{"id":45270,"date":"2026-01-07T06:30:39","date_gmt":"2026-01-07T05:30:39","guid":{"rendered":"https:\/\/balticwind.eu\/?p=45270"},"modified":"2026-01-07T01:01:19","modified_gmt":"2026-01-07T00:01:19","slug":"sztuczna-inteligencja-i-energia-dynamiczny-duet-ksztaltujacy-siec-energetyczna","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/balticwind.eu\/pl\/sztuczna-inteligencja-i-energia-dynamiczny-duet-ksztaltujacy-siec-energetyczna\/","title":{"rendered":"Sztuczna inteligencja i energia: dynamiczny duet kszta\u0142tuj\u0105cy sie\u0107 energetyczn\u0105"},"content":{"rendered":"
\n
\n
\n
\n
\n
\n

Autorka: Mbuwir Brida,<\/i><\/b> <\/i>M\u0142oda ambasadorka ds. energii <\/i><\/b>EUSEW<\/i><\/b><\/a><\/p>\n

Czy pr\u00f3bowa\u0142e\u015b zapyta\u0107 ChatGPT, jakie jest najpilniejsze wyzwanie dla \u015bwiata? Jako pierwsze wyzwanie wymienia ono zmiany klimatyczne. A wi\u0119c mo\u017ce wykorzystajmy technologi\u0119 stoj\u0105c\u0105 za ChatGPT, aby sprosta\u0107 temu wyzwaniu?<\/i><\/p>\n

Najwa\u017cniejszym sposobem \u0142agodzenia zmian klimatycznych jest przej\u015bcie z paliw kopalnych na energi\u0119 odnawialn\u0105: transformacja energetyczna. Wi\u0105\u017ce si\u0119 to z wzmocnieniem integracji zmiennych \u017ar\u00f3de\u0142 energii odnawialnej z sieci\u0105 energetyczn\u0105. W zwi\u0105zku z tym potrzebne s\u0105 bardziej wydajne i innowacyjne narz\u0119dzia do planowania i obs\u0142ugi sieci, aby zapewni\u0107 jej bezpiecze\u0144stwo i niezawodno\u015b\u0107 w miar\u0119 post\u0119puj\u0105cej transformacji energetycznej.<\/p>\n

Potrzeba ta pojawia si\u0119 w momencie, gdy dokonuje si\u0119 prze\u0142omowy post\u0119p w dziedzinie sztucznej inteligencji (AI), kt\u00f3ra na\u015bladuje kilka aspekt\u00f3w ludzkiej inteligencji poprzez analiz\u0119 danych na du\u017c\u0105 skal\u0119 i odpowiedni\u0105 wiedz\u0119 dziedzinow\u0105 w celu generowania wynik\u00f3w. Cyfryzacja sieci (np. poprzez inteligentne liczniki<\/a>, czujniki i cyfrowe bli\u017aniaki) zapewnia ogromne ilo\u015bci danych, dzi\u0119ki czemu AI ma wyj\u0105tkow\u0105 pozycj\u0119, aby wspiera\u0107 transformacj\u0119 energetyczn\u0105. Ale czy AI rozwi\u0105\u017ce wszystkie wyzwania zwi\u0105zane z sieci\u0105?<\/i><\/p>\n

Prognozowanie dla bardziej niezawodnej sieci energetycznej<\/i><\/b><\/p>\n

Zdolno\u015b\u0107 prognostyczna modeli AI zmienia zasady gry w sektorze energetycznym, od wytwarzania energii po jej zu\u017cycie i rynki energii. Jednym z g\u0142\u00f3wnych zastosowa\u0144 jest prognozowanie i optymalizacja wytwarzania energii przez instalacje s\u0142oneczne i wiatrowe: np. modele AI wykorzystuj\u0105 dane pogodowe wraz z historycznymi pomiarami do prognozowania produkcji i zu\u017cycia energii wymaganych do planowania sieci. Na przyk\u0142ad operator sieci przesy\u0142owej w Belgii, Elia, opracowa\u0142 narz\u0119dzie oparte na AI, kt\u00f3re zmniejsza b\u0142\u0105d prognozy nier\u00f3wnowagi systemu o 41%<\/a>, staraj\u0105c si\u0119 utrzyma\u0107 stabiln\u0105 cz\u0119stotliwo\u015b\u0107 sieci przy rosn\u0105cej integracji energii odnawialnej. Ta zdolno\u015b\u0107 predykcyjna modeli AI zosta\u0142a r\u00f3wnie\u017c wykorzystana do predykcyjnej konserwacji farm wiatrowych i linii energetycznych<\/a>. Algorytmy oparte na sztucznej inteligencji u\u0142atwiaj\u0105 zatem monitorowanie i kontrol\u0119 przesy\u0142u i dystrybucji energii elektrycznej w czasie rzeczywistym, umo\u017cliwiaj\u0105c dynamiczne dostosowywanie si\u0119 do waha\u0144 poda\u017cy i popytu na energi\u0119.<\/p>\n

Ponadto algorytmy AI automatycznie wykrywaj\u0105ce usterki, generuj\u0105ce strategie przywracania zasilania w czasie rzeczywistym i prze\u0142\u0105czaj\u0105ce si\u0119 na zapasowe \u017ar\u00f3d\u0142a zasilania mog\u0105 skr\u00f3ci\u0107 czas przestoju systemu, zwi\u0119kszaj\u0105c niezawodno\u015b\u0107 systemu energetycznego. W zwi\u0105zku z tym sztuczna inteligencja nie tylko u\u0142atwia zarz\u0105dzanie sieci\u0105 i integracj\u0119 energii odnawialnej, ale tak\u017ce sprzyja tworzeniu bardziej wydajnej, niezawodnej i bezpiecznej sieci energetycznej.<\/p>\n

W zakresie zu\u017cycia energii znaczny post\u0119p odnotowano w przypadku system\u00f3w zarz\u0105dzania energi\u0105 opartych na sztucznej inteligencji. Systemy te optymalizuj\u0105 zu\u017cycie energii poprzez uczenie si\u0119 preferencji u\u017cytkownik\u00f3w, dostosowywanie si\u0119 do warunk\u00f3w pogodowych i innych zdarze\u0144 zewn\u0119trznych, takich jak ceny<\/a> energii elektrycznej. Na przyk\u0142ad belgijski start-up technologiczny Pleevi opracowa\u0142 algorytmy oparte na uczeniu maszynowym do sterowania \u0142adowaniem pojazd\u00f3w elektrycznych<\/a>, zmniejszaj\u0105c koszty energii elektrycznej nawet o 30% i promuj\u0105c wykorzystanie prognozowanej lokalnej produkcji energii. Z kolei szwedzko-szwajcarska firma ABB zajmuj\u0105ca si\u0119 elektryfikacj\u0105 i automatyzacj\u0105 opracowa\u0142a narz\u0119dzia oparte na sztucznej inteligencji do przewidywania i zarz\u0105dzania szczytami zu\u017cycia energii<\/a> w budynkach komercyjnych i przemys\u0142owych, pomagaj\u0105c tym du\u017cym odbiorcom unikn\u0105\u0107 op\u0142at za szczytowe zu\u017cycie energii.<\/p>\n

Zaawansowana technologia wi\u0105\u017ce si\u0119 z ryzykiem i przeszkodami<\/i><\/b><\/p>\n

Pomimo znacz\u0105cych post\u0119p\u00f3w, z\u0142o\u017cono\u015b\u0107 ram regulacyjnych, kwestie etyczne i wieloaspektowy charakter system\u00f3w energetycznych nadal stanowi\u0105 wyzwanie dla integracji sztucznej inteligencji w sektorze energetycznym. Kwestie bezpiecze\u0144stwa i prywatno\u015bci danych rodz\u0105 wa\u017cne pytania dotycz\u0105ce bezpiecznego wykorzystania sztucznej inteligencji w sektorze energetycznym, a tym samym zgodno\u015bci z europejsk\u0105 ustaw\u0105 o sztucznej inteligencji<\/a>. Ponadto wp\u0142yw produkcji sprz\u0119tu AI na \u015brodowisko oraz wysokie zu\u017cycie energii i wody przez centra danych wskazuj\u0105 na pewne przeszkody, kt\u00f3re nale\u017cy pokona\u0107, aby zapewni\u0107 zr\u00f3wnowa\u017cone wykorzystanie AI. Co wi\u0119cej, proces podejmowania decyzji przez algorytmy AI cz\u0119sto pozostaje niewyt\u0142umaczalny i niepodlegaj\u0105cy kontroli. Wszystkie te aspekty sprawiaj\u0105, \u017ce wdro\u017cenie rozwi\u0105za\u0144 opartych na AI jest trudne dla u\u017cytkownik\u00f3w ze wzgl\u0119du na znacz\u0105ce konsekwencje dla bezpiecze\u0144stwa energetycznego i finans\u00f3w.<\/p>\n

Czy AI rozwi\u0105\u017ce wszystkie wyzwania zwi\u0105zane z transformacj\u0105 energetyczn\u0105?<\/i><\/b><\/p>\n

W miar\u0119 jak synergia mi\u0119dzy sztuczn\u0105 inteligencj\u0105 a sektorem energetycznym nadal si\u0119 rozwija, interdyscyplinarna wsp\u00f3\u0142praca i zaanga\u017cowanie w etyczne i odpowiedzialne wdra\u017canie sztucznej inteligencji pozostaj\u0105 niezb\u0119dne, aby w pe\u0142ni wykorzysta\u0107 potencja\u0142 tego po\u0142\u0105czenia. Jednak obietnica w pe\u0142ni autonomicznych system\u00f3w, w kt\u00f3rych sztuczna inteligencja koordynuje ka\u017cdy aspekt sieci energetycznej, jest nadal daleka od urzeczywistnienia, bior\u0105c pod uwag\u0119 wy\u017cej wymienione przeszkody. W rzeczywisto\u015bci integracja jest procesem ci\u0105g\u0142ym, charakteryzuj\u0105cym si\u0119 stopniowymi osi\u0105gni\u0119ciami i nowymi wyzwaniami.<\/p>\n

W 2026 r. Komisja Europejska przyjmie strategiczn\u0105 map\u0119 drogow\u0105 dotycz\u0105c\u0105 cyfryzacji i sztucznej inteligencji w sektorze energetycznym, maj\u0105c\u0105 na celu wykorzystanie potencja\u0142u technologii cyfrowych i sztucznej inteligencji przy jednoczesnym ograniczeniu zwi\u0105zanych z nimi zagro\u017ce\u0144.<\/p>\n

Niniejszy artyku\u0142 redakcyjny powsta\u0142 we wsp\u00f3\u0142pracy z Europejskim Tygodniem Zr\u00f3wnowa\u017conej Energii 2026. Informacje na temat otwartych zaprosze\u0144 do sk\u0142adania wniosk\u00f3w mo\u017cna znale\u017a\u0107 na stronie <\/b>ec.europa.eu\/eusew<\/a>.<\/b><\/p>\n

Autorka:<\/i><\/b> Brida Mbuwir jest specjalistk\u0105 ds. bada\u0144 i rozwoju w jednostce ds. transformacji wodnej i energetycznej Flamandzkiego Instytutu Bada\u0144 Technologicznych (VITO). Jej dzia\u0142alno\u015b\u0107 koncentruje si\u0119 na wykorzystaniu najnowszych osi\u0105gni\u0119\u0107 technologicznych w projektach dotycz\u0105cych inteligentnych sieci i integracji energii odnawialnej. Jest r\u00f3wnie\u017c cz\u0142onkini\u0105 grupy m\u0142odych ambasador\u00f3w energii na lata 2025\u20132026.<\/i><\/p>\n

Polecane linki<\/b><\/p>\n

    \n
  1. Artificial intelligence unlocking a smarter, greener energy future | Shaping Europe\u2019s digital future<\/a><\/li>\n
  2. Artificial intelligence in sustainable energy industry: Status Quo, challenges and opportunities – ScienceDirect<\/a><\/li>\n
  3. Advancements in grid resilience: Recent innovations in AI-driven solutions – ScienceDirect<\/a><\/li>\n
  4. E.DSO Technology Radar v4<\/a><\/li>\n
  5. https:\/\/www.iea.org\/reports\/energy-and-ai<\/a><\/li>\n
  6. https:\/\/www.irena.org\/Publications\/2025\/Oct\/Digitalisation-and-AI-for-power-system-transformation-Perspectives-for-the-G7<\/a><\/li>\n
  7. https:\/\/www.europarl.europa.eu\/thinktank\/en\/document\/EPRS_BRI(2025)775859<\/a><\/li>\n<\/ol>\n

    Zastrze\u017cenie:<\/b> Niniejszy artyku\u0142 jest wk\u0142adem partnera. Wszelkie prawa zastrze\u017cone.<\/p>\n

    Komisja Europejska ani \u017cadna osoba dzia\u0142aj\u0105ca w jej imieniu nie ponosi odpowiedzialno\u015bci za wykorzystanie informacji zawartych w niniejszym artykule. Wyra\u017cone opinie s\u0105 wy\u0142\u0105cznie opiniami autora (autor\u00f3w) i nie powinny by\u0107 traktowane jako oficjalne stanowisko Komisji Europejskiej.<\/p>\n

    \u0179r\u00f3d\u0142o: Europejski Tydzie\u0144 Zr\u00f3wnowa\u017conej Energii EUSEW<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    Autorka: Mbuwir Brida, M\u0142oda ambasadorka ds. energii EUSEW Czy pr\u00f3bowa\u0142e\u015b zapyta\u0107 ChatGPT, jakie jest najpilniejsze wyzwanie dla \u015bwiata? Jako pierwsze wyzwanie wymienia ono zmiany klimatyczne. A wi\u0119c mo\u017ce wykorzystajmy technologi\u0119 stoj\u0105c\u0105 za ChatGPT, aby sprosta\u0107 temu wyzwaniu? Najwa\u017cniejszym sposobem \u0142agodzenia zmian klimatycznych jest przej\u015bcie z paliw kopalnych na energi\u0119 odnawialn\u0105: transformacja energetyczna. Wi\u0105\u017ce si\u0119 to […]<\/p>\n","protected":false},"author":8,"featured_media":45269,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":[],"categories":[137,2045,167,143,142,2010],"tags":[],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/balticwind.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/45270"}],"collection":[{"href":"https:\/\/balticwind.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/balticwind.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/balticwind.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/users\/8"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/balticwind.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=45270"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/balticwind.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/45270\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/balticwind.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media\/45269"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/balticwind.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=45270"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/balticwind.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=45270"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/balticwind.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=45270"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}