只用7天就開發(fā)出一套AI應用，將電力系統(tǒng)母線負荷預測的準確率提升了5個百分點——這是6支參加決賽的隊伍在電力調度AI應用大賽上取得的成績。
“基于南方電網(wǎng)公司和阿里云搭建的云平臺，一位普通調度員現(xiàn)學現(xiàn)用，通過拖拉拽和簡單的代碼，就可以開展AI負荷預測，準確率甚至超過了計算機系的學生，這在過去是不可想象的。”南方電網(wǎng)公司一級技術專家、教授級高級工程師梁壽愚說。
1月28日，第二屆電力調度AI應用大賽決賽及頒獎儀式在南方電網(wǎng)公司生產科研綜合基地舉行。因疫情防控工作需要，本次決賽采用線上和現(xiàn)場結合的方式進行。中國科學院院士程時杰、香港大學教授侯云鶴等評審專家通過遠程在線參加。
本次大賽由南方電網(wǎng)電力調度控制中心、中國電機工程學會電力系統(tǒng)自動化專委會等機構共同舉辦，是目前電力行業(yè)內影響力最大、應用性最強的AI大賽。
歷時一周時間，45支來自高校、科研機構、企業(yè)的參賽隊伍借助AI算法，挑戰(zhàn)行業(yè)內的母線負荷預測難題。最終，有25支隊伍的預測準確率超過了人工。億可能源科技(上海)有限公司團隊73.9分總成績(85%的準確率)奪冠，綜合效能比人工提升10%。此前，首屆AI大賽中勝出的全網(wǎng)負荷預測方案已應用于電網(wǎng)業(yè)務，將準確率提升到97.63%，預計在今年會代替人工預測。
與全網(wǎng)負荷預測相比，本屆賽題要求對廣東湛江地區(qū)的母線負荷進行預測，難度更大。南方電網(wǎng)在湛江有17個220千伏電站和33根220千伏母線，意味著每天需要預測3168個負荷預測值。另一方面，母線供電范圍大小對準確率有直接影響，專家解釋稱，“一家鋼廠的用電量變化就會造成負荷曲線的突變?！?/p>
要讓AI做出準確預測，首先需要機器學習歷史數(shù)據(jù)。這是一個海量數(shù)據(jù)庫，涵蓋了10年間的負荷曲線、電網(wǎng)網(wǎng)格結構、歷史檢修票數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)等。如果讓一個人去逐一翻閱，可能要花上數(shù)年時間。
南方電網(wǎng)公司基于阿里云技術搭建的調度云平臺派上了用場。
電力調度是電網(wǎng)中最核心的系統(tǒng)，要對所有電廠、用戶的計劃進行編排，保證發(fā)電、用電的實時平衡。南方電網(wǎng)公司的電力調度覆蓋廣東、廣西、云南、貴州、海南五省區(qū)，系統(tǒng)復雜。2018年，南方電網(wǎng)公司在行業(yè)內率先搭建電網(wǎng)系統(tǒng)的“大腦中樞”——調度云平臺，并于2019年8月正式上線。基于調度云的強大算力，南網(wǎng)總調的日前安全校核功能的計算時間從過去的1小時縮短到10分鐘。
某種程度上，AI大賽是對云平臺敏捷開發(fā)能力的極限挑戰(zhàn)。過去這樣的負荷預測項目從平臺搭建到數(shù)據(jù)處理，再到應用上線，要花上一年多的時間。但AI大賽只給開發(fā)者留出了7天的時間，他們必須把一切提速。
調度云平臺首先為參賽者提供了一個云桌面終端，隨開隨用，隨時調取海量歷史數(shù)據(jù)。在調度云之上搭建的機器學習PAI平臺為非專業(yè)開發(fā)者提供了算法訓練工具，并通過DataWorks，QuickBI和Max-Compute等技術，將數(shù)據(jù)處理提速了上百倍。
除了穩(wěn)定高效，調度云也是一個開放的技術開發(fā)平臺?！罢{度云就相當于手機的操作系統(tǒng)和開發(fā)運行的生態(tài)，我們可以在云上快速開發(fā)出各種應用，就像手機的APP?！绷簤塾薮蛄艘粋€比方。
調度云平臺搭建完成后僅3個月，南方電網(wǎng)公司就快速上線了“電力現(xiàn)貨交易”業(yè)務，通過對供需關系和市場規(guī)則的自動調配，不同地區(qū)、時段電價每15分鐘動態(tài)調整一次，讓全社會的用電成本降到最低。
調度云平臺還在不斷擴大。當前，基于阿里云等技術提供支持的擴容項目已經啟動。預計擴容完成后，南方電網(wǎng)公司超過50%的業(yè)務系統(tǒng)都將跑在調度云上?；趶姶蠓€(wěn)定的基礎云平臺，調度云新建的服務器可以即插即用，應用使用的資源可以秒級擴展——過去這需要幾個月的時間。
據(jù)悉，基于南網(wǎng)調度云平臺，一個全新的氣象預測超算平臺將在今年第一波臺風來臨之前上線，為科學防范臺風提供更加精準的氣象信息參考。
南網(wǎng)傳媒全媒體記者 黃勇華
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