A MAVIR AI-bevezetést készít elő a rendszerirányításban és a hálózati karbantartásban

Traders Union
Minden hír
Pénzügyi hírek
MAVIR AI bevezetés rendszerirányításban

Minden hír

Vezető hírek

Szerkesztők kedvencei

Részvények

Kriptovaluták

Gazdaság

Devizák

Árupiacok

Üzlet és vagyon

Piaci hangok

Sholanke Dele

27.05.2026

A MAVIR AI-bevezetést készít elő a rendszerirányításban és a hálózati karbantartásban — AI a magyar energiarendszerben

A magyar villamosenergia-rendszer gyors átalakulása egyre nagyobb adatmennyiséget, rövidebb reakcióidőt és összetettebb üzemeltetési döntéseket hoz a MAVIR számára. A rendszerirányító szerint az AI ezekben a folyamatokban érdemi üzleti és működési értéket adhat, miközben a hibák kockázata miatt a technológia csak szigorú biztonsági feltételek mellett alkalmazható.

Kiemelések

A MAVIR 2025-re a megújuló kapacitást közel 9000 MW-ra, 2029-re pedig 13 240 MW-ra várja, miközben a hagyományos kapacitás 9550 MW-ról 6548 MW-ra csökken.
Az mFRR Tool gépi tanulási modellje 1,3 milliárd forint potenciális megtakarítást azonosított egy év alatt, következetes alkalmazás esetén.
A tartalékméretezési AI-megoldás 99,88 százalékos megbízhatósággal több mint 6 százalékos kapacitáscsökkenést tesz lehetővé, jelentős költségmegtakarítással.

AI-stratégia és működési korlátok

A Portfolio.hu beszámolója szerint Simon Dezső, a MAVIR informatikai és üzletfejlesztési vezérigazgató-helyettese előadásában arról beszél, hogy a társaság egyszerre kezel kritikus villamosenergia-infrastruktúrát és nagy mennyiségű adatot, ezért az AI alkalmazása csak akkor lehet indokolt, ha az üzembiztonságot is erősíti. A vállalat a termelés, az elosztás és a fogyasztás között működik átviteli hálózati szinten, rendszerirányítást, piacműködtetést, valamint hálózatfejlesztést és üzemeltetést végez.

Simon Dezső szerint a hazai rendszer a korábbi centralizált modellhez képest jóval decentralizáltabbá válik a megújuló termelők gyors térnyerése miatt. Elmondása alapján a megújuló kapacitás 2012-ben még 0,4 MW volt, 2025-re viszont megközelíti a 9000 MW-ot, és 2029-re 13 240 MW-ra emelkedhet, miközben a hagyományos termelői kapacitás 2012 és 2025 között 9550 MW-ról 6548 MW-ra csökken, a csúcsterhelés pedig 6443 MW-ról 7663 MW-ra nő.

A vezető három alapelv köré rendezi a TSO-kkal szembeni elvárásokat: ellátásbiztonság, költséghatékonyság és fenntarthatóság. Azt hangsúlyozza, hogy a MAVIR-nál az első szempontból nem lehet engedni, mert egy AI-alapú döntéstámogató rendszer hibája nemcsak üzleti veszteséget, hanem az ország villamosenergia-ellátását érintő következményeket is okozhat.

A bemutatott jövőkép szerint a MAVIR külön AI-irányítási szervezetet hoz létre, AI-érettségi felméréssel követi a fejlesztéseket, és modern adatplatformot épít. A társaság számára továbbra is nehéz kérdés a számítási kapacitás biztosítása, mert a saját infrastruktúra korlátozott, a külső felhőszolgáltatások használatát pedig a szigorú adat- és kiberbiztonsági követelmények szűkítik.

Energetikai hatás és megtakarítási lehetőségek

Az előadás alapján az AI legfontosabb felhasználási területei közé tartozik a megújuló termelés, a terhelés, az időjárás, a hálózati veszteség és a határmetszéki áramlások előrejelzése, valamint az operatív döntéstámogatás, a hibakezelés és a hálózati optimalizáció. A MAVIR az eszközmenedzsmentben is lát lehetőséget, elsősorban a prediktív karbantartásban, az élettartam-növelésben és a preventív hibadetektálásban.

Simon Dezső konkrét példaként említi az mFRR Tool nevű megoldást, amely rövid távú kiegyenlítetlenség-előrejelzést használ gépi tanulással. Elmondása szerint az egyéves használati időszak alapján 1,3 milliárd forintos megtakarítási potenciált azonosítottak, bár ez nem realizált eredmény, hanem annak becslése, hogy mekkora összeg lett volna elérhető a modell következetes alkalmazásával.

A tartalékméretezési megoldás a bemutató szerint 99,88 százalékos megbízhatóság mellett több mint 6 százalékos kapacitáscsökkenést tesz lehetővé, ami a tartalékok költségszintje miatt pénzügyileg is érdemi hatású lehet. A drónos állapotfelmérési pilot pedig azt mutatja, hogy AI-alapú képfeldolgozással gyorsabban azonosíthatók a távvezetékek és oszlopok hibái, mint a hagyományos ellenőrzési folyamatokkal.

A magyar rendszerirányító számára a technológia bevezetése nem öncélú digitalizációt jelent, hanem a megújuló integráció, a közel valós idejű hálózatmenedzsment, az európai interoperabilitás és a reziliencia erősítésének támogatását. Simon Dezső szerint az AI a következő években elsősorban támogató eszköz marad, miközben a döntés, a felelősség és a rendszerszintű mérlegelés továbbra is emberi feladat.

Korábbi cikkünkben a villamosenergia-rendszer digitalizációjáról és a decentralizált termelés terjedéséről írtunk, amely gyorsan növeli az ágazat adatigényét, és ezzel együtt az AI és a gépi tanulás szerepét az előrejelzésekben. Bemutattuk azt is, hogy az AI-modellek pontosíthatják a másnapi villamosenergia-árak becslését, miközben az algoritmusok növekvő számítási és energiaigénye új rendszer- és infrastruktúra-korlátokat helyez a fókuszba.

Ez az anyag harmadik felek véleményét tartalmazhatja, a weboldalon található adatok és információk egyike sem minősül befektetési tanácsnak a Jogi nyilatkozatunk szerint. Bár szigorú Szerkesztői Integritást követünk, ez a bejegyzés tartalmazhat hivatkozásokat partnereink termékeire.

Tetszett a cikk?