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AI進電網 除了省電還能做點兒啥

2018-09-03 09:28:53 科技日報 作者:張曄 賈晨婧  點擊量: 評論 (0)
嗯,‘阿Q’‘星仔’按計劃巡視中,‘M豆’在打瞌睡(充電)。確認班組轄區50公里范圍內六臺機器人都無異常后

“嗯,‘阿Q’‘星仔’按計劃巡視中,‘M豆’在打瞌睡(充電)。”確認班組轄區50公里范圍內六臺機器人都無異常后,國網嘉興供電公司220千伏嘉鳳安變電運維班運維人員小胡開始每天交接班前的例行工作———智能巡檢機器人巡檢報告檢查與分析。這些智能“鋼鐵俠”除了充電以外,風雨無阻,全天候對站內2800個點位進行循環監視,持續為運維人員推送現場的運行數據。

在近日舉辦的第三屆“紫金論電”國際學術研討會上,科技日報記者了解到,人工智能技術已在負荷預測、極端氣象環境下故障預測、電網的巡檢和調度等領域全面鋪開。

“輸電線路很長,有的位于深山,有的埋于地下,靠人工巡檢難度很大。”南瑞集團研究院系統研發中心專家閃鑫向記者表示,目前正在開發的線路巡檢機器人,可輕易完成人工很難做到的事情。

今夏,臺風頻繁登陸,停電時有發生。雖然經過緊急搶修,很快就能恢復正常供電,但短暫的停電難免對民眾生活帶來煩惱。過去,科研人員基于物理建模的方法進行預測,由于存在參數不準的情況,造成預測結果不盡如人意。“而人工智能可以通過對歷史數據的學習去發現規律,對調度領域和電網運行趨勢的分析,可以用數據驅動的方法來改進傳統的物理建模,實際上是用數據驅動和物理建模混合的方法來做預測。”閃鑫表示。

南瑞集團科研團隊在華東地區用人工智能技術進行模擬預測,將幾年內臺風引起線路跳閘的概率進行比較,發現人工智能算法的準確率比傳統算法提高近20%。未來,在諸如臺風此類氣象災害來臨時,人工智能通過對歷史數據的學習和訓練,提前預測可能發生線路故障的情況,將有助于降低發生停電的風險。

目前,谷歌、IBM等國際巨頭已紛紛在能源領域布局人工智能技術。如IBM計劃推出一款名為“深雷”的新產品,可以提供0.2英里至1.2英里范圍內的精確天氣預報。

在圍棋上小試牛刀之后,谷歌也向著能源領域進發了。能源領域的第一刀,就試在了自家大門口。谷歌開發了一套人工智能技術用于提升該公司的能源管理效率,將用電量削減15%,幾年間為谷歌節約了數億美元電費。

此外,人工智能在調度領域的應用也有很大的發展空間。比如,IBM已在為全球數百個太陽能和風能項目提供預測技術;英國國家電網也開始研究如何應用人工智能,平衡英國電網的能源供應。“如果人工智能發展成熟,相關經驗積累之后,未來電力調度也可以像飛機一樣進行‘智能駕駛’。正常狀態下由人工智能進行‘駕駛’,在發生大的異常事故時再由人來干預,進行操作,把人工做的事情變成自動做的事情。”閃鑫舉例,當電網發生故障后,未來人工智能可以自動對電網故障進行分析,通過對歷史數據和調度運行經驗的學習,只需要調度員最后進行判斷和確認,就能完成對線路故障的處理,大大減少調度員的工作量。

人工智能技術賴以生存的大數據收集能力,在電網領域已經有了長足發展。閃鑫介紹說,十幾年前電網能采集到的數據非常少,只能采集到傳統的有功功率、無功功率以及電流大小,而現在包括外部的氣象環境、動態量測以及故障錄波等,部分地區實時的微氣象也能被采集記錄,同時設備的儲存容量擴大,存儲周期變長,數據類型得以豐富,這些對人工智能的學習和訓練都是非常有益的。

目前,人工智能在能源領域的應用仍處在早期,但巨大的潛力已經被市場所看好。

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責任編輯:仁德財

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