導(dǎo)讀：人工智能（AI）是電力專業(yè)人士越來越多地描述復(fù)雜數(shù)字技術(shù)的術(shù)語。被如此大肆宣傳的AI難道是真的技術(shù)突破？

讓客戶滿意是我們工作的目標(biāo)，不斷超越客戶的期望值來自于我們對(duì)這個(gè)行業(yè)的熱愛。我們立志把好的技術(shù)通過有效、簡(jiǎn)單的方式提供給客戶，將通過不懈努力成為客戶在信息化領(lǐng)域值得信任、有價(jià)值的長(zhǎng)期合作伙伴，公司提供的服務(wù)項(xiàng)目有：域名與空間、網(wǎng)絡(luò)空間、營(yíng)銷軟件、網(wǎng)站建設(shè)、虎林網(wǎng)站維護(hù)、網(wǎng)站推廣。

關(guān)于電力如何深刻地改變了我們的世界，沒有任何爭(zhēng)議。用于機(jī)械化生產(chǎn)的蒸汽動(dòng)力的出現(xiàn)將我們的世界推向了工業(yè)時(shí)代，引發(fā)了工業(yè)領(lǐng)域的巨大變革。在第二次工業(yè)革命中，電力的使用開啟了大規(guī)模生產(chǎn)的時(shí)代，推動(dòng)了運(yùn)輸、電信和制造業(yè)的突破性進(jìn)展。第三次工業(yè)革命迎來了數(shù)字時(shí)代，其最顯著特征可能是互聯(lián)網(wǎng)（以及后來的物聯(lián)網(wǎng)）的普及以及信息技術(shù)在生產(chǎn)自動(dòng)化中的廣泛使用。而且，根據(jù)世界經(jīng)濟(jì)論壇（WEF）的說法，現(xiàn)在我們正處于另一場(chǎng)深刻變革的風(fēng)口浪尖：第四次技術(shù)革命，這一變革的速度，范圍和影響將截然不同，

根據(jù)日內(nèi)瓦的公私合營(yíng)國際合作組織（作為適應(yīng)性的通用平臺(tái)）的說法，推動(dòng)第四次工業(yè)革命的“軟件引擎”的是人工智能AI。然而，該概念還沒有統(tǒng)一的定義，宣傳上其似乎適用于所有行業(yè)，有著無限潛力。像其它行業(yè)一樣，電力行業(yè)最近已被支持AI的各種數(shù)字解決方案所淹沒。盡管許多經(jīng)驗(yàn)豐富的專家警告說，這很多是在夸大其詞，并指出了現(xiàn)有的局限性，但不少人卻稱贊AI在該領(lǐng)域的潛力已經(jīng)被許多趨勢(shì)（包括數(shù)字化，脫碳和去中心化）極大地重塑了。

正如電力研究所（EPRI）人工智能計(jì)劃的項(xiàng)目經(jīng)理Harshal Upadhye解釋的那樣，沒有AI的“未經(jīng)單一測(cè)試的普遍接受的定義”的主要原因是因?yàn)樗鼜V泛而復(fù)雜，并且其應(yīng)用是相當(dāng)新穎的，而且還在不斷發(fā)展。AI的創(chuàng)始人之父John McCarthy在1956年的會(huì)議論文中首次提出了這一概念，即“制造智能機(jī)器，尤其是智能計(jì)算機(jī)程序的科學(xué)和工程學(xué)”。但是今天，人工智能基于多種學(xué)科，包括數(shù)學(xué)，統(tǒng)計(jì)學(xué)，認(rèn)知科學(xué)，哲學(xué)和語言學(xué)。Upadhye表示，EPRI粗略地將AI定義為“機(jī)器如何模仿人類的智力”（類似于人類而不是成為人類），例如從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)的能力。他解釋說，由于它支持多種功能，因此可以將AI視為“工具”。

美國能源部（DOE）于去年9月成立了一個(gè)新的人工智能和技術(shù)辦公室（AITO），作為協(xié)調(diào)AI技術(shù)開發(fā)、交付和應(yīng)用的樞紐，同時(shí)也強(qiáng)調(diào)了AI解決問題的能力。它對(duì)AI定義為：“機(jī)器具有從大型數(shù)據(jù)集中快速學(xué)習(xí)、解決問題并不斷適應(yīng)新數(shù)據(jù)的能力，而無需人工干預(yù)。” 美國能源部的定義得到了總部位于蘇黎世的技術(shù)公司ABB的執(zhí)行副總裁兼企業(yè)軟件總經(jīng)理Bryan Friehauf的支持，他強(qiáng)調(diào)AI “通過識(shí)別數(shù)據(jù)中的模式進(jìn)行決策”來不斷增強(qiáng)能力。值得注意的是，“人工智能”一詞仍在不斷發(fā)展，并提供越來越多的機(jī)會(huì)。

Friehauf表示：“原因主要有以下三個(gè)：計(jì)算能力的提高、更多數(shù)據(jù)可獲取和算法不斷的改進(jìn)。”

三菱日立電力系統(tǒng)公司（MHPS）服務(wù)銷售副總裁Marco Sanchez新推出了智能解決方案，該部門提出了TOMONI解決方案，進(jìn)一步說明了該方案如何定義取決于其最終用途。Sanchez 表示：“我們認(rèn)為，人工智能封裝了當(dāng)今人類執(zhí)行的自動(dòng)化流程和動(dòng)作，這可以對(duì)性能，生產(chǎn)力和效率產(chǎn)生積極影響。”

但是，他同意人工智能的使用在很大程度上取決于數(shù)據(jù)。他解釋說：“人工智能利用結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（例如，機(jī)器的傳感器數(shù)據(jù)，和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（例如OEM廠家手冊(cè)，維護(hù)記錄，天氣數(shù)據(jù)以及市場(chǎng)/業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)）來執(zhí)行高級(jí)決策。”

要了解數(shù)據(jù)在人工智能龐大的復(fù)雜系統(tǒng)中所起的關(guān)鍵作用，檢查技術(shù)的各種封裝和重疊方法（下圖）很有用。

1.人工智能封裝了幾個(gè)概念，包括自然語言處理（NLP），深度學(xué)習(xí)（DL）和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（NN）。

對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)，EPRI解釋說：“有時(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）與人工智能AI可以互換使用，它是對(duì)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的計(jì)算機(jī)算法的研究，這些算法可以通過經(jīng)驗(yàn)自動(dòng)提高。” 機(jī)器學(xué)習(xí)是當(dāng)前使用最廣泛的人工智能子集，它封裝了自然語言處理（NLP），深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。但是，通過定義機(jī)器學(xué)習(xí)的兩個(gè)任務(wù)可以更好地理解：有監(jiān)督的學(xué)習(xí)和無監(jiān)督的學(xué)習(xí)。

它說，在監(jiān)督學(xué)習(xí)中，“學(xué)習(xí)是使用基本事實(shí)完成的，其中事先了解了樣本數(shù)據(jù)集的輸出值應(yīng)該是什么。” 本質(zhì)上，其目標(biāo)是“學(xué)習(xí)最能逼近數(shù)據(jù)樣本與所需輸出之間關(guān)系的函數(shù)”，然后使用該函數(shù)預(yù)測(cè)給定輸入數(shù)據(jù)集的輸出。“監(jiān)督學(xué)習(xí)主要用于分類問題；常見的算法包括回歸，支持向量機(jī)，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）和隨機(jī)森林。” 這使其非常適合電力行業(yè)的應(yīng)用，例如資產(chǎn)管理，例如可以使用一組圖像來識(shí)別損壞。

同時(shí)，無監(jiān)督學(xué)習(xí)不需要標(biāo)記的數(shù)據(jù)，其主要目標(biāo)是學(xué)習(xí)一組數(shù)據(jù)點(diǎn)內(nèi)的固有結(jié)構(gòu)。“無監(jiān)督學(xué)習(xí)主要用于聚類問題，” EPRI解釋說。因此，例如，無監(jiān)督學(xué)習(xí)可以通過對(duì)相似圖像進(jìn)行聚類來加速對(duì)受損資產(chǎn)圖像的分析，從而使每個(gè)類別的人只能標(biāo)記一張圖像。

自然語言處理（NLP），NLP使用有監(jiān)督或無監(jiān)督的學(xué)習(xí)方法來幫助計(jì)算機(jī)捕獲，解釋和理解人類語言。它借鑒了計(jì)算機(jī)科學(xué)和語言學(xué)領(lǐng)域的功能，例如用于文本分析和創(chuàng)建聊天機(jī)器人。“ NLP的一個(gè)特定于行業(yè)的應(yīng)用是處理諸如傷害報(bào)告之類的文檔，以分析并提出安全操作建議。”EPRI說。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）。受人腦的啟發(fā)，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本質(zhì)上是輸入和輸出層以及用于轉(zhuǎn)換輸入以使其可被輸出層使用的隱藏層。具有多個(gè)隱藏層的ANN被稱為“深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從大量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，使用算法重復(fù)執(zhí)行任務(wù)，每次對(duì)其進(jìn)行調(diào)整以提高結(jié)果，這幾乎是人類從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)的方式。該過程通常被稱為“深度學(xué)習(xí)”，這是行業(yè)中另一個(gè)流行的流行語。EPRI說：“用于識(shí)別受損資產(chǎn)的圖像識(shí)別和資產(chǎn)的預(yù)測(cè)性維護(hù)應(yīng)用是電力行業(yè)中使用的ANN和深度學(xué)習(xí)算法的示例。”

自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)AutoML。EPRI將其描述為“將機(jī)器學(xué)習(xí)自動(dòng)應(yīng)用于現(xiàn)實(shí)問題的端到端過程，例如數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、特征工程和模型選擇。” 它指出，“由于缺乏應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的專業(yè)知識(shí)，這引起了人們的關(guān)注。”

巨大的潛力

很多電力行業(yè)的專家都稱贊人工智能的未來潛力。多數(shù)人認(rèn)為，隨著該行業(yè)應(yīng)對(duì)包括脫碳，分布式發(fā)電和數(shù)字化在內(nèi)的多種革命性的變化，其利用運(yùn)營(yíng)價(jià)值的能力也許是其大的希望。

根據(jù)Upadhye的說法，根據(jù)EPRI的工作以及利益行業(yè)表示，當(dāng)今可用的人工智能工具具有大的潛力來解決自動(dòng)檢查的問題，例如，作為減輕費(fèi)時(shí)且繁瑣的檢查過程的應(yīng)用程序。他說：“電力行業(yè)的幾乎所有資產(chǎn)都以一種或另一種方式進(jìn)行檢查，并且可以使用人工智能進(jìn)行自動(dòng)化的流程數(shù)量巨大。”

在他看來，人工智能的潛力很可能會(huì)擴(kuò)展到涉及資產(chǎn)的管理程序中，這些傳感器可以生成時(shí)間序列類型數(shù)據(jù)。“對(duì)這類數(shù)據(jù)進(jìn)行分析可以預(yù)測(cè)機(jī)器未來的行為或維護(hù)需求，或潛在的潛在危險(xiǎn)，或類似的事情，了解這種行為并理解這些模式至關(guān)重要。這可以為整個(gè)行業(yè)大量避免非計(jì)劃停機(jī)時(shí)間。”

正如美國GE公司數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)和分析副總裁MattSchnugg所說：“雖然有很多邊緣案例也可以容納AI和ML，但實(shí)踐表示行業(yè)發(fā)展下一步的關(guān)鍵是解決資產(chǎn)的性能到機(jī)組的性能，再到整個(gè)電網(wǎng)的性能，再到最終消費(fèi)者的全過程的解決方案，而人工智能在提升“預(yù)測(cè)和規(guī)范能力”方面的潛力今天尤為關(guān)鍵，因?yàn)殡S著太陽能或風(fēng)能的分布式發(fā)電的普及，電力交易變得更加復(fù)雜。

ABB公司的Friehauf回應(yīng)了這些觀點(diǎn)，并補(bǔ)充說，人工智能還可以將仿真提升到“更高的層次”，例如，以幫助發(fā)電公司定位電網(wǎng)的不穩(wěn)定區(qū)域并提高現(xiàn)場(chǎng)工作人員的安全性。他說：“從日常運(yùn)營(yíng)，電網(wǎng)安全性，可靠性等方面來看，人工智能有巨大的機(jī)會(huì)。” 日本三菱公司的桑切斯（Sanchez）還指出，人工智能在電力行業(yè)未來整合中的潛在“重要作用”，例如，利用低碳資源，改善預(yù)測(cè)并促進(jìn)自主運(yùn)營(yíng)。他說，這些可能會(huì)產(chǎn)生“更明顯，更容易獲得并且在經(jīng)濟(jì)上可行的”安全和環(huán)境效益。桑切斯指出，人工智能還提供了創(chuàng)新的價(jià)值，例如，它有助于增強(qiáng)模擬器的能力和最終在線同步的能力。

大量的數(shù)字解決方案提供商，學(xué)術(shù)界和政府支持的研究人員以及電力公司都在利用AI的巨大潛力來推動(dòng)顯著舉措。例如，GE已在其先進(jìn)燃燒控制系統(tǒng)中實(shí)施了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和邊緣控制，以優(yōu)化重型燃?xì)廨啓C(jī)和航改燃機(jī)的燃料分配，并稱其努力減少了可調(diào)節(jié)的氮氧化物和一氧化碳排放，并改善了整體性能。在機(jī)組級(jí)別，它提供了“生產(chǎn)計(jì)劃顧問”，以幫助貿(mào)易商和調(diào)度計(jì)劃者了解聯(lián)合循環(huán)電廠的日前和實(shí)時(shí)產(chǎn)能，從而幫助他們更好地準(zhǔn)備承諾，并計(jì)劃燃料提名和調(diào)度。在電網(wǎng)級(jí)別，它已將ML實(shí)施為一種稱為“有效慣性”的分析幫助電網(wǎng)運(yùn)營(yíng)商更好地將慣性與已知和可預(yù)測(cè)的值相關(guān)聯(lián)，例如常規(guī)的旋轉(zhuǎn)慣性和負(fù)載。

總部位于日本橫濱的三菱公司繼續(xù)在其“完全自主的”600兆瓦T-Point 2聯(lián)合循環(huán)高砂電廠中驗(yàn)證未來使用TOMONI AI的組件和解決方案。桑切斯告訴《POWER 2020》今年即將成為該項(xiàng)目的“完成年”。同時(shí)，ABB正在利用AI來釋放其數(shù)字企業(yè)軟件產(chǎn)品組合（基于通用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)）提供的見解。ABB公司在其資產(chǎn)績(jī)效管理解決方案中也使用了AI。德國西門子則正在與美國軟件公司Bentley Systems合作，提供基于云系統(tǒng)MindSphere上的聯(lián)合服務(wù)，并且它使用AI幫助運(yùn)營(yíng)商更好地了解電廠的性能。

過早采用AI的陷阱

盡管如此，根據(jù)EPRI的Upadhye的說法，電力行業(yè)采用AI仍有一段路要走，然后才能從AI中獲得潛在的廣泛收益。“我們?nèi)蕴幱谠撔袠I(yè)的早期階段，當(dāng)今大的挑戰(zhàn)是數(shù)據(jù)。一切都需要數(shù)據(jù)，并與其他人協(xié)作以獲取正確的數(shù)據(jù)集。”他說。“隨著數(shù)據(jù)的可用和模型的訓(xùn)練，那時(shí)候我們才會(huì)在業(yè)內(nèi)看到更多的采用。現(xiàn)在，它是零散的，還有試驗(yàn)和試點(diǎn)，電力部門的利益相關(guān)者正在評(píng)估AI的能力并試圖將效益展示出來，但還稱不上被采納。”

正如GE數(shù)字的Schnugg所建議的那樣，關(guān)于AI可以為電力行業(yè)做什么的許多奢望和誤解都來自有前途的首次應(yīng)用。他說：“第一個(gè)吃螃蟹的人或公司通常充滿熱情和適當(dāng)?shù)馁Y源配置。” 但是，這種興奮導(dǎo)致了兩個(gè)“次優(yōu)結(jié)果”。一個(gè)是“為了投資而進(jìn)行投資，而沒有真正闡明需要采取行動(dòng)的見解的問題。當(dāng)您解決錯(cuò)誤的問題時(shí)，人工智能通常會(huì)過度設(shè)計(jì)一個(gè)解決方案，而該解決方案可以通過更多的傳統(tǒng)方法來解決。到那時(shí)，許多業(yè)內(nèi)老人就會(huì)告訴那些對(duì)AI著迷的同行，他們只需要四分之一的時(shí)間就可以解決這個(gè)問題，而且費(fèi)用還只有原來的八分之一。他指出，在某些情況下，“投資會(huì)成功回報(bào)那些敢于首次嘗試的人，但在不切實(shí)際的控制環(huán)境中，獲得成功的嘗試容易遇到了圍繞數(shù)據(jù)和部署限制的諸多問題。”

他建議，解決這些問題的關(guān)鍵方法是“真正理解”需要解決的問題，然后再?zèng)Q定采用哪種方法解決它們。然后，“一旦問題得到充分說明，并且AI / ML確實(shí)是解決方案，那么必須在具有適當(dāng)凈化，建模和編排數(shù)據(jù)的數(shù)字環(huán)境中對(duì)它們進(jìn)行縮放。” 這就是為什么Schnugg建議，在日常操作中采用更常見的傳統(tǒng)方法，而不是開發(fā)最復(fù)雜的算法，AI/ML的價(jià)值將達(dá)到第一個(gè)拐點(diǎn)。

同時(shí)，ABB的Friehauf還指出，在電力行業(yè)中，相對(duì)稀疏的專業(yè)知識(shí)無法成功管理AI蓬勃發(fā)展的大量運(yùn)行數(shù)據(jù)。他建議，在尋找具有必要領(lǐng)域和軟件專業(yè)知識(shí)的合作伙伴的同時(shí)，電力公司可能需要“進(jìn)行勞動(dòng)力轉(zhuǎn)型，并發(fā)展工人與技術(shù)之間的協(xié)作文化。他們需要將AI集成到其戰(zhàn)略計(jì)劃和長(zhǎng)期業(yè)務(wù)計(jì)劃中，并了解隨之而來的機(jī)會(huì)，以便成功地重塑公司文化，大程度地降低風(fēng)險(xiǎn)并從技術(shù)解決方案中獲得大的價(jià)值。”

三菱公司的Sanchez指出，電力，安全和質(zhì)量方面的現(xiàn)有標(biāo)準(zhǔn)對(duì)現(xiàn)有系統(tǒng)集成也可能具有挑戰(zhàn)性。他說，三菱公司正在通過其T-Point 2電廠解決這一問題。“擁有自己的最先進(jìn)的發(fā)電廠使我們能夠驗(yàn)證技術(shù)，確保為用戶提供大的可靠性和質(zhì)量。”

利用行業(yè)資源

當(dāng)被問及可以做些什么來為AI的潛力做準(zhǔn)備時(shí)，Upadhye說接近EPRI將是一個(gè)好的開始。他說，這家非營(yíng)利性研究組織已經(jīng)培育出一種“四管齊下的方法”，以在AI方面提供思想領(lǐng)導(dǎo)。

首先，該實(shí)體當(dāng)前的重點(diǎn)是使用行業(yè)信息來管理可操作的數(shù)據(jù)集。其次，EPRI提供了各種以行業(yè)為中心的專家，可以為電力行業(yè)實(shí)體提供有關(guān)AI工具的功能和局限性的建議。第三，EPRI積極致力于幫助查明更大的AI社區(qū)可以使用現(xiàn)有工具解決的電力部門問題。“我們要做的是與那些AI專家聯(lián)系，并說：“如何將您的一些知識(shí)轉(zhuǎn)移到我們的行業(yè)中，以幫助我們解決問題？在這些問題上花費(fèi)了數(shù)十億美元，您的解決方案可以為我們提供幫助。我們也希望成為通往社區(qū)的橋梁。” Upadhye說。

他說：“對(duì)AI解決方案進(jìn)行公正且技術(shù)上合理的評(píng)估對(duì)于該行業(yè)至關(guān)重要。”

文章名稱：炒作與希望：人工智能在電力行業(yè)中的作用
URL鏈接：http://m.rwnh.cn/article12/cgecdc.html

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