作為人類科學技術的前沿，人工智能因為在汽車工業(yè)、高端制造、互聯(lián)網(wǎng)等眾多領域的應用而廣受社會關注。事實上，電力、煤炭、石油化工等看似距離人們遙遠卻又時刻影響人們生活的能源領域和產(chǎn)業(yè)，對人工智能的應用同樣廣泛，需求同樣迫切。

前不久，中國石油天然氣集團有限公司（以下簡稱中石油）舉行媒體開放日，向社會公開了旗下北京天然氣管道有限公司的生產(chǎn)運營情況，智能壓氣站、智能管道運輸、智能運營管理等展示讓人們眼界大開。人工智能在能源領域的應用發(fā)展從中可見一斑。事實上，智慧能源時代已經(jīng)到來。

需求遍布產(chǎn)業(yè)各個環(huán)節(jié)

在我國北方廣袤的大地之下，幾條連接陜北氣田和首都地區(qū)、綿延數(shù)千里的管網(wǎng)縱橫交錯，保障著沿途地區(qū)和北京的天然氣供給。在中石油北京天然氣管道有限公司的基層壓氣站，科技日報記者現(xiàn)場感受了人工智能在華北供氣大動脈中的應用及其重要性。

安全監(jiān)測評價、安全預警、風險評價、智能運行維護、管道搶修、地下儲氣庫設施、壓氣站建設工程集成、環(huán)?！烊粴廨斔偷拿總€環(huán)節(jié)幾乎都已經(jīng)用到了人工智能技術。

中石油北京天然氣管道有限公司科技處技術主管王東營介紹說：“在長期的生產(chǎn)實踐中，根據(jù)我們的生產(chǎn)實際與人工智能的結合，我們提出了智能管道智慧管網(wǎng)的概念，即在標準統(tǒng)一和數(shù)字化管道的基礎上，以數(shù)據(jù)全面統(tǒng)一、感知交互可視、系統(tǒng)融合互聯(lián)、供應精準匹配、運行智能高效、預測預警可控為特征，通過‘端+云+大數(shù)據(jù)’體系架構集成管道全生命周期數(shù)據(jù)，提供智能分析和決策支持，用信息化手段實現(xiàn)管道的可視化、網(wǎng)絡化、智能化管理，具有全方位感知、綜合性預判、 一體化管控、自適應優(yōu)化的能力。這也是時下和未來能源領域生產(chǎn)運營必然要面對和經(jīng)歷的階段。”

不久前，全球知名市場研究機構CB Insights發(fā)布的《人工智能在能源行業(yè)的5個應用》報告指出：能源行業(yè)會產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，為了將這些數(shù)據(jù)轉化為提高生產(chǎn)率和削減成本的驅動力，眾多能源企業(yè)都已把注意力轉向了人工智能，人工智能將在或正在廣泛應用于能源儲藏、智能電網(wǎng)、故障管理、油氣勘探、能源消費和消耗五大領域。

能源行業(yè)未來的發(fā)展主要在于優(yōu)化和預測，而人工智能恰好能針對能源生產(chǎn)、能源電網(wǎng)平衡和消費習慣等方面提供獨特的解決方案。不難預測，人工智能將成為能源行業(yè)的重要組成部分，應用于生產(chǎn)方、傳送方和消費方。事實上，能源領域作為產(chǎn)業(yè)鏈長、組成產(chǎn)業(yè)紛繁復雜、支撐作用極其重要的工業(yè)領域，對人工智能技術的需求已經(jīng)細化到了每一個環(huán)節(jié)和每一個相關產(chǎn)業(yè)。

落地場景豐富 有效提升生產(chǎn)質量

在國家能源集團神華補連塔煤礦深達二百米的礦井下記者看到，煤面切割、煤炭采集和升運、作業(yè)面推進等工序，均已實現(xiàn)智能化，世界首創(chuàng)的8米高大采高重型綜采工作面完全取代了人工采煤?！霸谶@里，礦工的體力勞動就是動動手指操作計算機，地面鉆孔垂直供電技術、變頻驅動控制技術、自動排水及恒壓供水等技術幫助企業(yè)實現(xiàn)了采煤不見煤?！泵旱V綜采面負責人介紹說。

談及中石油北京天然氣管道有限公司運營管理的智能化轉型，王東營介紹說：“目前我們正在利用大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等新一代信息技術，同時配置新一代智能硬件設備，實現(xiàn)管道狀態(tài)智能評價、風險隱患智能識別、管道壽命預測、管道缺陷預警、視頻監(jiān)控智能識別、設備體檢與智能維修、管道參數(shù)智能分析、應急自動響應處置，管道管理已經(jīng)進入智能處理、人工智能自動化管理階段?！?/p>

據(jù)了解，目前我國能源領域的人工智能落地應用技術已經(jīng)較為全面。該技術在電網(wǎng)安全與控制領域，可以應用于電力系統(tǒng)的仿真分析，通過深度學習自動提取電網(wǎng)穩(wěn)定特征，實現(xiàn)對電網(wǎng)穩(wěn)定運行方式和有效措施的快速判斷；在輸變電領域，可以利用圖像識別技術應用于輸變電設備巡檢和輸電通道風險評估，通過輸變電設備狀態(tài)數(shù)據(jù)的深度學習，實現(xiàn)對設備故障的準確研判和設備狀態(tài)的評估分析；基于導航圖像的知識積累和深度學習，通過空間導航和智能巡檢規(guī)劃，優(yōu)化巡檢路徑和重點排查區(qū)域。

而在時下最熱的新能源領域，企業(yè)也可以利用圖像識別和機器學習技術，實現(xiàn)天氣趨勢智能分析、天氣系統(tǒng)時空特征過濾及識別、預測誤差及不確定度挖掘，有效提升電力氣象智能化預報水平；基于深度學習技術對云觀測圖像中云層和云系進行識別，實現(xiàn)對云層遮擋條件下光伏功率快速波動的預測。

深度融合需以大數(shù)據(jù)建設為基礎

業(yè)內(nèi)人士指出，人工智能與能源產(chǎn)業(yè)的結合，不是某一項或某幾項技術的結合，而是兩大技術領域的深度融合；不是短時期內(nèi)就可以完成，而是要經(jīng)歷一個漫長的歷史過程。

中國工程院院士、航空工程學院院長何友認為，走好人工智能工業(yè)化之路，必須要以大數(shù)據(jù)建設為基礎。他說：“工業(yè)大數(shù)據(jù)是新一輪產(chǎn)業(yè)革命的核心，是實現(xiàn)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和中國智能制造的重要抓手，將推動企業(yè)從‘制造’走向‘智造’?！?/p>

此外，人工智能技術方案在能源產(chǎn)業(yè)中的應用，還要緊貼行業(yè)特點和生產(chǎn)需求。據(jù)媒體報道，2017年11月，印度北部的一座燃煤電廠發(fā)生爆炸，造成32人死亡，原因是煤氣管道堵塞導致鍋爐爆炸，這是能源行業(yè)經(jīng)常發(fā)生的一類故障，導致事故發(fā)生的原因是沒有對設備進行經(jīng)常性的檢查。而使用人工智能來觀察設備并在事故發(fā)生前檢測出故障，可以節(jié)省時間和金錢，甚至挽救生命。

中國電力科學研究院副院長、中國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展聯(lián)盟副理事長王繼業(yè)表示：“人工智能在數(shù)據(jù)、計算力和算法方面的突破，特別是深度學習強化學習、遷移學習、對抗學習等基礎理論算法的突破，帶來人類文明發(fā)展的提速。人工智能技術是電網(wǎng)和能源電力轉型發(fā)展的重要戰(zhàn)略支撐。在能源和電力領域，由于注重系統(tǒng)的安全性和及時響應，人工智能須主要用于態(tài)勢感知和輔助決策，能源電力行業(yè)也要立足于自身業(yè)務需求，對人工智能技術進行深度開發(fā)利用，這將驅動能源和電力系統(tǒng)取得技術進步與變革?！?/p>

人工智能在能源行業(yè)的應用，將優(yōu)化能源行業(yè)，同時也會組成一個全產(chǎn)業(yè)鏈的網(wǎng)絡，把各種能源基礎設施關聯(lián)在一起，進一步互聯(lián)網(wǎng)化和智能化。人工智能在能源行業(yè)發(fā)揮越來越重要的作用，新的挑戰(zhàn)和機遇隨之而來，而能源行業(yè)也正在以新觀念去應對人工智能帶來的改變，把握變革所帶來的機遇。

未來，人工智能將會在能源行業(yè)履行越來越多的使命：針對能源生產(chǎn)、供應提供獨特的解決方案；運用大規(guī)模而且迅速的數(shù)據(jù)處理能力優(yōu)化能源的生產(chǎn)過程，通過復雜的算法結合技術數(shù)據(jù)和自然環(huán)境數(shù)據(jù)，優(yōu)化能源開采；通過對大量消費數(shù)據(jù)進行學習，了解消費者的習慣、價值觀、動機和個性，預測消費行為，更有效地制定策略；協(xié)助對多個來源產(chǎn)生的能源輸出進行管理，以便實時匹配變化的空間和時間需求。