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人工智能在能源电力领域中的应用

发布日期: 2018-7-31 10:03:22   浏览次数: 536

人工智能在能源电力领域的应用,总体来讲可以归纳为:传统方式的智能化改进,关键技术的延展与创新,多元因素的智能化融合。细化来看,主要在以下几个方面:


1. 管理方式的升级
在电力系统中,各方面的管理工作还存着的自动化、智能化程度偏低,即使有很多工作已经在智能化水平上有一定成果,但成果之间往往相互独立,未能充分发挥出有效的协同作用。人工智能的作用之一就是,有效整合现有系统,发挥系统之间的协同效用,极大化发掘现有系统的潜在价值,实在管理优化。
2. 关键领域的开拓
能源电力系统已经存在并发展许多年,拥有比较成熟的体系,但限于技术水平,很多领域并未能得以有效发展。
主要是大数据和云技术领域的开拓。主要体现为:需求侧响应、负荷预测、设备管理、信息化管理、电力市场等。
需求响应技术与用户行为特征息息相关,而对用户行为分析是基于历史数据的。面对大时间跨度,大用户范围,多类型行为等多重因素,数据规模庞大,关联关系不易分析。大数据技术可以有效挖掘潜在的数据信息,强大的计算能力也可以解决数据规模过大的难题,进而得到更准确的用户行为分析。
负荷预测技术不仅与用户息息相关,影响因素更是多种多样,温度、湿度、季节、天气等等。负荷预测方法多种多样,近些年基于R,Python等大数据分析的负荷预测方法开始浮现,想必随着更多人工智能技术的融入,可以有效解决历来面临的负荷预测精度问题。
设备管理是各行各业都面临的问题,尤其是长时间运行的功能性设备,何时进行必要的保养、检修或者更新,以往都是基于经验来决定的。对设备历史运行资料(尤其是故障资料)进行分析,合理的安排设备的相应管理及操作,能更充分的发挥各设备的价值。
信息化管理是能源电力领域的必然趋势,但各类能源、各类角色的数据各不相同,难于统一管理,这将影响信息化的协同建设。如何有效归整各类数据,提取关键信息,建立关联关系,是人工智能在推进信息化建设征程中的重要内容。
电力市场是当下国刚的一大热点,虽然有大量国外成熟电力市场的实例,但本土化的过程并不容易。负荷预测、金融行为、调度优化等,都需要新兴的计算技术予以支撑。
3. 多元因素的融合
这对于多元,主要讲两个方面:
多能源融合:能源始终是人类社会面临的终极问题。将多种能源有效融合在一起,基于能源的分布、特点、效用等因素,制定更优的能源使用方案,是实现节能和可持续的重要方法。在这个过程中,不仅数据庞大,分析方法也极为复杂,这就需要人工智能大显身手了。
多技术融合:在前面讲能源互联网时,单独拿出了技术层面。不管是大数据、云计算还是信息互联,都是为了促进能源的融合,实现能源的互联网化,这也必定只是技术领域的冰山一角。随着以后更多的新兴技术的涌现和更多成熟技术的应用,也必能创造更多可能。
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