Сергей Ермаков 
Стратегическое партнерство Microsoft с одним из крупнейших операторов энергосистем Северной Америки, MISO, знаменует собой кардинальный сдвиг в подходе к управлению электросетями США. Объявленное сотрудничество внедряет искусственный интеллект и облачные вычисления непосредственно в операционные процессы, чтобы справиться с лавинообразным ростом спроса на электроэнергию.
Главным драйвером роста стали дата-центры. Уже в 2024 году, по данным Международного энергетического агентства, они потребили в США около 183 тераватт-часов – это более 4% от общего объема в стране. Ненасытные аппетиты нейросетей толкают эти цифры вверх. По прогнозам, к 2030 году потребление дата-центров может удвоиться или даже утроиться. Это полностью изменило многолетний тренд, когда с 2010 по 2020 год выработка электроэнергии в США ежегодно снижалась. Теперь же генерация снова растет, и цель ясна – подготовить сети к взрывному росту, не жертвуя при этом надежностью и климатическими целями.
Оператор MISO, обслуживающий около 42 миллионов человек в 15 штатах США и канадской провинции Манитоба, столкнулся с беспрецедентной нагрузкой. Помимо дата-центров, спрос подогревают электромобили, тепловые насосы и электрификация промышленности. В очереди на подключение к сети MISO уже заявлено более 350 гигаватт новых мощностей – в основном это ветряные, солнечные и накопительные проекты. Устаревшие инструменты планирования просто не справляются с таким потоком, а экстремальные погодные условия – от волн жары до холодных штормов – создают дополнительную угрозу стабильности.
Именно здесь на сцену выходит технологическое решение от Microsoft. Партнерство предполагает создание единой платформы данных на базе облака Microsoft Azure и искусственного интеллекта Foundry AI. Вместо разрозненных систем MISO получает единую защищенную среду для анализа состояния сети практически в реальном времени. ИИ-модели помогают точнее прогнозировать взаимодействие спроса и предложения от возобновляемых источников, что позволяет эффективнее планировать строительство новых линий электропередачи. Это снижает «пробки» в сети и необходимость в принудительном отключении «зеленой» генерации.
В операционной деятельности машинное обучение позволяет раньше выявлять аномалии в работе сети, особенно во время экстремальных погодных явлений, и быстрее реагировать на проблемы. Инструменты визуализации данных, такие как Power BI, ускоряют обмен информацией между командами, позволяя аналитикам тратить меньше времени на обработку данных и больше – на решение реальных задач. По сути, энергосистема превращается из реактивной в прогностическую.
Этот тренд не ограничивается одним регионом. Другие крупные операторы, такие как PJM и ERCOT, сталкиваются с аналогичным ростом спроса и также ищут технологические решения. Другие технологические гиганты, например, Google, запускают схожие инициативы. Модернизация сетей становится общенациональной задачей.
Как ни парадоксально, но «умные» сети напрямую способствуют декарбонизации. Когда операторы могут точнее прогнозировать условия, они меньше полагаются на резервные электростанции, работающие на ископаемом топливе. Эффективное планирование сети сокращает потери возобновляемой энергии. Хотя в краткосрочной перспективе рост спроса может привести к увеличению выбросов CO2 из-за использования природного газа, в долгосрочной перспективе интеллектуальное управление способно снизить общие выбросы в масштабах системы. Искусственный интеллект не просто поддерживает энергосистему – он становится ключевым инструментом для декарбонизации в масштабах всей экономики США.
