V enem intenzivnem dnevu je naš vrh združil voditelje, energetske in digitalne strokovnjake, inovatorje ter vizionarje. Raziskovali smo, kako umetna inteligenca in podatki, spajanje sektorjev, kibernetska odpornost ter platforme umetne inteligence že danes preoblikujejo evropski energetski sistem – in kaj to v praksi pomeni za organizacije. Kakovost dialoga in odprtost izmenjave sta udeležence pustili iskreno navdihnjene in polne energije.

Umetna inteligenca ni več zgolj modna beseda ali oddaljena obljuba prihodnosti. Danes se že uporablja za temeljito preobrazbo načinov, kako energijo proizvajamo, distribuiramo in porabljamo. Prispevek predstavlja vodstveni priročnik za digitalno preobrazbo ter prikazuje konkretne primere uporabe iz prakse, ki dokazujejo izjemne prihranke učinkovitosti, dosegljive z umetno inteligenco.

Napovedovanje sončnega obsevanja na ravni celotnih regij

Dr. Tadej Justin iz podjetja MEDIUS je naslovil ključen izziv napovedovanja sončne proizvodnje: večina modelov strojnega učenja je vezana na posamezno lokacijo in jih brez zgodovinskih podatkov ni mogoče uporabiti drugje. Predstavil je SunSafe AI, posplošen model globokega učenja, ki omogoča napovedovanje sončnega obsevanja za katerokoli lokacijo v Sloveniji – tudi tam, kjer zgodovinski podatki ne obstajajo.

Ta preboj odpravlja eno največjih ovir za hitro umeščanje novih sončnih elektrarn in bistveno pospešuje razvoj sončne proizvodnje.

Upravljanje razpršenih sredstev: fleksibilnost ni le algoritem

Ddr. Blaž Krese iz GEN-I se je poglobil v inženirske izzive upravljanja razpršenih energetskih sredstev, kot so baterijski hranilniki energije. Poudaril je, da zanesljiva fleksibilnost virtualne elektrarne (VPP) zahteva bistveno več kot zgolj napredne algoritme.

Ključni elementi so visokofrekvenčno spremljanje delovanja, robustne povratne zanke ter pametni algoritmi združevanja, ki upoštevajo dejanske fizikalne razmere posamezne enote – vključno z vplivi okoljske temperature in morebitnimi prekinitvami podatkovnih tokov.

Optimizacija hidroelektrarn z umetno inteligenco: od tednov do minut

Petre Bozhikov iz podjetja Craftworks je predstavil primer uporabe, ki izjemno jasno ponazarja preobrazbeno moč umetne inteligence. V sodelovanju z družbo Verbund, največjim proizvajalcem električne energije v Avstriji, so razvili rešitev, podprto z umetno inteligenco, za optimizacijo obratovanja hidroelektrarn.

Rezultati so osupljivi: proces, ki je prej zahteval delo štirih zaposlenih s polnim delovnim časom in trajal tri tedne, je danes zaključen v manj kot treh minutah. Poleg časovnih prihrankov rešitev omogoča tudi proizvodnjo več električne energije iz enake količine vode – kar predstavlja pomemben prispevek k trajnostnim ciljem.

Mestni energetski sistemi kot prepleten ekosistem

Uršula Krisper iz Elektro Ljubljana je predstavila projekt Synergy-NETS, ki preučuje medsebojno delovanje elektroenergetskega sistema in sistema daljinskega ogrevanja v Ljubljani. Projekt testira fleksibilnost različnih sredstev – od soproizvodnih enot (SPTE), polnilnic za električna vozila do kompresorjev za stisnjen zemeljski plin (CNG) za mestne avtobuse.

Primer jasno kaže kompleksno in medsebojno povezano naravo sodobnih urbanih energetskih sistemov ter pomen celostnega pristopa k njihovemu upravljanju.

Podatki kot temelj učinkovitosti

Alan Hadžić iz podjetja SmartIS je izpostavil temeljno načelo energetske optimizacije: največjo učinkovitost lahko dosežemo le, če začnemo pri podatkih. Predstavil je okvir Observe – Control – React (OCR), ki omogoča tehnološko nevtralno zbiranje podatkov, gradnjo znanja prek vizualizacij in nadzornih plošč ter uporabo inteligence za avtomatiziran odziv.

Tak pristop omogoča optimizacijo tako proizvodnje kot rabe energije ter zagotavlja, da sistemi ne ostajajo zgolj opazovalni, temveč tudi aktivno upravljani.

Inteligentno upravljanje energije v velikem merilu

Matija Mlakar iz Siemens Energy je predstavil sistem OMNIVISE Energy Management System, napredno, oblačno zasnovano krmilno plast za optimizacijo razporejanja in oddaje ponudb v kompleksnih energetskih sistemih. Sistem s pomočjo digitalnih dvojčkov in strojnega učenja določa najdonosnejše scenarije na različnih trgih – vključno s trgi sistemskih storitev – ter jih lahko tudi samodejno izvaja.

To predstavlja prihodnost energetskega obratovanja: sisteme, ki razmišljajo, se učijo in optimizirajo delovanje v realnem času.

Sklep

Umetna inteligenca v energetiki je dokončno prešla iz faze eksperimentiranja v fazo izvedbe. Primeri uporabe, predstavljeni na Digital Energy Summit 2025, jasno dokazujejo, da se resnična vrednost sprosti takrat, ko so kakovostni podatki, domensko znanje in umetna inteligenca tesno vpeti v vsakodnevno obratovanje.

Ne glede na področje – napovedovanje sončne proizvodnje, optimizacijo hidroelektrarn, virtualne elektrarne ali urbane energetske sisteme – je bilo sporočilo enotno: hitrost, razširljivost in celostno razumevanje sistema so pomembnejši od zgolj teoretične natančnosti.

Konkurenčna prednost v energetskem prehodu ne bo izvirala iz samega dejstva, da ima organizacija umetno inteligenco, temveč iz tega, da jo uporablja tam, kjer se sprejemajo odločitve – in s hitrostjo, ki jo sistem zahteva.

O EU Regional Digital Energy Summit

DES je stičišče evropskih voditeljev na področju digitalne energetike, kjer se bere smer prehoda še preden ta postane splošno uveljavljena – tam, kjer se strategija sreča s prakso.

Pridružite se nam na naslednji izdaji EU Regional Digital Summit: 2.–3. december 2026 v Ljubljani. Postanite del razprav, ki oblikujejo prihodnost evropske digitalne energetike — in razmislite, da na oder pripeljete tudi svoj primer uporabe.