據(jù)了解 ， 目前我國能源領(lǐng)域的人工智能落地應(yīng)用技術(shù)已經(jīng)較為全面 。 該技術(shù)在電網(wǎng)安全與控制領(lǐng)域 ， 可以應(yīng)用于電力系統(tǒng)的仿真分析 ， 通過深度學(xué)習(xí)自動(dòng)提取電網(wǎng)穩(wěn)定特征 ， 實(shí)現(xiàn)對(duì)電網(wǎng)穩(wěn)定運(yùn)行方式和有效措施的快速判斷；在輸變電領(lǐng)域 ， 可以利用圖像識(shí)別技術(shù)應(yīng)用于輸變電設(shè)備巡檢和輸電通道風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估 ， 通過輸變電設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí) ， 實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)備故障的準(zhǔn)確研判和設(shè)備狀態(tài)的評(píng)估分析；基于導(dǎo)航圖像的知識(shí)積累和深度學(xué)習(xí) ， 通過空間導(dǎo)航和智能巡檢規(guī)劃 ， 優(yōu)化巡檢路徑和重點(diǎn)排查區(qū)域 。
而在時(shí)下最熱的新能源領(lǐng)域 ， 企業(yè)也可以利用圖像識(shí)別和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù) ， 實(shí)現(xiàn)天氣趨勢(shì)智能分析、天氣系統(tǒng)時(shí)空特征過濾及識(shí)別、預(yù)測(cè)誤差及不確定度挖掘 ， 有效提升電力氣象智能化預(yù)報(bào)水平；基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)云觀測(cè)圖像中云層和云系進(jìn)行識(shí)別 ， 實(shí)現(xiàn)對(duì)云層遮擋條件下光伏功率快速波動(dòng)的預(yù)測(cè) 。
深度融合需以大數(shù)據(jù)建設(shè)為基礎(chǔ)
業(yè)內(nèi)人士指出 ， 人工智能與能源產(chǎn)業(yè)的結(jié)合 ， 不是某一項(xiàng)或某幾項(xiàng)技術(shù)的結(jié)合 ， 而是兩大技術(shù)領(lǐng)域的深度融合；不是短時(shí)期內(nèi)就可以完成 ， 而是要經(jīng)歷一個(gè)漫長的歷史過程 。
中國工程院院士、航空工程學(xué)院院長何友認(rèn)為 ， 走好人工智能工業(yè)化之路 ， 必須要以大數(shù)據(jù)建設(shè)為基礎(chǔ) 。 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(shí)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(dòng)企業(yè)從‘制造’走向‘智造’ 。 ”
此外 ， 人工智能技術(shù)方案在能源產(chǎn)業(yè)中的應(yīng)用 ， 還要緊貼行業(yè)特點(diǎn)和生產(chǎn)需求 。 據(jù)媒體報(bào)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(dǎo)致鍋爐爆炸 ， 這是能源行業(yè)經(jīng)常發(fā)生的一類故障 ， 導(dǎo)致事故發(fā)生的原因是沒有對(duì)設(shè)備進(jìn)行經(jīng)常性的檢查 。 而使用人工智能來觀察設(shè)備并在事故發(fā)生前檢測(cè)出故障 ， 可以節(jié)省時(shí)間和金錢 ， 甚至挽救生命 。
中國電力科學(xué)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(jì)算力和算法方面的突破 ， 特別是深度學(xué)習(xí)強(qiáng)化學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)、對(duì)抗學(xué)習(xí)等基礎(chǔ)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(shù)是電網(wǎng)和能源電力轉(zhuǎn)型發(fā)展的重要戰(zhàn)略支撐 。 在能源和電力領(lǐng)域 ， 由于注重系統(tǒng)的安全性和及時(shí)響應(yīng) ， 人工智能須主要用于態(tài)勢(shì)感知和輔助決策 ， 能源電力行業(yè)也要立足于自身業(yè)務(wù)需求 ， 對(duì)人工智能技術(shù)進(jìn)行深度開發(fā)利用 ， 這將驅(qū)動(dòng)能源和電力系統(tǒng)取得技術(shù)進(jìn)步與變革 。 ”
人工智能在能源行業(yè)的應(yīng)用 ， 將優(yōu)化能源行業(yè) ， 同時(shí)也會(huì)組成一個(gè)全產(chǎn)業(yè)鏈的網(wǎng)絡(luò) ， 把各種能源基礎(chǔ)設(shè)施關(guān)聯(lián)在一起 ， 進(jìn)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(jī)遇隨之而來 ， 而能源行業(yè)也正在以新觀念去應(yīng)對(duì)人工智能帶來的改變 ， 把握變革所帶來的機(jī)遇 。
未來 ， 人工智能將會(huì)在能源行業(yè)履行越來越多的使命：針對(duì)能源生產(chǎn)、供應(yīng)提供獨(dú)特的解決方案；運(yùn)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(fù)雜的算法結(jié)合技術(shù)數(shù)據(jù)和自然環(huán)境數(shù)據(jù) ， 優(yōu)化能源開采；通過對(duì)大量消費(fèi)數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí) ， 了解消費(fèi)者的習(xí)慣、價(jià)值觀、動(dòng)機(jī)和個(gè)性 ， 預(yù)測(cè)消費(fèi)行為 ， 更有效地制定策略；協(xié)助對(duì)多個(gè)來源產(chǎn)生的能源輸出進(jìn)行管理 ， 以便實(shí)時(shí)匹配變化的空間和時(shí)間需求 。 （采訪人員 張景陽）
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