Использование ИИ и чат-ботов для анализа сетевых данных

Журнал «ЭЛЕКТРОЭНЕРГИЯ. Передача и распределение» продолжает внимательно наблюдать за развитием инновационных технологий в сфере электроэнергетики по всему миру. В настоящее время Тихоокеанской Северо-Западной национальной лабораторией (США) разработан и совершенствуется инструмент для получения данных энергосистемы и вывода текстовых сводок и интерактивных карт для операторов электросетей на основе популярной генеративной модели искусственного интеллекта ChatGPT.

Операторы электросетей часто используют данные о динамике нагрузок и энергетической инфраструктуре при управлении потоками электроэнергии, спросом и предложением, и другими критически важными параметрами. ChatGrid — инструмент, созданный на основе популярного чат-бота с искусственным интеллектом (ИИ) ChatGPT, ускоряет этот процесс с помощью простого формата вопросов и ответов: пользователь задает вопрос, а ChatGrid представляет ответ в виде визуализации геопространственной сети. Система обучена, к примеру, предоставлять данные о мощности и местоположении генерации, расходе энергии, напряжении и других фактах.

Например, диспетчер может задать вопрос о генерирующей мощности ведущих ветряных турбин в калифорнийской части синхронной энергосистемы Western Interconnection, которая простирается от северо-запада Канады до Нижней Калифорнии в Мексике. ChatGrid мгновенно предоставляет список генераторов по всему штату и интерактивную визуализацию. Располагая этими данными, диспетчеры могут быстро устранять связанные с погодой перебои в работе, отказы оборудования и другие отклонения от нормальных режимов.

ChatGrid работает на базе OpenAI GPT-3.5-Turbo — генеративной модели искусственного интеллекта, позволяющей разработчикам создавать чат-ботов и принимать множество сообщений в качестве входных данных. Также использована LangChain — платформа интеграции для приложений, поддерживающих большие языковые модели.

Поскольку модели GPT изучаются на веб-сайтах, в книгах, статьях и других онлайн-источниках, для предотвращения уязвимости электросетевой инфраструктуры в качестве меры предосторожности была создана внутренняя база данных. Для обращения к базе используется язык структурированных запросов (SQL), что с одной стороны создает дополнительный буфер для безопасности данных, а с другой — позволяет предоставлять более точные ответы, чем текстовый агент, который, как правило, генерирует только часть правильного ответа.

Вот как это работает. Пользователь может попросить: «Покажите мне генераторы в Неваде мощностью не менее 600 МВт». Шаблон проекта GPT-3 ссылается на ярлыки базы данных, чтобы перечислить соответствующие генераторы в региональной сети. Оттуда пользователь может попросить: «Покажите мне генерирующие установки с наибольшей оставшейся мощностью». Chat Grid запускает SQL-запрос и возвращает дополнительные выходные данные, визуализирующие генерирующие установки. Пользователи также могут фильтровать данные о линиях электропередачи, такие как напряжение и перетоки.

ChatGrid содержит пять интерактивных слоев: географическую сеть с подстанциями и линиями электропередачи, анимацию потоков электроэнергии, 3D-слой с информацией о генераторах и два слоя на уровне региона, отображающие данные о напряжении и нагрузке.

По соображениям безопасности, визуализации ChatGrid не отображают сетевые данные реального мира. Они используют только обобщенную информацию, полученную с помощью модели Exascale Grid Optimization (ExaGO), бесплатного программного инструмента, разработанного Национальными лабораториями Министерства энергетики (DOE) и Стэнфордским университетом. ExaGO производит моделирование энергосистемы в режиме реального времени, чтобы специалисты по сетевому планированию могли отслеживать сбои в работе и реагировать на них.

Пока вся математика ChatGrid обрабатывается суперкомпьютером Frontier, который выполняет более 1 квинтиллиона вычислений в секунду. Следующей целью проекта является создание уменьшенной версии, которую электросетевые компании и системные операторы могли бы использовать в диспетчерских со стандартными компьютерами.

При подготовке обзора использованы материалы: pnnl.gov, eepower.com

Анализ
×
OpenAI
Сфера деятельности:Связь и ИТ
67
Stanford University
Сфера деятельности:Образование и наука
42