Παραγωγική Τεχνητή Νοημοσύνη στην Απόκριση Ζήτησης: Βιβλιογραφική Ανασκόπηση και Θεωρητικό Πλαίσιο

Abstract

Η αυξανόμενη πολυπλοκότητα των σύγχρονων ενεργειακών συστημάτων, λόγω της διείσδυσης των ανανεώσιμων πηγών ενέργειας και της ενεργού συμμετοχής των καταναλωτών, ως ενεργών καταναλωτών-παραγωγών, καθιστά αναγκαία την ανάπτυξη προηγμένων μηχανισμών απόκρισης ζήτησης (Demand Response, DR). Παρά την τεχνολογική ωριμότητα των συστημάτων DR, η αποτελεσματικότητά τους περιορίζεται από ένα σημαντικό χάσμα μεταξύ τεχνικής πληροφορίας και ανθρώπινης κατανόησης, το οποίο επηρεάζει τη συμμετοχή και τη λήψη αποφάσεων των χρηστών. Η παρούσα εργασία διερευνά τον ρόλο της Παραγωγικής Τεχνητής Νοημοσύνης, ως μηχανισμού γεφύρωσης του χάσματος της επικοινωνίας και της επιλογής στα ενεργειακά συστήματα. Μέσα από μια συστηματική βιβλιογραφική ανασκόπηση και συνθετική ανάλυση, εξετάζεται η ενσωμάτωση αρχών αλληλεπίδρασης ανθρώπου-Τεχνητής Νοημοσύνης (Human-AI Interaction), Επεξηγηματικής Τεχνητής Νοημοσύνης (Explainable Artificial Intelligence) και προσωποποίησης σε περιβάλλοντα DR. Η εργασία προτείνει ένα εννοιολογικό πλαίσιο που συνδυάζει ανάλυση δεδομένων, πρόβλεψη, βελτιστοποίηση και συνομιλία με AI, με στόχο τη δημιουργία ενός ανθρωποκεντρικού συστήματος υποστήριξης αποφάσεων. Η εργασία εξετάζει επίσης πώς η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να παρουσιάζει σύνθετα ενεργειακά δεδομένα με τρόπο πιο εύκολο για τον χρήστη. Παράλληλα, προτείνονται δείκτες για την αξιολόγηση της τεχνικής, της οικονομικής και της συμπεριφορικής απόδοσης του συστήματος, καθώς και ένα ενδεικτικό σενάριο εφαρμογής σε περιβάλλον απόκρισης ζήτησης. Το προτεινόμενο πλαίσιο παρουσιάζεται επίσης μέσα από μια εννοιολογική περίπτωση χρήσης, με τη μορφή κινητής εφαρμογής που συνδέει τον καταναλωτή με τον πάροχο και το ενεργειακό σύστημα. Η εφαρμογή χρησιμοποιεί παραγωγική τεχνητή νοημοσύνη για να παρουσιάζει τα ενεργειακά δεδομένα ως προσωποποιημένες προτάσεις και επιτρέπει στον χρήστη να ζητά εξηγήσεις σε φυσική γλώσσα. Έτσι, ο χρήστης δεν λαμβάνει μόνο μια προτεινόμενη ενέργεια, αλλά μπορεί να κατανοήσει και το σκεπτικό της. Τα αποτελέσματα της εργασίας υποδεικνύουν ότι η αξιοποίηση της Παραγωγικής Τεχνητής Νοημοσύνης μπορεί να συμβάλει ουσιαστικά στη μετάβαση από τεχνοκεντρικά σε ανθρωποκεντρικά ενεργειακά συστήματα, βελτιώνοντας τόσο την αποδοτικότητα των ενεργειακών αγορών όσο και την εμπειρία των χρηστών. Παράλληλα, αναδεικνύονται κρίσιμες προκλήσεις που σχετίζονται με την αξιοπιστία, την επεξηγησιμότητα και τη ρυθμιστική συμμόρφωση των συστημάτων AI, θέτοντας τη βάση για μελλοντική έρευνα στον τομέα.