電子發燒友網報道(文/李彎彎)當前,全球能源系統正在轉型,而人工智能技術能夠從大量數據中挖掘有效信息,通過各種算法模型進行預測,從而有利于降低轉型的復雜性,降低成本。那么人工智能在能源轉型中有哪些應用呢?
比如可再生能源發電和需求預測、電網運行和優化、能源需求管理等等。具體來說,比如太陽能和風能電場的選址,借助人工智能技術,更能夠尋找到既有最佳的日照和風力資源又便于接入現有電網基礎設施的地點;通過人工智能技術,還能夠改善風電機組葉片、光伏面板或電力電子器件、控制系統等的設計。
再比如,運用人工智能技術,可以提升發電廠的日常運維效率,降低成本;人工智能技術還可以通過學習歷史氣象數據、傳感器數據、圖像和視頻數據,實現對太陽能和風能設備發電量的預測,通過對歷史消費數據分析,對系統的電力需求預測等等。
目前已經有不少AI相關企業已經進入到新型能源的建設中,比如AI企業第四范式,該公司成立于2014年,是一家人工智能技術與服務提供商,業務是利用機器學習技術和經驗,通過對數據進行精準預測與挖掘,揭示出數據背后的規律,幫助企業提升效率、降低風險,獲得更大的商業價值。
第四范式在遷移學習、高維機器學習、AutoML、高性能AI算力,以及AI在各應用領域內的創新技術等方向居于世界領先地位,已在銀行、保險、政務、能源、智能制造、零售、醫療、證券等領域,奪得中國機器學習平臺市場份額第一,而且目前已經在港交所上市。
第四范式的風機設備預測方案,利用風電機組的溫度、油壓、轉速、有功功率、風速等各項指標數據,通過高維機器學習和數據挖掘技術構建故障診斷與預警模型,構建風機健康模型,分析風機健康影響因素,為風機故障定向檢修、制定維護計劃、經濟運行等提供科學依據。
除了第四范式,還有商湯科技,去年10月,商湯推出“商湯工業引擎”,是為工業場景數字化轉型打造的綜合性、智能化方案,不僅可以實現虛擬世界與現實世界的精準交互,提升工業管理和運維效率,還能提供豐富、多樣、高精度的AI算法和應用,提前感知安全風險,提高工業質檢效率與精準度。
而能源行業,是“商湯工業引擎”的重點覆蓋領域之一,作為未來重要新型能源之一,太陽能光伏發電的應用將有力推進2030年碳達峰、2060年碳中和的雙碳目標的實現。然而,光伏電站在運維方面廣泛存在專業和集約化程度不夠、發電效率低下等問題。而商湯在能源行業的布局,則致力于解決這些問題。
目前商湯科技已經與客戶企業一起,將AI技術賦能于新能源產業全生命周期,推動從電力生產到電網運維等多鏈條的數字化轉型和智能化升級,助力可持續發展的綠色能源。
如今,風電、光伏等可再生能源已經逐漸發展起來,未來將會更多的替代現有煤炭等能源,就如上文提到的一樣,在生產過程中,還存在很多問題,比如風速、風向、日照、氣溫、氣壓等環境因素,都會給電力系統帶來較大影響,使發電設備、并入電網都面臨運行效率、設備安全等方面的問題。
而對這些新能源的輸出功率開展預測,將有利于調度系統合理調整和優化發電計劃,減少棄風和棄光率,降低運行成本。為此,能源、電力企業都紛紛引入人工智能技術,以提升自身的競爭力,比如國家能源集團龍源工程技術公司,之前就啟動了風電機組在線狀態監測項目,而對這些新能源的輸出功率開展預測,不僅有利于調度系統合理調整和優化發電計劃,改善電網調峰能力,更能減少棄風和棄光率,并降低其運行成本,幫助電力企業提升競爭力,該項目是以工業互聯網“云霧邊端”融合技術為基礎,創新性地設計風電場全場景AI技術框架,為風電場的數字化和信息化建設深度賦能。
比如可再生能源發電和需求預測、電網運行和優化、能源需求管理等等。具體來說,比如太陽能和風能電場的選址,借助人工智能技術,更能夠尋找到既有最佳的日照和風力資源又便于接入現有電網基礎設施的地點;通過人工智能技術,還能夠改善風電機組葉片、光伏面板或電力電子器件、控制系統等的設計。
再比如,運用人工智能技術,可以提升發電廠的日常運維效率,降低成本;人工智能技術還可以通過學習歷史氣象數據、傳感器數據、圖像和視頻數據,實現對太陽能和風能設備發電量的預測,通過對歷史消費數據分析,對系統的電力需求預測等等。
目前已經有不少AI相關企業已經進入到新型能源的建設中,比如AI企業第四范式,該公司成立于2014年,是一家人工智能技術與服務提供商,業務是利用機器學習技術和經驗,通過對數據進行精準預測與挖掘,揭示出數據背后的規律,幫助企業提升效率、降低風險,獲得更大的商業價值。
第四范式在遷移學習、高維機器學習、AutoML、高性能AI算力,以及AI在各應用領域內的創新技術等方向居于世界領先地位,已在銀行、保險、政務、能源、智能制造、零售、醫療、證券等領域,奪得中國機器學習平臺市場份額第一,而且目前已經在港交所上市。
第四范式的風機設備預測方案,利用風電機組的溫度、油壓、轉速、有功功率、風速等各項指標數據,通過高維機器學習和數據挖掘技術構建故障診斷與預警模型,構建風機健康模型,分析風機健康影響因素,為風機故障定向檢修、制定維護計劃、經濟運行等提供科學依據。
除了第四范式,還有商湯科技,去年10月,商湯推出“商湯工業引擎”,是為工業場景數字化轉型打造的綜合性、智能化方案,不僅可以實現虛擬世界與現實世界的精準交互,提升工業管理和運維效率,還能提供豐富、多樣、高精度的AI算法和應用,提前感知安全風險,提高工業質檢效率與精準度。
而能源行業,是“商湯工業引擎”的重點覆蓋領域之一,作為未來重要新型能源之一,太陽能光伏發電的應用將有力推進2030年碳達峰、2060年碳中和的雙碳目標的實現。然而,光伏電站在運維方面廣泛存在專業和集約化程度不夠、發電效率低下等問題。而商湯在能源行業的布局,則致力于解決這些問題。
目前商湯科技已經與客戶企業一起,將AI技術賦能于新能源產業全生命周期,推動從電力生產到電網運維等多鏈條的數字化轉型和智能化升級,助力可持續發展的綠色能源。
如今,風電、光伏等可再生能源已經逐漸發展起來,未來將會更多的替代現有煤炭等能源,就如上文提到的一樣,在生產過程中,還存在很多問題,比如風速、風向、日照、氣溫、氣壓等環境因素,都會給電力系統帶來較大影響,使發電設備、并入電網都面臨運行效率、設備安全等方面的問題。
而對這些新能源的輸出功率開展預測,將有利于調度系統合理調整和優化發電計劃,減少棄風和棄光率,降低運行成本。為此,能源、電力企業都紛紛引入人工智能技術,以提升自身的競爭力,比如國家能源集團龍源工程技術公司,之前就啟動了風電機組在線狀態監測項目,而對這些新能源的輸出功率開展預測,不僅有利于調度系統合理調整和優化發電計劃,改善電網調峰能力,更能減少棄風和棄光率,并降低其運行成本,幫助電力企業提升競爭力,該項目是以工業互聯網“云霧邊端”融合技術為基礎,創新性地設計風電場全場景AI技術框架,為風電場的數字化和信息化建設深度賦能。
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