Este informe constituye el primer esfuerzo de investigación para aplicar modelos de lenguaje extensos (LLM), un tipo de inteligencia artificial generativa (GenAI), en la sala de control de la red eléctrica como apoyo en la toma de decisiones. Los operadores, quienes actúan como el «cerebro» operativo de la red al equilibrar la oferta y la demanda, tienen un papel fundamental en el mantenimiento de la confiabilidad del sistema en todo momento. De manera análoga al cerebro humano, que procesa información sensorial para tomar decisiones, el Transformador Preentrenado Generativo de la Red Eléctrica (eGridGPT), desarrollado por el Laboratorio Nacional de Energías Renovables, está diseñado para asistir virtualmente a los operadores en la interpretación de datos, modelos y procesos de decisión. El sector eléctrico atraviesa una transformación significativa impulsada por la economía favorable de nuevas tecnologías y su capacidad para proporcionar energía segura, confiable y resiliente. Entre los principales cambios se encuentra el creciente uso de energías renovables variables, como la eólica y la solar, que contribuyen a la descarbonización del sector energético. También se observa la proliferación de recursos energéticos distribuidos, como la instalación de paneles solares en tejados, el almacenamiento distribuido de energía y el aumento de cargas electrificadas, entre las que destacan los vehículos eléctricos y las bombas de calor. Asimismo, la digitalización de las comunicaciones y los controles del sistema eléctrico está marcando una nueva etapa en la eficiencia y la supervisión de las operaciones.
Estos cambios presentan desafíos operativos y externos para los operadores de red. Los recursos basados en inversores, como la energía solar, la eólica y las baterías, tienen comportamientos diferentes a los generadores síncronos tradicionales, lo que complica la gestión de redes eléctricas cada vez más complejas. Por otro lado, fenómenos meteorológicos extremos y ciberataques plantean retos significativos en la resiliencia y la gestión de la red eléctrica. Los modelos de lenguaje extensos, como GPT-4 de OpenAI y Llama 3 de Meta, representan un avance notable en inteligencia artificial al destacar en el procesamiento del lenguaje y en tareas complejas. Este informe explora cómo eGridGPT puede generar sinergias entre la inteligencia artificial y la toma de decisiones humana. El sistema es capaz de analizar procedimientos, sugerir acciones, simular escenarios con gemelos digitales basados en la física y recomendar decisiones óptimas. Sin embargo, la decisión final siempre recae en los operadores humanos, dado que eGridGPT no cuenta con autoridad legal ni capacidad para ejecutar automáticamente sus recomendaciones.
Los modelos de GenAI para datos lingüísticos y de imágenes se entrenan para crear resultados de aspecto realista utilizando grandes conjuntos de datos extraídos de Internet. Esto es inadecuado para alcanzar los objetivos de una GenAI confiable para las operaciones del sistema eléctrico; por tanto, se necesitan avances fundamentales en IA y paradigmas alternativos de datos de entrenamiento para ganar confianza. Por ejemplo, es necesario investigar para que eGridGPT pueda hacer predicciones basadas en el conocimiento y reducir la incertidumbre en las múltiples escalas espaciales y temporales en las que opera la red eléctrica. También sería útil que la IA entrenada pudiera explicar cómo ha desarrollado sus sugerencias, de forma similar a como un ingeniero puede explicar el proceso para obtener un determinado resultado. La adopción de eGridGPT en las operaciones del sistema eléctrico puede introducir posibles vulnerabilidades de ciberseguridad que deben abordarse cuidadosamente. Cualquier IA en sistemas de energía debe cumplir con políticas y normas de ciberseguridad sólidas debido a la naturaleza crítica de esta infraestructura. La adhesión a marcos como las normas CIP del NERC y NIST Cybersecurity es necesaria para mitigar las amenazas cibernéticas y mantener la integridad de las operaciones de la red. Los sistemas GenAI son herramientas potentes que conllevan tanto riesgos como oportunidades para influir positivamente en muchos problemas del mundo real.
Los modelos y conjuntos de datos seleccionados para desarrollar eGridGPT se validarán cuidadosamente para detectar fuentes de sesgo. En general, eGridGPT se utilizará en un marco humano en el que generará recomendaciones examinadas por los operadores del sistema. La supervisión humana será un elemento esencial para que los procesos basados en IA sean éticos, prácticos y seguros. Este informe presenta el concepto eGridGPT como el primer esfuerzo de investigación para apoyar virtualmente a los operadores del sistema en la sala de control de la red eléctrica del futuro. Esboza las interacciones entre los operadores del sistema y eGridGPT. También explica cómo eGridGPT se convierte en un sistema confiable mediante la descripción del proceso de formación, la validación mediante un gemelo digital y la recomendación en una pantalla dinámica basada en las indicaciones del operador. El concepto eGridGPT aborda las carencias de las actuales herramientas y tecnologías de la sala de control, mejorando el funcionamiento seguro y confiable de la red. eGridGPT es un paso adelante en respuesta a la petición de los operadores del sistema que son miembros fundadores del Consorcio Global de Transformación del Sistema Eléctrico (G-PST) para que la sala de control del futuro abarque una visualización intuitiva, herramientas AI/ML y capacidades de apoyo a la toma de decisiones confiables (G- PST s.f.). eGridGPT será una herramienta esencial para las soluciones de la sala de control de próxima generación.
El documento incluye un estudio de caso preliminar que demuestra la capacidad de eGridGPT para gestionar tareas de mapeo de modelos de equipos entre operaciones en tiempo real y planificación offline. También aborda desafíos como la necesidad de datos de alta calidad, la precisión de los modelos, la ciberseguridad y el uso ético de la inteligencia artificial. Adicionalmente, se presentan soluciones de bajo costo para la implementación de eGridGPT en empresas de servicios públicos más pequeñas. En conclusión, la integración de herramientas como eGridGPT en la sala de control es esencial para facilitar la transición hacia un sistema energético más limpio, resiliente y asequible. Este enfoque reafirma el objetivo principal del sector eléctrico de garantizar un suministro continuo y seguro de energía, contribuyendo así al desarrollo de una red más compleja y eficiente.
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https://www.nrel.gov/docs/fy24osti/87740.pdf