In de voorafgaande artikelen hebben we al gesproken over mogelijke oplossingen voor het netcongestieprobleem, zoals energieopslagsystemen en domotica. Maar wat is de verbindende factor die al deze losstaande puzzelstukjes moet samenvoegen tot een geheel? In dit artikel kijken we naar het gebruik van small en big data in de energietransitie, en hoe Artificial Intelligence (AI) als onderdeel van de digitalisering ons hierbij kan helpen.
Wat is Small Data?
Small data biedt een gedetailleerd inzicht in het energieverbruik op microniveau, afkomstig van individuele gebruikers of apparaten. Dit stelt energiebedrijven in staat om gepersonaliseerde aanbevelingen te doen om energie-efficiëntie te verbeteren, zoals het optimaliseren van het gebruik van apparaten op basis van specifieke gewoonten en behoeften van huishoudens.
Wat is Big Data?
Big data biedt een breder perspectief door enorme hoeveelheden gegevens te verzamelen en te analyseren van verschillende bronnen. Dit stelt netbeheerders in staat om patronen en trends te identificeren op macroniveau, waardoor ze het energienetwerk efficiënter kunnen beheren, bijvoorbeeld door piekmomenten in de vraag naar energie te voorspellen en de energieproductie en -distributie hierop af te stemmen.
Hoe kan AI zorgen voor flexibiliteit?
Door AI in te zetten op small data, kan de individuele gebruiker aanbevelingen krijgen op bijvoorbeeld slimme aansturing van apparaten. Zo kan de gebruiker aangespoord worden om energie te verbruiken tijdens periodes van lage vraag en goedkopere energieprijzen. Maar zo zijn er ook AI-gestuurde thuisbatterijen, die niet alleen handelen op basis van uurprijzen, maar ook inspelen op balanceringsmarkten. Zo wordt er steeds meer gekeken naar hoe er op microniveau een bijdrage geleverd kan worden aan de afstemming van vraag en aanbod. Door AI toe te passen op big data, waaronder gegevens van slimme meters, weersensoren en historische verbruiksgegevens, kan de netbeheerder voorspellende modellen ontwikkelen. Deze modellen kunnen nauwkeurig voorspellen wanneer en waar de vraag naar elektriciteit zal pieken, gebaseerd op factoren zoals het weer, het tijdstip van de dag en specifieke evenementen of activiteiten.
Met behulp van deze voorspellende modellen kan de netbeheerder vervolgens strategieën ontwikkelen om de energieproductie en -distributie te optimaliseren. Bijvoorbeeld door het dynamisch aanpassen van de energieproductie van hernieuwbare energiebronnen, het inschakelen van energieopslagsystemen op momenten van overschot, en het aanbieden van prikkels aan consumenten om hun energieverbruik te verschuiven naar momenten waarop er minder vraag is naar elektriciteit. Door kunstmatige intelligentie op deze wijze in te zetten, kan de netbeheerder het energienetwerk dus flexibeler maken en beter afstemmen op de vraag naar elektriciteit, waardoor congestie wordt verminderd en de efficiëntie wordt verbeterd. Dit leidt tot een veerkrachtiger en duurzamer energienetwerk dat beter in staat is om te voldoen aan de behoeften van gebruikers en de uitdagingen van de energietransitie aan te pakken.
Tot slot is het belangrijk op te merken dat naast flexibele vraagsturing ook regelbare opwekking essentieel is voor het realiseren van een veerkrachtig energienetwerk. Door zowel de vraag als de opwekking van energie dynamisch aan te passen, kunnen we (met behulp van data) een evenwichtiger en efficiënter systeem creëren dat beter in staat is om te reageren op veranderingen in onze energiebehoefte.
Data-gedreven energie, dat klinkt dus toch niet zo gek…
Benieuwd naar hoe data-gedreven energie uw bedrijf kan transformeren? Neem vandaag nog contact op met een van onze experts om te ontdekken hoe wij u kunnen helpen uw energie-efficiëntie te verbeteren en uw organisatie voor te bereiden op de digitale toekomst van energie!
