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AI讓電力行業(yè)更高效、低碳、安全

科技日報發(fā)布時間:2024-02-19 11:25:50  作者:張 曄、黃 蕾

  日前,受寒潮影響,江蘇省出現(xiàn)大范圍雨雪天氣。在全省用電“尖峰時刻”,南瑞集團有限公司研發(fā)的人工智能負荷預測系統(tǒng)發(fā)揮關鍵作用,負荷預測日前準確率高達97.8%,為保障冬季寒潮期間電力平穩(wěn)有序供應提供了支撐。

  這只是人工智能技術在電網(wǎng)應用中的一個縮影。近年來,隨著我國加快推進新型電力系統(tǒng)和新型能源體系建設,能源電力行業(yè)人工智能應用需求快速增長,成為人工智能廠商競爭的新藍海。人工智能技術將如何賦能電力行業(yè)發(fā)展?怎樣規(guī)避“人工智能+電力”的風險,使人工智能更好服務人們生產(chǎn)生活和經(jīng)濟社會高質(zhì)量發(fā)展?

  企業(yè)紛紛入局研發(fā)電力大模型

  人工智能技術不再局限于讓人類從重復勞動中解放,而是更多地參與到創(chuàng)意性、決策性工作中來。

  國網(wǎng)江蘇電力數(shù)字化部安全運行處副處長蔣承伶認為,人工智能技術對于加快推進構建新型電力系統(tǒng)和新型能源體系建設意義重大。人工智能作為電力行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要支撐,在促進數(shù)據(jù)業(yè)務融合、挖掘海量數(shù)據(jù)價值、驅(qū)動業(yè)務優(yōu)化升級等方面具有不可替代的作用,能夠賦能發(fā)、輸、變、配、用、安監(jiān)、基建以及管理等多領域智能化轉(zhuǎn)型。

  大模型作為產(chǎn)業(yè)發(fā)展的熱點方向,能夠降低人工智能開發(fā)與應用的門檻。目前,華為、阿里、騰訊、百度等企業(yè)都宣布將電力作為大模型的重點垂直應用領域。比如,2023年7月,華為云面向業(yè)界發(fā)布了盤古大模型3.0。它能夠讓企業(yè)“定制”自己的專屬大模型,其中包括電力智慧巡檢應用。百度文心一言打造的電力行業(yè)大模型覆蓋了電力知識問答系統(tǒng)、電力文檔智能分析等多個能源行業(yè)應用場景。

  國內(nèi)電力企業(yè)也在人工智能上發(fā)力。比如,國家電網(wǎng)建設了覆蓋總部及27家省公司的人工智能“兩庫一平臺”,形成了通用組件基礎支撐能力;南方電網(wǎng)打造大模型“大瓦特”,構建了高效便捷的數(shù)字化基礎平臺。近年來,無人機、機器人也廣泛應用于我國電網(wǎng)設備的巡視與檢測中。高效工作的背后,是人工智能平臺的支撐。

  人工智能為電力系統(tǒng)添“智慧”

  當前,人工智能與傳統(tǒng)行業(yè)的深度融合正引領一場經(jīng)濟形態(tài)的革命。電力企業(yè)也在搶抓人工智能發(fā)展機遇,推進新型電力系統(tǒng)建設,助力能源電力行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

  蔣承伶告訴記者,以往受限于數(shù)據(jù)獲取難度大、計算分析能力不足、決策預測依賴人工等因素,電力行業(yè)存在電力供需匹配難度大、設備運檢效率不高、新能源消納效率低等痛點。計算機視覺、深度學習、神經(jīng)網(wǎng)絡等人工智能技術以其強大的數(shù)據(jù)處理能力和學習能力,為解決這些問題提供了新途徑。

  在江蘇南京110千伏鼓樓變電站,一體式輕量化聲紋感知裝備晝夜不停地監(jiān)聽著變壓器的運行狀態(tài)。這位不知疲倦的變電設備“健康衛(wèi)士”,通過深度學習技術,利用“聽”到的9萬余條聲紋數(shù)據(jù),開展局部放電、機械異響等缺陷聲紋特征學習,可實現(xiàn)10分鐘內(nèi)對多種故障的準確識別預警。

  蔣承伶介紹,將人工智能技術融入數(shù)據(jù)監(jiān)測和故障識別的環(huán)節(jié),改善分析決策的精準度,已成為電網(wǎng)企業(yè)應用人工智能技術的一個重要方向。目前,無論在傳統(tǒng)能源領域,還是在新能源領域,人工智能技術都在改變著原有的生態(tài),讓電網(wǎng)更智慧、更堅強。

  在新能源領域,精準而快速地對新能源裝機資源、出力進行預測,是實現(xiàn)能源管理和使用的關鍵。國網(wǎng)江蘇省電力有限公司電力科學研究院(以下簡稱國網(wǎng)江蘇電科院)利用計算機視覺的圖像分析能力和長短期神經(jīng)網(wǎng)絡的時間序列分析能力,對屋頂光伏資源及其實時出力進行預測,實現(xiàn)了新能源的高效利用。

  在人工智能技術的加持下,國網(wǎng)江蘇電科院研發(fā)的辨識技術就像一個“超級偵探”,通過衛(wèi)星地圖,即可找出全國所有可能適合安裝光伏板的屋頂。目前,利用該技術,工作人員已測算出江蘇可開發(fā)屋頂光伏面積。同時,在長短期神經(jīng)網(wǎng)絡分析光伏出力曲線規(guī)律基礎上,國網(wǎng)江蘇電科院疊加氣象云圖分析,實現(xiàn)了對江蘇50多萬戶、2300多萬千瓦的低壓分布式光伏運行狀態(tài)的實時監(jiān)測和精準預測,全省分布式光伏實時出力估算準確度達96%以上。

  國網(wǎng)江蘇電力設備部技術處處長付慧介紹,目前,國網(wǎng)江蘇電力已經(jīng)建成輸電、變電算法評估平臺。在這個平臺上,各種電力設備運用的人工智能算法可以一較高下,為實際應用做好準備。

  發(fā)展電力人工智能還需重視安全風險

  隨著人工智能在電力領域的推廣,安全問題引起了業(yè)界關注。一方面,面對復雜多變的作業(yè)現(xiàn)場環(huán)境、應用需求,人工智能識別率、誤報率、漏報率等性能指標能否滿足應用要求,人工智能的算力能否滿足現(xiàn)場需求,都要經(jīng)過充分測試。另一方面,人工智能技術也給不法分子提供了新的攻擊手段?;谌斯ぶ悄芗夹g的數(shù)據(jù)投毒、算法后門、對抗樣本攻擊等,給電網(wǎng)信息安全帶來了新的挑戰(zhàn)。

  “人工智能在帶來便利的同時,也帶來了一定的安全風險。”南京大學人工智能學院教授李宇峰說,“應建立全面而有效的治理機制,發(fā)展穩(wěn)健機器學習理論方法體系,更好地將人工智能技術安全應用到電力領域。”

  針對運用了人工智能技術的新型攻擊手段,電網(wǎng)同樣也可利用人工智能算法檢測惡意活動,并在其造成損害之前提醒操作員,保護電網(wǎng)免受網(wǎng)絡攻擊和其他威脅。比如,國網(wǎng)江蘇電科院基于人工智能技術研發(fā)了程序語義智能分析模型、軟件供應鏈開源組件知識圖譜等網(wǎng)絡安全督查檢測工具,并將它應用于江蘇信息系統(tǒng)入網(wǎng)安全檢測。這些成果大幅提高了漏洞檢測的準確率和效率。目前,漏洞自動化識別準確率超過98%,檢測校核時間縮短了60%。2023年,在這些成果的輔助下,網(wǎng)絡安全檢測技術人員累計發(fā)現(xiàn)并處置漏洞10萬余個,有力支撐了江蘇電力系統(tǒng)運行安全風險管控工作。

  “保障人工智能安全是一項長期而艱巨的任務。”國網(wǎng)江蘇電科院數(shù)字化中心主任趙新冬說。他認為,應通過持續(xù)關注和不斷努力,推動人工智能技術健康發(fā)展,使之為構建新型電力系統(tǒng)和新型能源體系服務,而不是成為人類的威脅。

  來源:科技日報 記者:張 曄 通訊員:黃 蕾


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