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认识泛在电力物联网 | 人工智能:数据驱动 赋能电网

发布时间 :

2019-05-20

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泛在电力物联网的存储和运算设备将基于大数据平台/人工智能平台,采用先进芯片技术、协同计算技术等,极大提升计算力,形成以人工智能为核心的“超级计算机”。

人类+机器

人工智能通过模拟、延伸、扩展人类智能,通过机器感知、机器学习、机器思维和智能行为等技术,代替人类做出分析、判断、优化和决策,通过智能计算,应对随机和不确定。

当今,能源电力领域正在发生变化,传统的能源产、供、销单向传输链条向多元素互联平台转变,能源互联网逐步形成。电网逐步演变为源荷储人等多重因素随机、时空不确定的新型网络,传统方法已无法解决问题,必须采用人工智能的方法。

随着新能源、电动汽车、需求响应等技术的广泛应用和电力市场化发展,新一代电力系统表现出开放性、不确定和复杂化,电力系统的监控、量测系统产生的数据,与外部相关数据融合,为电力人工智能发展奠定了数据基础。数据驱动的人工智能技术是支撑新一代电力系统的重要手段。

电力人工智能核心技术


中国电力科学研究院副院长王继业提出,电力人工智能是人工智能的相关理论、技术和方法与电力系统的物理规律、技术、知识融合形成的专用人工智能。电力人工智能核心技术方向包括智能传感、人工智能平台、大数据、机器学习、计算机视觉、自然语言处理、智能机器人等7部分。

人工智能平台:构建面向电力领域的人工智能平台,整合多种主流AI计算框架,提供丰富的机器学习算法和模型库。

机器学习:重点跟踪研究深度学习、强化学习等前沿技术理论和算法模型;根据机器学习算法的适用性与局限性,结合电力系统数据和专业特点,形成针对特定电力业务场景的机器学习应用模型。

计算机视觉:电力领域的应用集中在电力巡检和监控影像的目标识别与缺陷检测。重点开展电力影像资源库、电力视觉芯片、虚拟/增强现实交互、三维重构等工作,实现实时电力设备识别和缺陷检测。

智能机器人:重点突破AI算法封装、自主识别、自主行为、自主学习、人机协作等核心技术,实现电力机器人的自主和智能化。包括巡线无人机、变电站巡检机器人、智能客服机器人、调度机器人等。

实施路径

●构建电力人工智能主体大脑部分。

建立神经网络、机器学习、图像识别、自然语言处理等工具性技术平台。

●建立基本的人工智能中间件。

建立领域知识图谱,如调度、运检、营销等领域知识图谱。支持关键逻辑与模型的构建。

●构建全景全域的全面数据感知。

人工智能是基于数据的,需要真实的、能够反映应用对象的在线感知数据。为实现状态感知、量值传递、环境信息感知,需进行数字化转型,大量部署传感器和芯片,构建全景全域的感知系统。

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