電子發(fā)燒友網(wǎng)報(bào)道(文/李彎彎)當(dāng)前,全球能源系統(tǒng)正在轉(zhuǎn)型,而人工智能技術(shù)能夠從大量數(shù)據(jù)中挖掘有效信息,通過各種算法模型進(jìn)行預(yù)測(cè),從而有利于降低轉(zhuǎn)型的復(fù)雜性,降低成本。那么人工智能在能源轉(zhuǎn)型中有哪些應(yīng)用呢?
比如可再生能源發(fā)電和需求預(yù)測(cè)、電網(wǎng)運(yùn)行和優(yōu)化、能源需求管理等等。具體來說,比如太陽能和風(fēng)能電場(chǎng)的選址,借助人工智能技術(shù),更能夠?qū)ふ业郊扔凶罴训娜照蘸惋L(fēng)力資源又便于接入現(xiàn)有電網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施的地點(diǎn);通過人工智能技術(shù),還能夠改善風(fēng)電機(jī)組葉片、光伏面板或電力電子器件、控制系統(tǒng)等的設(shè)計(jì)。
再比如,運(yùn)用人工智能技術(shù),可以提升發(fā)電廠的日常運(yùn)維效率,降低成本;人工智能技術(shù)還可以通過學(xué)習(xí)歷史氣象數(shù)據(jù)、傳感器數(shù)據(jù)、圖像和視頻數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)對(duì)太陽能和風(fēng)能設(shè)備發(fā)電量的預(yù)測(cè),通過對(duì)歷史消費(fèi)數(shù)據(jù)分析,對(duì)系統(tǒng)的電力需求預(yù)測(cè)等等。
目前已經(jīng)有不少AI相關(guān)企業(yè)已經(jīng)進(jìn)入到新型能源的建設(shè)中,比如AI企業(yè)第四范式,該公司成立于2014年,是一家人工智能技術(shù)與服務(wù)提供商,業(yè)務(wù)是利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)和經(jīng)驗(yàn),通過對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行精準(zhǔn)預(yù)測(cè)與挖掘,揭示出數(shù)據(jù)背后的規(guī)律,幫助企業(yè)提升效率、降低風(fēng)險(xiǎn),獲得更大的商業(yè)價(jià)值。
第四范式在遷移學(xué)習(xí)、高維機(jī)器學(xué)習(xí)、AutoML、高性能AI算力,以及AI在各應(yīng)用領(lǐng)域內(nèi)的創(chuàng)新技術(shù)等方向居于世界領(lǐng)先地位,已在銀行、保險(xiǎn)、政務(wù)、能源、智能制造、零售、醫(yī)療、證券等領(lǐng)域,奪得中國機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)市場(chǎng)份額第一,而且目前已經(jīng)在港交所上市。
第四范式的風(fēng)機(jī)設(shè)備預(yù)測(cè)方案,利用風(fēng)電機(jī)組的溫度、油壓、轉(zhuǎn)速、有功功率、風(fēng)速等各項(xiàng)指標(biāo)數(shù)據(jù),通過高維機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)構(gòu)建故障診斷與預(yù)警模型,構(gòu)建風(fēng)機(jī)健康模型,分析風(fēng)機(jī)健康影響因素,為風(fēng)機(jī)故障定向檢修、制定維護(hù)計(jì)劃、經(jīng)濟(jì)運(yùn)行等提供科學(xué)依據(jù)。
除了第四范式,還有商湯科技,去年10月,商湯推出“商湯工業(yè)引擎”,是為工業(yè)場(chǎng)景數(shù)字化轉(zhuǎn)型打造的綜合性、智能化方案,不僅可以實(shí)現(xiàn)虛擬世界與現(xiàn)實(shí)世界的精準(zhǔn)交互,提升工業(yè)管理和運(yùn)維效率,還能提供豐富、多樣、高精度的AI算法和應(yīng)用,提前感知安全風(fēng)險(xiǎn),提高工業(yè)質(zhì)檢效率與精準(zhǔn)度。
而能源行業(yè),是“商湯工業(yè)引擎”的重點(diǎn)覆蓋領(lǐng)域之一,作為未來重要新型能源之一,太陽能光伏發(fā)電的應(yīng)用將有力推進(jìn)2030年碳達(dá)峰、2060年碳中和的雙碳目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。然而,光伏電站在運(yùn)維方面廣泛存在專業(yè)和集約化程度不夠、發(fā)電效率低下等問題。而商湯在能源行業(yè)的布局,則致力于解決這些問題。
目前商湯科技已經(jīng)與客戶企業(yè)一起,將AI技術(shù)賦能于新能源產(chǎn)業(yè)全生命周期,推動(dòng)從電力生產(chǎn)到電網(wǎng)運(yùn)維等多鏈條的數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智能化升級(jí),助力可持續(xù)發(fā)展的綠色能源。
如今,風(fēng)電、光伏等可再生能源已經(jīng)逐漸發(fā)展起來,未來將會(huì)更多的替代現(xiàn)有煤炭等能源,就如上文提到的一樣,在生產(chǎn)過程中,還存在很多問題,比如風(fēng)速、風(fēng)向、日照、氣溫、氣壓等環(huán)境因素,都會(huì)給電力系統(tǒng)帶來較大影響,使發(fā)電設(shè)備、并入電網(wǎng)都面臨運(yùn)行效率、設(shè)備安全等方面的問題。
而對(duì)這些新能源的輸出功率開展預(yù)測(cè),將有利于調(diào)度系統(tǒng)合理調(diào)整和優(yōu)化發(fā)電計(jì)劃,減少棄風(fēng)和棄光率,降低運(yùn)行成本。為此,能源、電力企業(yè)都紛紛引入人工智能技術(shù),以提升自身的競(jìng)爭(zhēng)力,比如國家能源集團(tuán)龍?jiān)垂こ碳夹g(shù)公司,之前就啟動(dòng)了風(fēng)電機(jī)組在線狀態(tài)監(jiān)測(cè)項(xiàng)目,而對(duì)這些新能源的輸出功率開展預(yù)測(cè),不僅有利于調(diào)度系統(tǒng)合理調(diào)整和優(yōu)化發(fā)電計(jì)劃,改善電網(wǎng)調(diào)峰能力,更能減少棄風(fēng)和棄光率,并降低其運(yùn)行成本,幫助電力企業(yè)提升競(jìng)爭(zhēng)力,該項(xiàng)目是以工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)“云霧邊端”融合技術(shù)為基礎(chǔ),創(chuàng)新性地設(shè)計(jì)風(fēng)電場(chǎng)全場(chǎng)景AI技術(shù)框架,為風(fēng)電場(chǎng)的數(shù)字化和信息化建設(shè)深度賦能。
比如可再生能源發(fā)電和需求預(yù)測(cè)、電網(wǎng)運(yùn)行和優(yōu)化、能源需求管理等等。具體來說,比如太陽能和風(fēng)能電場(chǎng)的選址,借助人工智能技術(shù),更能夠?qū)ふ业郊扔凶罴训娜照蘸惋L(fēng)力資源又便于接入現(xiàn)有電網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施的地點(diǎn);通過人工智能技術(shù),還能夠改善風(fēng)電機(jī)組葉片、光伏面板或電力電子器件、控制系統(tǒng)等的設(shè)計(jì)。
再比如,運(yùn)用人工智能技術(shù),可以提升發(fā)電廠的日常運(yùn)維效率,降低成本;人工智能技術(shù)還可以通過學(xué)習(xí)歷史氣象數(shù)據(jù)、傳感器數(shù)據(jù)、圖像和視頻數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)對(duì)太陽能和風(fēng)能設(shè)備發(fā)電量的預(yù)測(cè),通過對(duì)歷史消費(fèi)數(shù)據(jù)分析,對(duì)系統(tǒng)的電力需求預(yù)測(cè)等等。
目前已經(jīng)有不少AI相關(guān)企業(yè)已經(jīng)進(jìn)入到新型能源的建設(shè)中,比如AI企業(yè)第四范式,該公司成立于2014年,是一家人工智能技術(shù)與服務(wù)提供商,業(yè)務(wù)是利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)和經(jīng)驗(yàn),通過對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行精準(zhǔn)預(yù)測(cè)與挖掘,揭示出數(shù)據(jù)背后的規(guī)律,幫助企業(yè)提升效率、降低風(fēng)險(xiǎn),獲得更大的商業(yè)價(jià)值。
第四范式在遷移學(xué)習(xí)、高維機(jī)器學(xué)習(xí)、AutoML、高性能AI算力,以及AI在各應(yīng)用領(lǐng)域內(nèi)的創(chuàng)新技術(shù)等方向居于世界領(lǐng)先地位,已在銀行、保險(xiǎn)、政務(wù)、能源、智能制造、零售、醫(yī)療、證券等領(lǐng)域,奪得中國機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)市場(chǎng)份額第一,而且目前已經(jīng)在港交所上市。
第四范式的風(fēng)機(jī)設(shè)備預(yù)測(cè)方案,利用風(fēng)電機(jī)組的溫度、油壓、轉(zhuǎn)速、有功功率、風(fēng)速等各項(xiàng)指標(biāo)數(shù)據(jù),通過高維機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)構(gòu)建故障診斷與預(yù)警模型,構(gòu)建風(fēng)機(jī)健康模型,分析風(fēng)機(jī)健康影響因素,為風(fēng)機(jī)故障定向檢修、制定維護(hù)計(jì)劃、經(jīng)濟(jì)運(yùn)行等提供科學(xué)依據(jù)。
除了第四范式,還有商湯科技,去年10月,商湯推出“商湯工業(yè)引擎”,是為工業(yè)場(chǎng)景數(shù)字化轉(zhuǎn)型打造的綜合性、智能化方案,不僅可以實(shí)現(xiàn)虛擬世界與現(xiàn)實(shí)世界的精準(zhǔn)交互,提升工業(yè)管理和運(yùn)維效率,還能提供豐富、多樣、高精度的AI算法和應(yīng)用,提前感知安全風(fēng)險(xiǎn),提高工業(yè)質(zhì)檢效率與精準(zhǔn)度。
而能源行業(yè),是“商湯工業(yè)引擎”的重點(diǎn)覆蓋領(lǐng)域之一,作為未來重要新型能源之一,太陽能光伏發(fā)電的應(yīng)用將有力推進(jìn)2030年碳達(dá)峰、2060年碳中和的雙碳目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。然而,光伏電站在運(yùn)維方面廣泛存在專業(yè)和集約化程度不夠、發(fā)電效率低下等問題。而商湯在能源行業(yè)的布局,則致力于解決這些問題。
目前商湯科技已經(jīng)與客戶企業(yè)一起,將AI技術(shù)賦能于新能源產(chǎn)業(yè)全生命周期,推動(dòng)從電力生產(chǎn)到電網(wǎng)運(yùn)維等多鏈條的數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智能化升級(jí),助力可持續(xù)發(fā)展的綠色能源。
如今,風(fēng)電、光伏等可再生能源已經(jīng)逐漸發(fā)展起來,未來將會(huì)更多的替代現(xiàn)有煤炭等能源,就如上文提到的一樣,在生產(chǎn)過程中,還存在很多問題,比如風(fēng)速、風(fēng)向、日照、氣溫、氣壓等環(huán)境因素,都會(huì)給電力系統(tǒng)帶來較大影響,使發(fā)電設(shè)備、并入電網(wǎng)都面臨運(yùn)行效率、設(shè)備安全等方面的問題。
而對(duì)這些新能源的輸出功率開展預(yù)測(cè),將有利于調(diào)度系統(tǒng)合理調(diào)整和優(yōu)化發(fā)電計(jì)劃,減少棄風(fēng)和棄光率,降低運(yùn)行成本。為此,能源、電力企業(yè)都紛紛引入人工智能技術(shù),以提升自身的競(jìng)爭(zhēng)力,比如國家能源集團(tuán)龍?jiān)垂こ碳夹g(shù)公司,之前就啟動(dòng)了風(fēng)電機(jī)組在線狀態(tài)監(jiān)測(cè)項(xiàng)目,而對(duì)這些新能源的輸出功率開展預(yù)測(cè),不僅有利于調(diào)度系統(tǒng)合理調(diào)整和優(yōu)化發(fā)電計(jì)劃,改善電網(wǎng)調(diào)峰能力,更能減少棄風(fēng)和棄光率,并降低其運(yùn)行成本,幫助電力企業(yè)提升競(jìng)爭(zhēng)力,該項(xiàng)目是以工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)“云霧邊端”融合技術(shù)為基礎(chǔ),創(chuàng)新性地設(shè)計(jì)風(fēng)電場(chǎng)全場(chǎng)景AI技術(shù)框架,為風(fēng)電場(chǎng)的數(shù)字化和信息化建設(shè)深度賦能。
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發(fā)表于 10-14 09:27
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發(fā)表于 10-14 09:21
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發(fā)表于 10-14 09:12
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發(fā)表于 09-28 11:00
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發(fā)表于 09-09 13:54
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發(fā)表于 07-29 17:05
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