energisystemet, men farlig.
  • Kunstig intelligens vil ikke kunne løse alt, det blir derfor viktig framover å identifisere på hvilke områder og på hvilket nivå KI kan utgjøre størst forskjell. 

Bildeserie fra fagseminaret

Foto: Jun Elin Wiik, Senterdirektør, Smartgridsenteret. SINTEF.

«Under årets fagseminar ble vi presentert en rekke imponerende eksempler på hvordan kunstig intelligens har bidratt til å løse konkrete problemer i bransjen, og hvordan KI kan brukes til å effektivisere prosesser. Samtidig ble vi minnet om at KI ikke er løsningen på alt – det kan være kostbart å ta i bruk og har sine begrensninger. Derfor blir det avgjørende å identifisere områdene og nivåene der KI kan utgjøre den største forskjellen fremover»

– Jun Elin Wiik, Senterdirektør, Smartgridsenteret

Fra venstre: Edvin Rye, daglig leder i Griug. Simon Thunestvedt, prosjektutvikler fornybar energi, Valdres Energi Vekst. Anne Kristin Medhus, daglig leder, Valdres Energi Vekst. Foto, SINTEF.

«Fagseminaret gir en flott mulighet til å møte bransjefolk og få innsikt i de nyeste trendene. Kunstig intelligens er et svært interessant tema for oss, og det var en av hovedgrunnene til at vi valgte å delta i dag. Vi ønsker å lære mer om hvordan vi kan implementere KI, utvikle strategier og bearbeide dataene våre for å ta gode valg for fremtiden.»

  • Edvin Rye, Griug, Simon Thunestvedt og Anne Kristin Medhus i Valdres Energi Vekst.

Caroline Emilie Steneng Nielssen, Analytiker, SINTEF Energi. Foto: SINTEF.

«I en spennende tid der energi, data og KI blir stadig viktigere, er samarbeid essensielt. Derfor er det svært positivt at vi har en møtearena som den vi har i dag»

– Caroline Emilie Steneng Nielssen, Analytiker, SINTEF Energi

Bengt Eidem, kommunikasjonssjef, Tensio, ledet den avrundende paneldebatten. Foto: SINTEF.
Arild Fleten, Leder teknologi og utvikling , BKK. Foto: SINTEF.

«Årets fagseminar var en fin arena for folk som er nysgjerrige på KI, enten de jobber med samme eller lignende ansvarsområder. For oss er KI faglig veldig interessant. Anvendelsen av KI treffer bransjen vår på en måte vi aldri har sett før og det er fasinerende å se hvordan vi anvender, og kan anvende, KI for å løse komplekse problemer og forbedre effektiviteten»

 

– Arild Fleten, Leder teknologi og utvikling , BKK.