Wraz z integracją instalacji fotowoltaicznych i magazynów energii sztuczna inteligencja (AI) otwiera nowe możliwości optymalizacji produkcji, magazynowania i zużycia energii elektrycznej. Wykorzystuje prognozy nasłonecznienia, przewidywane zapotrzebowanie na energię, poziom naładowania baterii (SOC), taryfy energetyczne oraz dane historyczne, aby podejmować trafniejsze decyzje dotyczące zarządzania energią.
Raport Międzynarodowej Agencji Energetycznej (IEA) z września 2026 r. pt. Modernising Grids in the Age of Electricity wskazuje na istotną rolę prognozowania i optymalizacji w zwiększaniu elastyczności sieci energetycznych oraz integracji odnawialnych źródeł energii.
Czym jest system zarządzania energią oparty na AI?
System zarządzania energią wykorzystujący sztuczną inteligencję (AI EMS) to rozwiązanie, które analizuje dane, prognozy i algorytmy optymalizacyjne, aby inteligentnie zarządzać produkcją, zużyciem i magazynowaniem energii oraz jej przepływem między instalacją a siecią elektroenergetyczną.
W przeciwieństwie do systemów działających według sztywno ustalonych harmonogramów, AI EMS potrafi uwzględniać prognozowaną produkcję energii z fotowoltaiki, przewidywane zapotrzebowanie, ceny energii, poziom naładowania magazynu (SOC) oraz preferencje użytkownika. Na tej podstawie dynamicznie planuje moment ładowania i rozładowywania magazynu energii.
Prognoza produkcji energii słonecznej + Prognoza zużycia energii + Poziom naładowania baterii (SOC) + Taryfy energetyczne + Preferencje użytkownika = Zoptymalizowany harmonogram zarządzania energią
W zależności od konfiguracji system może koordynować pracę paneli fotowoltaicznych, falowników hybrydowych, magazynów energii, ładowarek samochodów elektrycznych (EV), inteligentnych urządzeń domowych oraz połączenia z siecią elektroenergetyczną.
Jak działa inteligentne zarządzanie energią z wykorzystaniem AI?
Systemy zarządzania energią oparte na sztucznej inteligencji (AI) wykorzystują przede wszystkim cztery kluczowe mechanizmy: prognozowanie produkcji energii z fotowoltaiki, przewidywanie zużycia energii elektrycznej, monitorowanie poziomu naładowania magazynu (SOC) oraz optymalizację kosztów w oparciu o taryfy energetyczne.
1. Prognozowanie produkcji energii z fotowoltaiki - przewidywanie przyszłej produkcji
Ilość energii generowanej przez instalację fotowoltaiczną zależy od wielu czynników, takich jak pogoda, zachmurzenie, temperatura czy pora roku. Algorytmy prognostyczne analizują dane historyczne dotyczące produkcji energii oraz aktualne prognozy pogody, aby oszacować, ile energii instalacja wyprodukuje w najbliższym czasie.
Jeśli prognozy wskazują na wysoką produkcję energii słonecznej, system może pozostawić wolną pojemność magazynu, aby efektywnie wykorzystać nadwyżki energii z fotowoltaiki. Z kolei, gdy zapowiadane jest duże zachmurzenie, a nocą obowiązują niższe ceny prądu, może zdecydować się na wcześniejsze doładowanie baterii z sieci.
Ostateczne decyzje zależą jednak od obowiązujących taryf, ustawień systemu, parametrów magazynu energii oraz preferencji użytkownika.
2. Prognozowanie zużycia energii - przewidywanie zapotrzebowania na prąd
Sztuczna inteligencja analizuje historyczne dane dotyczące zużycia energii, aby rozpoznawać powtarzające się wzorce i przewidywać przyszłe zapotrzebowanie.
W gospodarstwach domowych zużycie energii może wzrastać, gdy domownicy wracają z pracy, przygotowują posiłki, korzystają z klimatyzacji lub ładują samochody elektryczne (EV). W obiektach komercyjnych zapotrzebowanie często zależy od godzin pracy, natomiast w zakładach przemysłowych może być bezpośrednio powiązane z harmonogramem produkcji.
Dzięki takim prognozom system może lepiej zaplanować wykorzystanie zgromadzonej energii, np. zadbać o odpowiedni zapas w magazynie, aby pokryć zwiększone zapotrzebowanie w godzinach wieczornych.
3. Optymalizacja poziomu naładowania magazynu (SOC) - inteligentne zarządzanie zgromadzoną energią
Poziom naładowania baterii (SOC, State of Charge) określa, ile energii pozostało w magazynie w stosunku do jego użytecznej pojemności.
Systemy wspierane przez AI mogą analizować SOC w połączeniu z prognozami produkcji energii słonecznej, przewidywanym zużyciem, rezerwą na wypadek awarii zasilania oraz aktualnymi taryfami energetycznymi.
Na tej podstawie mogą decydować o zachowaniu zgromadzonej energii na godziny, w których prąd jest droższy, lub utrzymywaniu minimalnego poziomu naładowania na potrzeby zasilania awaryjnego.
Pozwala to lepiej wykorzystywać energię zgromadzoną w baterii, jednocześnie uwzględniając ograniczenia techniczne magazynu i indywidualne preferencje użytkownika.
4. Dynamiczna optymalizacja taryf energetycznych - kiedy kupować energię, a kiedy korzystać z magazynu?
Nie wszystkie taryfy energetyczne działają w ten sam sposób. Taryfy stałe oferują niezmienną cenę energii, taryfy strefowe (np. szczytowe i pozaszczytowe) przewidują różne stawki w określonych godzinach, natomiast taryfy dynamiczne zmieniają się w zależności od aktualnej sytuacji na rynku energii.
System inteligentnego zarządzania energią uwzględniający taryfy może pomóc określić, kiedy najbardziej opłaca się pobierać energię z sieci, ładować magazyn, korzystać z energii słonecznej lub ograniczać oddawanie nadwyżek do sieci.
Przykładem takiego rozwiązania są funkcje oferowane przez Growatt.
Negative Tariff Mode w wybranych systemach dostępnych na rynku holenderskim dostosowuje sposób oddawania energii do sieci przez falownik w okresach występowania ujemnych cen energii.
Z kolei AI Smart Schedule Mode wykorzystuje prognozy zużycia energii, informacje o taryfach oraz strategie ładowania i rozładowywania magazynu, aby inteligentniej planować przepływ energii w całym systemie.
Dostępność i zakres działania tych funkcji zależą od konkretnego systemu, rynku energetycznego oraz konfiguracji instalacji.
Inteligentne zarządzanie energią z AI a tradycyjne harmonogramy ładowania według taryf (TOU)
Tradycyjne systemy zarządzania magazynem energii oparte na taryfach czasowych (TOU - Time of Use) działają według z góry ustalonych godzin ładowania i rozładowywania baterii. Harmonogram jest powtarzany zgodnie z zaprogramowanymi ustawieniami, bez automatycznego uwzględniania prognoz produkcji energii słonecznej czy przewidywanego zużycia. Takie rozwiązanie może jednak dobrze sprawdzać się w przypadku przewidywalnych taryf energetycznych.
Inteligentne zarządzanie energią z wykorzystaniem AI idzie o krok dalej. Tam, gdzie pozwala na to konfiguracja systemu, może uwzględniać dynamiczne ceny energii, prognozy produkcji fotowoltaicznej oraz historyczne dane dotyczące zużycia. Dzięki temu harmonogram ładowania i rozładowywania magazynu może być na bieżąco dostosowywany do zmieniających się warunków.
Przykładowo, stały harmonogram zakładający nocne ładowanie magazynu energią z sieci może nie uwzględniać prognozowanej nadwyżki energii słonecznej następnego dnia. System AI może natomiast przeanalizować prognozę i odpowiednio zmodyfikować plan ładowania, aby lepiej wykorzystać darmową energię z fotowoltaiki.
Praktyczny przykład: jak działa zarządzanie energią AI w domu z fotowoltaiką?
Wyobraźmy sobie dom wyposażony w dachową instalację fotowoltaiczną, falownik hybrydowy oraz magazyn energii o użytecznej pojemności 10 kWh. Gospodarstwo korzysta z taryfy energetycznej, w której ceny prądu różnią się w zależności od pory dnia.
O godzinie 7:00 rano poziom naładowania magazynu (SOC) wynosi 30%. Prognoza wskazuje na wysoką produkcję energii słonecznej w godzinach popołudniowych, a jednocześnie przewiduje wyższe ceny energii między 18:00 a 22:00.
Jak może zareagować inteligentny system zarządzania energią?
Rano - wykorzystanie dostępnej energii: System zarządza energią z fotowoltaiki i magazynu, uwzględniając bieżące zapotrzebowanie domu.
W południe - ładowanie nadwyżkami z PV: Gdy produkcja energii słonecznej przewyższa aktualne zużycie, nadwyżka może zostać wykorzystana do ładowania magazynu.
Wieczorem - wykorzystanie zgromadzonej energii: W godzinach szczytowych, gdy prąd z sieci jest droższy, system może zasilać dom energią zgromadzoną wcześniej w baterii.
W nocy - ponowna optymalizacja: Na podstawie prognozy na kolejny dzień system ocenia, czy dodatkowe ładowanie magazynu z sieci będzie uzasadnione.
Takie podejście może zwiększyć poziom autokonsumpcji energii z fotowoltaiki i ograniczyć pobór droższej energii z sieci w godzinach szczytowych. Rzeczywiste oszczędności zależą jednak od mocy instalacji, sprawności systemu, obowiązujących taryf, lokalnych przepisów oraz indywidualnego profilu zużycia energii.
Zarządzanie energią AI w instalacjach fotowoltaicznych dla firm i przemysłu
W obiektach komercyjnych i przemysłowych (C&I - Commercial & Industrial) zarządzanie energią stawia przed użytkownikami dodatkowe wyzwania. Wysokie zapotrzebowanie na moc, opłaty za moc szczytową, limity oddawania energii do sieci oraz potrzeba zapewnienia zasilania awaryjnego wymagają bardziej zaawansowanej koordynacji przepływów energii.
W zależności od możliwości systemu inteligentne zarządzanie energią może koordynować pracę instalacji fotowoltaicznej, magazynów energii, pobór prądu z sieci oraz zużycie energii przez poszczególne obszary zakładu lub obiektu.
Do najważniejszych strategii optymalizacji należą:
Peak Shaving (ograniczanie szczytowego poboru mocy) - wykorzystanie energii zgromadzonej w magazynie w okresach największego zapotrzebowania, aby ograniczyć pobór mocy z sieci i potencjalne opłaty szczytowe.
Peak-Valley Arbitrage (optymalizacja kosztów między strefami taryfowymi) - ładowanie magazynu w godzinach niższych cen energii i wykorzystywanie zgromadzonej energii w droższych okresach.
Optymalizacja autokonsumpcji energii słonecznej - maksymalne wykorzystanie energii wyprodukowanej przez własną instalację PV na potrzeby obiektu.
Elastyczne zarządzanie zapotrzebowaniem (Demand Flexibility) - dostosowywanie zużycia energii i pracy magazynów do aktualnych warunków sieciowych oraz cen energii.
Międzynarodowa Agencja Energetyczna (IEA) zwraca uwagę, że mechanizmy odpowiedzi na zapotrzebowanie (Demand Response) mogą znacząco zwiększać elastyczność systemów elektroenergetycznych, choć ich potencjał wciąż nie jest w pełni wykorzystywany.
Dla firm i zakładów przemysłowych oznacza to możliwość bardziej świadomego zarządzania energią, lepszego wykorzystania własnej produkcji z OZE oraz optymalizacji kosztów operacyjnych.
Inteligentne harmonogramowanie AI a tradycyjne harmonogramy ładowania magazynu energii według taryf czasowych (TOU)
Tradycyjne harmonogramy TOU zakładają ładowanie lub rozładowywanie magazynu energii o wcześniej ustalonych godzinach, zgodnie z powtarzalnym harmonogramem. Nie uwzględniają automatycznie prognoz produkcji energii słonecznej ani jej zużycia, ale mogą dobrze sprawdzać się w przypadku przewidywalnych taryf energetycznych.
Inteligentne harmonogramowanie AI może natomiast wykorzystywać dynamiczne ceny energii, prognozy produkcji energii słonecznej oraz historyczne dane dotyczące zużycia, aby dostosowywać harmonogramy do zmieniających się warunków, jeśli system obsługuje takie funkcje. Stały harmonogram nocnego ładowania magazynu energią z sieci może nie uwzględniać nadwyżek energii słonecznej prognozowanych na kolejny dzień. System AI może natomiast wziąć pod uwagę taką prognozę.
Praktyczny przykład: jak działa zarządzanie energią AI w domu z instalacją fotowoltaiczną?
Przykład: Dom jest wyposażony w dachową instalację fotowoltaiczną, falownik hybrydowy oraz magazyn energii o użytecznej pojemności 10 kWh. Gospodarstwo korzysta z taryfy czasowej, w której ceny energii różnią się w zależności od pory dnia.
O godzinie 7:00 poziom naładowania magazynu (SOC) wynosi 30%. Prognozy wskazują na wysoką produkcję energii słonecznej w godzinach popołudniowych oraz wyższe ceny energii między 18:00 a 22:00. System może wówczas wykorzystywać energię słoneczną rano, ładować magazyn z nadwyżek energii w południe, zachować zgromadzoną energię na wieczorne godziny szczytowego zapotrzebowania, a także ponownie ocenić zasadność nocnego ładowania z sieci na podstawie prognozy na kolejny dzień.
Takie rozwiązanie może zwiększyć poziom autokonsumpcji energii słonecznej i ograniczyć pobór energii z sieci w godzinach szczytowych. Wysokość oszczędności zależy jednak od pojemności i sprawności systemu, taryf energetycznych, lokalnych przepisów oraz zużycia energii w gospodarstwie domowym.
Zarządzanie energią AI w komercyjnych i przemysłowych instalacjach fotowoltaicznych
Obiekty komercyjne i przemysłowe (C&I) mogą mierzyć się z wysokim zapotrzebowaniem na energię, opłatami za moc szczytową, limitami oddawania energii do sieci oraz potrzebą zapewnienia zasilania awaryjnego. W zależności od możliwości systemu zarządzanie energią koordynuje pracę instalacji fotowoltaicznej, magazynów energii, pobór energii z sieci oraz zużycie energii w obiekcie.
Stosowane strategie obejmują ograniczanie szczytowego poboru mocy (Peak Shaving), optymalizację kosztów energii między strefami taryfowymi (Peak-Valley Arbitrage), optymalizację autokonsumpcji energii słonecznej oraz elastyczne zarządzanie zapotrzebowaniem na energię (Demand Flexibility).
IEA wskazuje, że mechanizmy odpowiedzi na zapotrzebowanie (Demand Response) mogą poprawiać elastyczność sieci energetycznych, jednak ich potencjał nadal nie jest w pełni wykorzystywany.
Inteligentne zarządzanie energią Growatt - integracja fotowoltaiki, magazynów energii i inteligentnego sterowania
Ekosystem Growatt obejmuje falowniki fotowoltaiczne, hybrydowe systemy magazynowania energii, platformy monitorujące, systemy zarządzania energią oraz połączone technologie, takie jak AI Smart Schedule Mode, GroHome, GroHomeManager-X, ShinePhone i SEM-XA-R.
Każde z tych rozwiązań pełni inną funkcję. Odpowiadają one między innymi za inteligentne planowanie pracy systemu na podstawie prognoz, koordynację urządzeń domowych, pomiary i komunikację, monitorowanie przez użytkownika oraz monitoring i kontrolę oddawania energii do sieci w obiektach komercyjnych i przemysłowych (C&I). Funkcje te nie są wzajemnie zamienne.
Growatt AI Smart Schedule Mode: inteligentne planowanie zużycia energii na podstawie prognoz
Oparty na sztucznej inteligencji tryb Growatt Smart Schedule Mode wykorzystuje informacje o wzorcach zużycia energii, sygnałach cenowych taryf oraz wymaganiach dotyczących magazynu energii.
Zgodnie z opublikowanym opisem technicznym rozwiązanie wykorzystuje prognozowanie obciążenia oparte na uczeniu maszynowym, inteligentne sterowanie ładowaniem i rozładowywaniem baterii, integrację z taryfami czasowymi (TOU) oraz możliwość dostosowywania harmonogramów za pomocą aplikacji.
Dostępność funkcji zależy od kompatybilności urządzeń i konfiguracji systemu.
Growatt GroHome: inteligentne zarządzanie energią w domu
GroHome integruje kompatybilne instalacje fotowoltaiczne, magazyny energii, ładowarki samochodów elektrycznych (EV), systemy sterowania ogrzewaniem, interfejsy VPP oraz inteligentne urządzenia IoT.
Growatt opisuje GroHome jako rozwiązanie wspierające prognozowanie produkcji i zużycia energii z wykorzystaniem analizy dużych zbiorów danych (Big Data) oraz sztucznej inteligencji (AI).
W zależności od podłączonych urządzeń i konfiguracji systemu energia słoneczna może być kierowana do magazynu energii, ładowania samochodu elektrycznego lub innych urządzeń domowych, którymi można sterować.
GroHomeManager-X: integracja i monitorowanie domowych urządzeń energetycznych
GroHomeManager-X odpowiada za pomiary i komunikację w ekosystemie GroHome. Obsługuje instalacje jedno- i trójfazowe, zapewnia komunikację przewodową i bezprzewodową oraz umożliwia monitorowanie maksymalnie 12 urządzeń.
ShinePhone: inteligentne monitorowanie energii i harmonogramowanie wspierane przez AI
Aplikacja ShinePhone umożliwia monitorowanie pracy instalacji fotowoltaicznych i magazynów energii. ShineServer zapewnia monitoring przez przeglądarkę internetową, natomiast OSS wspiera obsługę instalatorów i dystrybutorów.
W 2026 roku Growatt zaprezentował ulepszoną platformę ShinePhone, oferującą bardziej zaawansowaną wizualizację przepływów energii, harmonogramowanie wspierane przez AI oraz zarządzanie wieloma urządzeniami.
Dostępność poszczególnych funkcji zależy od kompatybilnego sprzętu i ustawień systemu.
SEM-XA-R: zarządzanie energią w zastosowaniach komercyjnych i przemysłowych
Inteligentny system zarządzania energią Growatt SEM-XA-R (Smart Energy Manager) obsługuje monitorowanie całego systemu oraz ograniczanie ilości energii oddawanej do sieci w przemysłowych i komercyjnych systemach magazynowania energii (C&I).
Urządzenie obsługuje komunikację przez Ethernet i RS485, pomiary parametrów systemu, elastyczne konfiguracje przekładników prądowych (CT) oraz funkcje zabezpieczające na wypadek awarii (Failsafe).
Są to funkcje monitorowania i sterowania, które należy odróżnić od predykcyjnych funkcji AI dostępnych w trybie Smart Schedule Mode. Zaawansowana optymalizacja zależy od architektury i konfiguracji całego systemu.
Podsumowanie: przyszłość energetyki słonecznej to przede wszystkim inteligentniejsze zarządzanie energią
Wraz z rosnącą popularnością fotowoltaiki, magazynów energii, ładowania samochodów elektrycznych (EV) i zmiennych taryf energetycznych zarządzanie energią elektryczną staje się równie ważne jak jej produkcja. Inteligentne harmonogramowanie wykorzystuje prognozy, dane dotyczące zużycia energii, poziom naładowania magazynu (SOC), ceny energii oraz wymagania dotyczące pracy systemu, aby pomóc gospodarstwom domowym i firmom efektywniej korzystać z energii.
Growatt oferuje rozwiązania takie jak AI Smart Schedule Mode, GroHome, GroHomeManager-X, ShinePhone oraz systemy zarządzania energią dla sektora komercyjnego i przemysłowego (C&I), dostosowane do potrzeb użytkowników indywidualnych i biznesowych. Dostępność poszczególnych funkcji zależy od kompatybilności urządzeń, konfiguracji systemu oraz dostępności na danym rynku.
Więcej informacji można znaleźć na stronie Growatt Australia.
Najczęściej zadawane pytania dotyczące zarządzania energią z wykorzystaniem AI
Co właściwie robi AI w systemie fotowoltaicznym?
Sztuczna inteligencja analizuje prognozy produkcji energii słonecznej, zużycie energii, poziom naładowania magazynu (SOC) oraz taryfy energetyczne, aby pomóc określić, kiedy energia powinna być magazynowana, zużywana, pobierana z sieci lub do niej oddawana.
Czy zarządzanie energią z wykorzystaniem AI może obniżyć rachunki za prąd?
Może pomóc ograniczyć koszty energii poprzez zwiększenie autokonsumpcji energii słonecznej, optymalizację wykorzystania magazynu energii oraz lepsze planowanie poboru prądu z sieci. Rzeczywista wysokość oszczędności zależy od konfiguracji systemu, taryf energetycznych i zużycia energii.
Język
ZAPISZ SIĘ DO NASZEGO NEWSLETTERA
