Káplár‑Zagyi Evelin és Székely Magor Illés, az E.On adatelemző szakértői a Portfolio AI in Energy 2026 konferenciáján tartott előadásukban az elektromos elosztóhálózati társaságok (DSO‑k) számára kínálkozó lehetőségeket és gyakorlati tapasztalatokat mutatták be a hálózati infrastruktúra rekonstrukciója és a vegetációmenedzsment adatalapú optimalizálása terén.
Mire jók az AI‑megoldások a két területen?
A prezentáció szerint a vegetációmenedzsment elsődleges célja az üzembiztonsági kockázat csökkentése, a szabályozási megfelelés biztosítása és az erőforrás‑allokáció optimalizálása. A hálózati rekonstrukció célja a tőkeberuházások (CAPEX) hatékony felhasználása, a szolgáltatási színvonal emelése és a proaktív karbantartás támogatása.
A digitalizáció mint alap
A két szakember hangsúlyozta, hogy az adatalapú döntéstámogatás bevezetésének legfontosabb alapja a vállalati digitalizáció. Erre számos nemzetközi projekt is fókuszál; említették a Danube InGrid Project (Danube Intelligent Grid) programot, amely határokon átnyúló, magyar–szlovák intelligens hálózati együttműködés.
A megközelítés alapvető elemei:
- okos hálózati eszközök (IoT), amelyek valós idejű és rögzített mérési adatokat szolgáltatnak;
- a hálózat 3D‑s digitális ikerpárja (digital twin), amely nem csupán a papíralapú nyilvántartás kiváltása, hanem a teljes rendszer digitális leképezése.
Data‑ és AI‑Governance
A prezentáció második lépcsőjeként a data‑ és AI‑governance említése szerepelt: szabályozási és technológiai keretrendszer, közös nyelv, kockázatkezelés és megfelelőség biztosítása. Az AI‑alapú döntéstámogatás kiemelten emberi felügyelet mellett működik.
Az AI ökoszisztéma rétegei a szakértők szerint a következők: deep learning, machine learning, általános AI komponensek és az AI governance. A vegetációmenedzsmenthez, képfeldolgozáshoz és hálózati rekonstrukcióhoz szükséges adatok mind a gépi tanulási modellezés tárgyát képezik.
Az adatok minősége és szerkezete
A Data governance során kulcsfontosságú szempontok:
- az adatstruktúra és az adatleltár;
- adatminőségi vizsgálatok és az adatkonzisztencia;
- az adatmennyiség kezelése.
A technikai megvalósításnál gyakori probléma a silósodott és „piszkos” adatok jelenléte; erre a központi adattárház jelenthet megoldást. A vállalati környezet folyamatos változása — új rendszerek, új adatstruktúrák — a data governance bevezetésével kezelhető.
Szakértői kontroll, átláthatóság és skálázhatóság
A mérnökök szkepticizmusa és a modellek „Black Box” hatása esetén a szakértői egyeztetések, külső‑belső szakértői vélemények beépítése, rendszeres tesztelések és visszamérések csökkentik a kockázatot. A skálázhatóság és a számítási kapacitás igényeit a felhőalapú architektúra képes megfelelően kezelni.
Idősoros snapshot‑megközelítés és prediktív modellezés
Az előadók ismertették az idősoros snapshot (pillanatfelvétel) logikáját: egy dinamikus adatmodellben a vegetáció és a hálózat állapotát adott időpontokban készült pillanatfelvételek rögzítik. A prediktív modellezés alapját a történeti állapotok rekonstrukciója képezi. Az időhelyesség elve szerint a modellezés csak az adott pillanatban ismert információkat használja.
Több időpontban készült snapshot felhasználásával stabilabb tanítóhalmaz és megbízhatóbb modelltanítás érhető el: a növényzeti növekedési trendek és a hálózati állapotváltozások azonosítása így pontosabbá válik.
Összegzés
Káplár‑Zagyi Evelin és Székely Magor Illés előadása szerint az AI és az adatgazdálkodás alkalmazása a DSO‑knál a biztonság növelését, a költséghatékony beruházásokat és a hatékonyabb üzemeltetést szolgálja. A sikerhez elengedhetetlen a digitalizáció, a jó minőségű adatok, a governance keretrendszer, a szakértői kontroll és a skálázható számítási háttér.
