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阿里将AI应用于电力调度 高精度电网负荷预测模型落地作者:火狐体育最新app下载来源:火狐体育官网

  应用于电力调度,联合电网研发出的高精度电网负荷预测模型,已经落地山东德州。

  该模型的母线%,可以有效应对大规模光伏并网带来的冲击,促进了电网安全稳定运行。目前,该电网负荷预测模型已经覆盖德州近60条220千伏母线。

  该预测模型大大提升工作效率。传统母线负荷预测靠人工经验,工作量大,操作时间紧迫,AI介入后,能将预测耗时从之前的1个多小时缩短为几分钟。

  据介绍,该高精度负荷预测模型基于自研AI算法,融合了气象预报、负荷转供、大用户用电计划、节假日等多源异构的海量数据进行联合建模,解决了大量新能源并网造成的负荷预测准确率下滑的问题。

  如今,将AI技术应用于电力系统中,已经有非常多的探索和落地。比如今年3月国网邯郸供电公司电力调控中心的调度大厅内,一位集RPA、AI技术于一身的“数字员工”正式上岗。

  据介绍,利用桌面自动化、图片智能识别等技术,报表机器人可以在授权范围内自动登录门户网站、OMS等多个系统,提取所需调度业务数据,经分析处理后快速生成规范表单,可成倍提升工作效率。

  国家电网在AI领域已经积累了非常多专利,包括AI配电变压器、AI智能算法、智能机器人等,其中巡检机器人在电网领域的落地应用比较成熟。

  巡检机器人通过高精度定位,以及AI语音、图像等识别技术,能够在恶劣环境下完成人工很难完成的作业,通过规模化作业,大幅度提高作业效率,甚至通过深度学习技术,能够针对台风等自然灾害进行电网灾害风险动态评估。

  南方电网在AI方面的应用也较为领先,此前其和百度达成战略合作,通过机器视觉、人工智能自然语言处理等技术,辅助其在输、配电等各个环节作出精准分析、判断、优化、决策。

  AI技术的应用能够大幅节约电力,此前有报道显示,百度科技园智能楼宇上线,应用AI技术,从设备画像技术、集成设备功能、区域人员分布、天气温度以及环境数据实现对建筑物系统控制,一个月省下25万度电,如此推算一年能节省300万度电。

  具体计算,中国建筑每年用电大概是2.5万亿度,如果该AI技术推广到全国,一年可以节省5000亿度电,大约相当于2500亿元的产值。

  AI技术未来在电力领域会有很大的应用,如今新型电力系统建设加速,对智能化升级需求明显,达摩院决策智能实验室负责人印卧涛表示,“新能源电力不仅要发出来,更要用起来,这就需要一张更加智能、更为弹性的电网。”而这些都离不开AI技术。

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