据了解 ， 目前我国能源领域的人工智能落地应用技术已经较为全面 。 该技术在电网安全与控制领域 ， 可以应用于电力系统的仿真分析 ， 通过深度学习自动提取电网稳定特征 ， 实现对电网稳定运行方式和有效措施的快速判断；在输变电领域 ， 可以利用图像识别技术应用于输变电设备巡检和输电通道风险评估 ， 通过输变电设备状态数据的深度学习 ， 实现对设备故障的准确研判和设备状态的评估分析；基于导航图像的知识积累和深度学习 ， 通过空间导航和智能巡检规划 ， 优化巡检路径和重点排查区域 。
而在时下最热的新能源领域 ， 企业也可以利用图像识别和机器学习技术 ， 实现天气趋势智能分析、天气系统时空特征过滤及识别、预测误差及不确定度挖掘 ， 有效提升电力气象智能化预报水平；基于深度学习技术对云观测图像中云层和云系进行识别 ， 实现对云层遮挡条件下光伏功率快速波动的预测 。
深度融合需以大数据建设为基础
业内人士指出 ， 人工智能与能源产业的结合 ， 不是某一项或某几项技术的结合 ， 而是两大技术领域的深度融合；不是短时期内就可以完成 ， 而是要经历一个漫长的历史过程 。
中国工程院院士、航空工程学院院长何友认为 ， 走好人工智能工业化之路 ， 必须要以大数据建设为基础 。 他说：“工业大数据是新一轮产业革命的核心 ， 是实现工业互联网和中国智能制造的重要抓手 ， 将推动企业从‘制造’走向‘智造’ 。 ”
此外 ， 人工智能技术方案在能源产业中的应用 ， 还要紧贴行业特点和生产需求 。 据媒体报道 ， 2017年11月 ， 印度北部的一座燃煤电厂发生爆炸 ， 造成32人死亡 ， 原因是煤气管道堵塞导致锅炉爆炸 ， 这是能源行业经常发生的一类故障 ， 导致事故发生的原因是没有对设备进行经常性的检查 。 而使用人工智能来观察设备并在事故发生前检测出故障 ， 可以节省时间和金钱 ， 甚至挽救生命 。
中国电力科学研究院副院长、中国人工智能产业发展联盟副理事长王继业表示：“人工智能在数据、计算力和算法方面的突破 ， 特别是深度学习强化学习、迁移学习、对抗学习等基础理论算法的突破 ， 带来人类文明发展的提速 。 人工智能技术是电网和能源电力转型发展的重要战略支撑 。 在能源和电力领域 ， 由于注重系统的安全性和及时响应 ， 人工智能须主要用于态势感知和辅助决策 ， 能源电力行业也要立足于自身业务需求 ， 对人工智能技术进行深度开发利用 ， 这将驱动能源和电力系统取得技术进步与变革 。 ”
人工智能在能源行业的应用 ， 将优化能源行业 ， 同时也会组成一个全产业链的网络 ， 把各种能源基础设施关联在一起 ， 进一步互联网化和智能化 。 人工智能在能源行业发挥越来越重要的作用 ， 新的挑战和机遇随之而来 ， 而能源行业也正在以新观念去应对人工智能带来的改变 ， 把握变革所带来的机遇 。
未来 ， 人工智能将会在能源行业履行越来越多的使命：针对能源生产、供应提供独特的解决方案；运用大规模而且迅速的数据处理能力优化能源的生产过程 ， 通过复杂的算法结合技术数据和自然环境数据 ， 优化能源开采；通过对大量消费数据进行学习 ， 了解消费者的习惯、价值观、动机和个性 ， 预测消费行为 ， 更有效地制定策略；协助对多个来源产生的能源输出进行管理 ， 以便实时匹配变化的空间和时间需求 。 （采访人员 张景阳）
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