Tekoälymallien soveltaminen älykkääseen energianhallintaan

Abstract

Opinnäytetyössä analysoitiin tekoälyn soveltuvuutta energianhallinnan eri osa-alueisiin. Työssä tarkasteltiin koneoppimisen, syväoppimisen ja vahvistusoppimisen mahdollisuuksia muun muassa rakennuksissa, teollisuudessa, sähköverkoissa ja liikenteessä. Tavoitteena oli tuoda esiin tekoälypohjaisten ratkaisujen hyödyt, haasteet ja tulevaisuuden kehityssuunnat energianhallinnan näkökulmasta.

Työn menetelminä olivat kirjallisuuskatsaus ja teoreettinen analyysi. Aineistonkeruussa hyödynnettiin useita tieteellisiä tietokantoja, kuten Scopus, ScienceDirect, IEEE Xplore ja MDPI, joista haettiin materiaalia hakusanoilla ai, energy, management, enms, ems, ml, dl, rl. Aineistoista valikoitiin materiaalit niiden tieteellisen luotettavuuden, sisällöllisen soveltuvuuden sekä julkaisuvuoden perusteella. Lisäksi yksityiskohtaista materiaalia haettiin asiantuntijatahojen, kuten suurten energia-alan yritysten tai organisaatioiden verkkosivuilta.

Työn keskeiset havainnot osoittivat, että tekoälypohjaiset ratkaisut voivat merkittävästi tehostaa energianhallintaa tarjoamalla tarkempaa kulutuksen ennustamista, reaaliaikaista ohjausta ja resurssien tehokkaampaa kohdentamista. Haasteita ilmeni erityisesti laadukkaan datan saatavuudessa, järjestelmien käyttöönottoon liittyvissä teknisissä ja taloudellisissa vaatimuksissa sekä luottamuksen rakentamisessa tekoälyn toimintaan ja päätöksentekoprosesseihin organisaatioiden ja yksittäisten käyttäjien näkökulmasta. Tulevaisuuden näkymissä tekoälyn merkitys korostui erityisesti älykkäissä sähköverkoissa, sähköisessä liikenteessä sekä teollisuuden energianhallinnassa.

This thesis analyzed the applicability of artificial intelligence to various aspects of energy management. The study examined the potential of machine learning, deep learning, and reinforcement learning in areas such as buildings, industry, power grids, and transportation. The aim was to highlight the benefits, challenges, and future development directions of AI-based solutions from the perspective of energy management.

The research methods employed were a literature review and theoretical analysis. The data collection utilised several scientific databases, including Scopus, ScienceDirect, IEEE Xplore, and MDPI. Material was retrieved using keywords such as ai, energy, management, enms, ems, ml, dl, and rl. Sources were selected based on their scientific reliability, content relevance, and publication year. In addition, detailed material was collected from expert sources, such as the web-sites of major energy companies and professional organizations.

The key findings of this thesis indicated that AI-based solutions could significantly enhance energy management by enabling more accurate consumption forecasting, real-time control, and more efficient allocation of resources. Challenges were observed particularly in the availability of high-quality data, the technical and economic requirements of system implementation, and in building trust in AI operations and decision-making processes from the perspectives of both organizations and individual users. In future scenarios, the role of AI appeared especially prominent in smart grids, electric mobility, and industrial energy management.