從發(fā)電到智能電表，各種電力項目正在采用機器學習構建綠色、有韌性的智能電網(wǎng)，其中許多項目都采用了 NVIDIA 的技術。

為了應對未來的嚴峻挑戰(zhàn)，電力公司正在使用機器學習構建更智能的電網(wǎng)。

2021 年冬天，德克薩斯州的一場特大風暴導致數(shù)百萬人斷電。加利福尼亞州在過去的兩個夏天經(jīng)歷了有史以來最嚴重的干旱，使得電網(wǎng)故障引發(fā)了巨大的森林火災。

國際能源署在 2021 年 5 月的一份報告中指出：“2021 年的極端天氣事件突出了氣候變化帶來的風險以及投資于提高電網(wǎng)韌性的重要性。” 國際能源署的成員來自 30 多個國家，該組織的這份報告呼吁到 2050 年實現(xiàn)凈零碳電網(wǎng)，完全使用可再生資源生產(chǎn)數(shù)百吉瓦的電能。

為了實現(xiàn)這個目標，電力公司必須轉型。從大型發(fā)電廠到用戶，已使用了百年的傳統(tǒng)單向電網(wǎng)系統(tǒng)必須轉型成為雙向、靈活、與家庭和建筑相連的分布式網(wǎng)絡，包括太陽能板、蓄電池和電動汽車。

考慮到未來的這些變化，專家表示電網(wǎng)必須擴大自主控制系統(tǒng)，以便在每個節(jié)點收集數(shù)據(jù)并利用這些數(shù)據(jù)做出實時響應。

必不可少的組成部分

美國電力研究院(EPRI)是一家獨立的非盈利機構，該機構正在與 45 個國家的 450 多家公司合作研發(fā)能源。EPRI 高級項目經(jīng)理 Jeremy Renshaw 表示：“風能、太陽能等大量低容量可變發(fā)電資源(如風能和太陽能)的使用以及能夠流入和流出住宅的雙向電力線路使電網(wǎng)的復雜性成倍增加，而 AI 將在維護電網(wǎng)的穩(wěn)定性方面發(fā)揮關鍵作用。”

負責管理 EPRI AI 計劃的 Renshaw 還表示：“AI 可以通過實現(xiàn)重復或耗時任務的自動化來支持已經(jīng)捉襟見肘的電網(wǎng)運營商。”

德勤咨詢有限公司的負責人 Rick Perez 在公用事業(yè)和數(shù)據(jù)分析領域有超過 16 年的工作經(jīng)驗，他對這個觀點表示贊同。

Rick Perez 表示：“未來的電網(wǎng)將是一個由風電場和各種存儲技術等數(shù)千個間歇性電力來源供電的分布式網(wǎng)絡，因此需要先進的 AI 方法和高性能計算來管理這個網(wǎng)絡。”

實際項目和成果

電力公司已經(jīng)在對發(fā)電廠和變電站、配電線路以及家庭和企業(yè)內(nèi)部采取行動。

Perez表示：“美國一些規(guī)模最大的電力公司正在邁出第一步，利用傳感器陣列和實時分析創(chuàng)建數(shù)據(jù)工程平臺與邊緣計算實踐。”

例如美國某大城市的一家電力公司最近使用 NVIDIA GPU 上的 AI，在不到 30 分鐘就確定了應對暴風雨的最佳卡車行駛路線，引起了廣泛的關注。以前在 CPU 系統(tǒng)上進行這項工作需要 36 個小時，由于時間過長，該系統(tǒng)根本無法發(fā)揮作用。

為了向電力公司展示各種可能性，德勤在其 AI 計算中心的 NVIDIA DGX A100 系統(tǒng)上運行了多項工作，包括通過結合電網(wǎng)狀態(tài)數(shù)據(jù)與當?shù)靥鞖鉅顩r及時識別結冰和有故障危險的配電線路，以便派遣維修人員。

Perez表示：“由于這是一個開放的系統(tǒng)，我們現(xiàn)有的IT人員可以在NVIDIA的支持下為我們的客戶執(zhí)行超級計算級別的工作。”

構建AI模型和數(shù)據(jù)集

來自 EPRI 的 Renshaw 報告了幾個方面的進展。

例如有 300 多家企業(yè)機構參加 L2RPN 挑戰(zhàn)，構建具有強化學習功能的 AI 模型。有些企業(yè)能夠同時控制多達五個任務來防止停電。

Renshaw 表示：“我們希望實現(xiàn) 80% 普通操作任務的自動化，這樣操作人員就可以更加專注于解決 20% 最復雜的挑戰(zhàn)。”

2021 年的一份關于 AI 如何應對氣候變化的報告將 L2RPN 工作作為一個重要的用例。這項工作今年正在擴展到更復雜的模型。

此外，EPRI 正在整理 10 組匿名數(shù)據(jù)，電力公司可以使用這些數(shù)據(jù)訓練 AI 模型并使用這些模型處理他們最關鍵的工作。其中一個數(shù)據(jù)庫已經(jīng)有 15 萬張由無人機拍攝的老化電力設備圖像。

EPRI 還領導一個初創(chuàng)企業(yè)孵化器，使電力公司可以與 NVIDIA 初創(chuàng)加速計劃成員 Noteworthy AI 等 AI 初創(chuàng)企業(yè)合作開展創(chuàng)新的項目。為了保護共享數(shù)據(jù)的隱私，EPRI 可以使用 NVIDIA FLARE 軟件來訓練AI模型。

創(chuàng)建發(fā)電廠數(shù)字孿生

EPRI 和德勤都在幫助發(fā)電廠創(chuàng)建能夠優(yōu)化發(fā)電廠運營和培訓的工業(yè)數(shù)字孿生。例如 EPRI 正在將美國南部某州的一家發(fā)電廠作為一個項目的示范設施，該項目引起了廣泛的關注。

另外，德勤公司準備使用 NVIDIA Omniverse Enterprise 開發(fā)一個物理上精確的核電站數(shù)字孿生。該數(shù)字孿生將被用于工人培訓場景。

Perez 表示：“監(jiān)管機構正在為發(fā)電廠數(shù)字孿生的創(chuàng)建提供多項資助，這將提高發(fā)電廠的安全性并減少關閉系統(tǒng)進行測試的高昂成本。”

今年將迎來真正的智能電表

EPRI 和德勤都在幫助定義新一代智能電表。

Renshaw 表示：“我們把現(xiàn)在的系統(tǒng)都稱為智能電表，但實際上它們可能每 15 分鐘才能發(fā)送 1 個數(shù)據(jù)點。按照今天的標準，這個速度很慢。”

相比之下，Utilidata(NVIDIA 初創(chuàng)加速計劃成員，該計劃是一項面向先進初創(chuàng)企業(yè)的免費計劃)和 Anuranet 正在開發(fā)的軟件定義智能電網(wǎng)芯片和電表憑借新一代 NVIDIA Jetson 邊緣 AI 平臺，每秒可處理超過 3 萬個數(shù)據(jù)點。這兩家公司在尋找既能節(jié)省能源和成本，又能提高電網(wǎng)韌性的洞察。

他表示：“如果我們能夠獲得亞秒級的數(shù)據(jù)，就能創(chuàng)造許多可能性。我們已經(jīng)確定了新一代智能電表數(shù)據(jù)的 81 個用例。”

比如 Renshaw 家里的中央空調系統(tǒng)在去年發(fā)生了故障，維修花費了他 1000 多美元。如果當時 Renshaw 的家里安裝了這些新電表，那么 AI 就可以使用來自新電表的數(shù)據(jù)在空調發(fā)生故障之前預測何時需要維修。

未來電網(wǎng)發(fā)展拐點

EPRI 還在兩座辦公樓開展了試點項目，使用 AI 減少了 30% 的電能浪費。繼去年電力線路遭到勒索軟件攻擊后，EPRI 正在與其他方面合作研究如何使用機器學習加強網(wǎng)絡安全。

有待解決的問題還在不斷增加。不過 Perez 告訴了我們一個好消息：全球正在采取行動為創(chuàng)建一個更加智能、清潔和安全的電網(wǎng)提供大量資金，比如《美國基礎設施投資和就業(yè)法案》。

他表示：“我們現(xiàn)在正處于一個拐點。如果沒有 AI 和高性能計算，我們根本無法制定出適合未來電網(wǎng)的可行計劃。”

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原文標題：電網(wǎng)+人工智能：開辟更加光明和清朗的未來

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