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，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、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)對太陽能和風(fēng)能設(shè)備發(fā)電量的預(yù)測，通過對歷史消費(fèi)數(shù)據(jù)分析，對系統(tǒng)的電力需求預(yù)測等等。

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)，通過對數(shù)據(jù)進(jìn)行精準(zhǔn)預(yù)測與挖掘，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)平臺市場份額第一，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，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。

而對這些新能源的輸出功率開展預(yù)測，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)，以提升自身的競爭力，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)測項(xiàng)目，而對這些新能源的輸出功率開展預(yù)測，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)提升競爭力，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)電場全場景AI技術(shù)框架，為風(fēng)電場的數(shù)字化和信息化建設(shè)深度賦能。