从有闭门造车之嫌的数据模型优化到深度融入各行各业 蛰伏五十年后人工智能行业进入快速发作期。
同时指令交互历程中也发生数据而数据自己就是待挖掘的宝藏。举个例子在交通方面陪同着5G自动驾驶技术生长与电动汽车的增加用电负荷会显着增加负荷越来越庞大再加上储能环节每增加一个环节数据量就会呈几何指数增加而这些不停扩展的数据就是人工智能生长的重要“养料”。事实上海量数据与高速并行运算以及更优化的算法三者的快速进步配合促成了人工智能在近几年的生长和突破。
在电力系统中原来是“源、网、荷”现在是“源、网、荷、储”；原来负荷端的需求响应不多现在需求信息响应越来越多；原来调理在一个关闭情况下面现在调理可能会涉及光伏、风力包罗海上风能另有内陆风能；原来传输都是交流电现在要区分交流和直流。因此原有的系统将面临越来越多的挑战相应问题就需要较为庞大的系统来应对。
而尽快拿出相对成熟的解决方案同时不停地训练、完善人工智能技术争取缩短研发时间抢占人工智能领域的科技高地已经箭在弦上。
人工智能需要海量的数据来“喂养”。如果把人工智能看成一个嗷嗷待哺的婴儿某一领域的海量数据就是“喂养”它的奶粉。
奶粉的数量决议了婴儿能否长大而奶粉的质量则决议了婴儿的智力发育水平。
两类养料均不行少
这些数据可能是结构化的好比在某一个时刻的发电量、输电量也可能是非结构化的好比一张照片、一段录音。
在数据越来越集中的当下数据处置惩罚对于人工智能的依赖性大大增强；同时人工智能也需要数据来完善其准确性与可靠性。
最开始我们用结构化数据“喂养”。传统的数据都有确定的花样它们属于结构化的数据能够在数据库内里查找可以通过传统大数据的处置惩罚方式好比回归、拟合、分类或者降维寻找数据内的纪律、形貌数据的情况用于下一步的预测和分析。
相较于生活场景人工智能在能源领域的应用更偏向数据导向。以发电领域为例以往数据可能仅仅来自于火电、水电、核电这类发电量大且相对稳定的电厂。
近几年风电、光伏等新能源发电项目快速增长这些新能源项目有的只管规模很小但数据量仍然很大。或大或小的项目发生了可观的数据并成为人工智能快速生长的数据基础。
在能源领域这种深度到场体现得尤为显着 无论是保障能源宁静还是助力清洁能源消纳 人工智能都在饰演越来越重要的角色。
重点应用：智能巡线与卫星识别
近期我国南方发生了冰冻雨雪天气现在主要的巡检方式是无人机在巡检门路上照相拍成照片后再由人工确认。这种巡检方式不仅需要大量人力而且可能存在一定的误差。但如果通过神经网络、人工智能的方法处置惩罚则能够实时获得反馈。
只管人工智能技术利益许多但真正要应用起来也少不了前期的准备事情。
特别是在与其他机构互助的历程中时间点可能要求很严格需要提前做好模拟测算。乐成获取数据后即时将数据纳入系统中开始运算否则数据传输到达的时候因为没有准备好导致不能实时处置惩罚便会造成数据价值的浪费哪怕这部门数据可以用作以后数据拟合的质料可是原本可以用于即时预测的数据最终酿成了训练质料其价值也大打折扣。
“术业有专攻”这句话特别适用于人工智能你把它训练得特别好它也可能只针对特定的事情特别好巡检的历程中线路上的问题使用一套参数杆塔的问题需要另外一套参数视察卫星云图又需要其他的参数。
如果一开始没有做好准备数据无法实时处置惩罚反而会造成问题更需要审慎看待。从这个角度来说前期事情很是重要特别是举行数据的训练包罗选取什么样的神经网络详细的结构、条理、参数是什么如何去打标签打完标签怎么训练训练完了如何依据效果做举行调整这些事情都需要大量的时间做铺垫。
虽然人工智能是资助替代部门人工的可是在前期的生长历程中更需要专业技术型人才支付大量的时间与精神。
在电力领域原先用电方不存在需求响应只要供应电根据额定的功率使用就行。现在形势发生了变化因为新能源并不稳定需要消纳这种情况就可以思量与用户之间举行需求侧响应互动。
用户家中的热水器或者空调虽然开关打开但并不是时时刻刻都需要运转不需要运转的时候以低功耗的模式运行这样就能通过数据反馈实现削峰平谷。
（作者系国家电网能源互联网技术研究院首席计划师）
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