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    蓝盟IT外包,应对气候变化:人工智能领导能源解决方案

    发布者:上海IT外包来源:http://www.lanmon.net点击数:31

    蓝盟IT小贴士,来喽!
    Covid-19可能会让我们困惑,停止生活和生活,但这不是世界面临的最大问题。
    更大的危机注视着我们,威胁着人类生存的气候变化。 为了加快能量转换过程,需要将人工智能(AI  )和机器学习(ML  )与能量相结合。 AI不仅是能源管理。 这可以成为适应符合我们可持续发展目标的气候变化的有效工具。
    能源部门通常需要庞大的基础设施来运转。 生成大量的数据。 人工智能可以把这些数据转换成洞察力,提高效率,降低成本。 从石油和天然气到可再生能源领域的主要能源参与者都转向了AI,简化了运用。 美国和德国已经引进了这个AI系统来提高效率。
    例如,通用电气使用AI分析平台监视风力涡轮的性能。 谷歌子公司DeepMind一直在将机器学习算法应用于美国700兆瓦风力发电机的容量。
    印度加快了可再生能源的设置,实现了最后一英里的电气化。 增加可再生能源在能源结构中的份额带来了电网稳定性等新问题。 这个国家在管理能源需求方面也面临着挑战,人工智能应用可以将能源需求降到最低。
    人工智能的应用
    电网基础设施和稳定性:可再生能源(RES  )的日益利用和近年来的发展给电力系统运营商带来了严峻的挑战。 例如,对太阳和风的依赖使电网不稳定。 阴天可能无法产生足够的电力来满足能源需求,或者晴天发电可能会超过需求。
    通过整合AI,可以事先预测该模式,因此可以相应地通过使操作自动化来进行网格调整。 具有实时控制和高级负载控制系统的电网自动化带来了操作的灵活性。 智能电网和智能仪表是AI系统的主要功能。
    现在发电中使用的能源结构非常多样化。 以前以煤为中心。 近年来,增加了一些来源。 太阳能和风能的份额大幅度增加。 现在可再生能源贡献了四分之一的份额。
    这也产生了安装混合能源系统的可能性。 特别适合建设可隔离运行的微电网和微电网。 混合能源系统是各种可再生能源发电机和电池存储系统的综合。 这个集成可以使用AI系统无缝地实现。
    储藏:这是可再生能源的一部分,特别是在谈论电网的独立能源和不间断电源时。 无论是太阳能还是风能,两个主要的能源(主要是能源结构)都被限制根据气象条件运行。人工智能在储能系统中有很多应用。 电池的远程监视和维护就是其中之一。 能源储存越聪明,可再生能源系统的效率就越高。
    同样,通过收集数据,预测分析有助于更好地理解性能和预测潜在的故障。 在能量存储中引入AI会延长电池的运行时间,提高ROI。 电池诊断和电池管理是AI对电池操作有很大影响的主要领域。
    配电
    随着印度能源需求的增加,配电公司应该引入迅速的应对模式,在某一时刻产生的过剩能源很好地转移到了能源不足的地方。 预测分析表明,这种计算可以提前完成。 人工智能的集成减少误差,提高可预测性,平衡这些过程的自动化。
    现在电力供应主要依赖中央电网。 随着电网的分散,许多小电厂形成分散的电网基础设施,共同应对能源需求。
    人工智能在这些系统的管理中起重要作用。 这也减少了能量运输和分配(TD  )期间的损失。 引进人工智能系统对监视窃听也很重要,窃听是印度配电损失的主要原因。
    综合人工智能的能源基础设施将是一个复杂的系统。 AI有时会担心,因为他有权做出决策。 人工智能系统的决定需要基于推理。

    机器学习是一个复杂的过程,很难理解为什么要做出某些决定(这个概念被称为可解释人工智能xai  )。 这是一个新的研究领域,为研究者和热衷于人工智能的企业家创造了更多的探索空间。 无法说明人工智能的决策也是自动驾驶汽车的一大障碍。 如果突破,电网有可能在没有人为干预的情况下实现完全自主性。

    文/上海蓝盟  IT外包专家

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