Automatyka stosowana powszechnie w inteligentnych sieciach ciepłowniczych nie zawsze radzi sobie z nieliniowością w ciepłowniczych obiektach regulacji. Wykorzystanie algorytmów sztucznej inteligencji da możliwość poprawy efektywności energetycznej dzięki zwiększeniu zdolności do niezależnej i łącznej regulacji węzłów ciepłowniczych. Komunikacja węzłów wsparta uczeniem maszynowym umożliwi optymalizację pracy źródeł i redukcję ilości zużytego paliwa.

Rozwiązanie to nieźle wpisuje się we wszystkie scenariusze przyszłości polskiej energetyki dzięki korzyściom związanym z podnoszeniem efektywności energetycznej. W scenariuszu RES-topii pomoże zarządzać siecią ciepłowniczą zaopatrującą domy, które nie wytwarzają energii cieplnej na własne potrzeby. W scenariuszach Nuclear Hot oraz Powrotu Węgla umożliwi racjonalne zarządzanie generacją i dystrybucją ciepła w warunkach łagodnych zim.

Systemy zdalnej detekcji drobnych wycieków i przecieków umożliwią wczesne i sprawne wykrywanie punktów nieszczelności systemu wodociągowego, ograniczenie strat wody i ciepła oraz szybkie uzupełnienie zładu.

Podobnie jak poprzednie rozwiązanie, systemy nadzoru i detekcji wycieków z sieci ciepłowniczych dobrze wpisują się we wszystkie scenariusze przyszłości energetyki w Polsce. 

Podstawą funkcjonowania systemu Smart Grid jest AMI, gdyż wszystkie urządzenia zarządzające przepływem energii elektrycznej w systemie działają w oparciu o informacje o stanie sieci. W Polsce budowę AMI rozpoczęto wiele lat temu pod presją regulacji mających swe źródło w UE. Krajowe otoczenie prawne i wynikająca stąd niemożność wdrożenia adekwatnych modeli biznesowych stanowi barierę ekonomiczną, czyniąc te inwestycje nieopłacalnymi. Stąd też powstałe systemy pełnią głównie funkcję zdalnego odczytu oraz nieistotne z punktu widzenia możliwości technicznych – funkcje operatorskie. Tymczasem powinien to być system dostarczający informacji o stanie sieci we wszystkich węzłach i gałęziach w czasie rzeczywistym, za pośrednictwem sieci transmisji danych przygotowanej do świadczenia usług przemysłowych. Wdrożenie systemu AMI pozwoli na wzrost efektywności systemu i istotne ograniczenie kosztów produkcji i dystrybucji energii elektrycznej.

Korzyści płynące z rozwoju AMI będą odczuwalne we wszystkich scenariuszach przyszłości energetyki w Polsce.

Ważnym elementem drugiej fali elektryfikacji, jaką jest budowa sieci Smart Grid, może być przechodzenie z prądu zmiennego na prąd stały. W wypadku długich linii HVDC łączne koszty inwestycji i utrzymania już obecnie uzasadniają przejście na DC. Wraz z rozwojem elektroniki mocy będą spadać koszty inwerterów oraz będzie rosła ich niezawodność. To z kolei powinno zachęcać do przechodzenia na prąd stały również na liniach krótszych, a następnie na dystrybucyjnych. Jest możliwe, że za jakiś czas rozpocznie się wymiana transformatorów na przetwornice nawet na stacjach niskiego napięcia, a użytkownicy końcowi będą zachęcani wymiany osprzętu na nowy, dostosowany do zasilania z DC. W pierwszej kolejności może mieć miejsce na liniach podziemnych, co pozwoli na zmniejszenie strat. Równolegle z procesem przechodzenia na prąd stały w sieciach operatorskich, wymieniane powinny być systemy zarządzania stabilnością sieci, a synchronizacja może przestać być istotnym zadaniem sterowania siecią. Zmiana ta pozwoli m.in. na zmniejszenie strat zw. z przepływem energii w sieci oraz uproszczenie obsługi sieci.

Obecnie sieci dystrybucyjne zautomatyzowane są tylko w ograniczonym stopniu. Systemy sterowania i nadzoru obejmują swoim działaniem przede wszystkim elementy stacji wysokiego napięcia oraz stacji średniego napięcia w ramach rozdziału pierwotnego (czyli przede wszystkim główne punkty zasilania, z którymi połączone są stacje terenowe stanowiące już element rozdziału wtórnego energii elektrycznej). Coraz częściej obserwuje się trend do automatyzowania także elementów rozdzielnic niskiego napięcia. Wkroczenie automatyki na niższe poziomy sieci dystrybucyjnych pozwoli na zwizualizowanie stanu tych elementów sieci oraz da możliwość zdalnego sterowania nimi. Aspekty te powinny istotnie podnieść efektywność pracy sieci rozdzielczej. Ponadto, w oparciu o wymianę informacji pomiędzy elementami w głębi sieci oraz sterownikami centralnymi w ramach systemów sterowania i nadzoru możliwe stanie się wdrożenie dalece autonomicznych algorytmów samoczynnej restytucji sieci (FDIR – Fault Detection, Isolation and Restitution systems) w przypadku wystąpienia w niej zakłóceń. Takie rozwiązania pozwolą na automatyczne wykrywanie lokalizacji zakłócenia w sieci terenowej, wyizolowanie minimalnego fragmentu sieci dotkniętego awarią, a następnie na wykonanie automatycznych przełączeń konfiguracji sieci w celu przywrócenia zasilania jak największej liczbie odbiorców.

Rozproszone, odnawialne źródła energii mogą być instalowane w sieci wewnętrznej odbiorcy energii. Sieci takie określa się mianem mikrosieci. Stanowią one samowystarczalne (w pewnym zakresie, zależnym od typu i mocy źródeł wewnętrznych, poziomu i charakteru odbiorów, a także sposobu sterowania i regulacji takiego układu) enklawy energetyczne składające się z wewnętrznych źródeł energii (np. ogniw PV, małych elektrowni wiatrowych, agregatów itp.) i odbiorów energii. Utworzenie mikrosieci pozwala na radykalne obniżenie kosztów energii elektrycznej pobieranej z sieci. Zapewnienie bezpieczeństwa mikrosieci dla odbiorców i wysokiej niezawodności zasilania wymaga wyposażenia jej w element stabilizujący poziom generacji np. generator napędzany turbiną gazową lub lepiej magazyn energii (zapewnia on znacznie większą dynamikę regulacji oddawanej i pobieranej mocy bilansującej mikrosieć), a także w system sterowania i regulacji (zarządzania) mikrosiecią. Rolą takiego systemu automatyki jest prognozowanie generacji wewnętrznej, realizacja pomiarów (w szczególności mocy pobieranej z sieci zewnętrznej, obciążenia mikrosieci oraz poziomu generacji wewnętrznej), a także zapewnienie automatycznego sterowania i regulacji źródeł wewnętrznych i odbiorów w oparciu o różne funkcje celu np. w algorytm minimalizacji kosztów energii, zwiększenia bezpieczeństwa pracy mikrosieci lub minimalizacji emisji CO2.

Rozwiązanie to wpisuje się szczególnie dobrze w scenariusz RES-topii zakładający rozproszoną produkcję energii. Jest za to niedostosowany do scenariusza powrotu węgla, gdzie wciąż obecna jest silna centralizacja.

Wizualizacja danych zbieranych przez urządzenia automatyki i sensory w sieci Smart Grid to w obecnych czasach tylko częściowe wykorzystanie potencjału tych informacji. Dane generowane zarówno przez urządzenia automatyki jak i sensory mogą być wykorzystane do zasilenia systemów eksperckich, których zadaniem jest szerokie wnioskowanie oparte na uczeniu maszynowym (machine learning). Wnioskowanie to może zostać użyte np. do optymalizacji konfiguracji sieci pod kątem zmniejszenia strat i zwiększenia niezawodności, wykrywania anomalii w warunkach pracy elementów sieci, a także do efektywnego planowania prac serwisowych czy modernizacyjnych. Tego typu systemy mogą zapewnić funkcjonalność predykcyjnego zarządzania majątkiem sieciowym (predictive maintenance). Stanowi to znaczną wartość dodaną dla użytkownika i pozwala radykalnie usprawnić pracę sieci w aspektach niezawodności i ekonomiki działania. Systemy eksperckie najefektywniej będą działać w oparciu o rozwiązania chmurowe (cloud computing) – takie rozwiązanie zapewni znaczną moc obliczeniową przy niskich kosztach implementacji. Jednokierunkowa komunikacja w oparciu o technikę Internetu rzeczy IoT (Internet of Things) pomiędzy systemem i źródłami danych pozwoli dodatkowo ograniczyć koszty, przy jednoczesnym podniesieniu bezpieczeństwa cybernetycznego.

Przyszłościowe rozwiązania Smart Grid bazują na szybkiej i niezawodnej komunikacji pomiędzy urządzeniami automatyki elektroenergetycznej (przekaźnikami zabezpieczeniowymi, sterownikami obiektowymi, sterownikami centralnymi, sensorami, serwerami danych itp.). Znaczna część wymiany informacji najprawdopodobniej będzie musiała być w przyszłości realizowana w oparciu o łącza bezprzewodowe. W szczególności będzie to dotyczyć elementów systemów automatyki zainstalowanych w głębi sieci rozdzielczej na poziomie średnich i niskich napięć, gdzie zastosowanie łączy światłowodowych jest nieekonomiczne i trudne do zrealizowania ze względu na rozległość obszarową oraz dużą ilość połączeń do zrealizowania. W tym miejscu, technologia komunikacji 5G będzie wydajnym i niezawodnym rozwiązaniem do zrealizowania wymienionych powyżej połączeń.

Wysoki stopień informatyzacji sieci elektrycznej, dwukierunkowa wymiana informacji w modelu Smart Grid oraz rosnąca liczba urządzeń wyjściowych typu IoT pracujących w tych sieciach rodzą istotne narażenie na cyberzagrożenia. Nieodpowiednio chroniona sieć może być podatna na cyberataki, które naruszać będą bezpieczeństwo całej sieci, jak i podmiotów z niej korzystających. W ujęciu indywidualnym zagrożeniem może być  inwigilacja gospodarstw domowych przez przestępców; w ujęciu zbiorowym możliwe staną się ataki skutkujące zaburzeniami w dostawie energii elektrycznej i całkowitymi wyłączeniami prądu. Dlatego systemy Smart Grid przyszłości powinny być projektowane z uwzględnieniem wbudowanych systemów wielopoziomowych zabezpieczeń chroniących przed cyberprzestępczością oraz jej skutkami. 

Rozwój i wdrożenie tego rozwiązania wydają się  korzystne we wszystkich scenariuszach, gdyż żaden z nich nie jest odporny na możliwe cyberzagrożenia.