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珠海浩陽科技摘抄：在近日舉辦的第三屆“紫金論電”國際學術研討會上，科技日報記者了解到，人工智能技術已在負荷預測、極端氣象環境下故障預測、電網的巡檢和調度等領域全面鋪開。
“輸電線路很長，有的位于深山，有的埋于地下，靠人工巡檢難度很大。”南瑞集團研究院系統研發中心專家閃鑫向記者表示，目前正在開發的線路巡檢機器人，可輕易完成人工很難做到的事情。
今夏，臺風頻繁登陸，停電時有發生。雖然經過緊急搶修，很快就能恢復正常供電，但短暫的停電難免對民眾生活帶來煩惱。過去，科研人員基于物理建模的方法進行預測，由于存在參數不準的情況，造成預測結果不盡如人意。“而人工智能可以通過對歷史數據的學習去發現規律，對調度領域和電網運行趨勢的分析，可以用數據驅動的方法來改進傳統的物理建模，實際上是用數據驅動和物理建模混合的方法來做預測。”閃鑫表示。
南瑞集團科研團隊在華東地區用人工智能技術進行模擬預測，將幾年內臺風引起線路跳閘的概率進行比較，發現人工智能算法的準確率比傳統算法提高近20%。未來，在諸如臺風此類氣象災害來臨時，人工智能通過對歷史數據的學習和訓練，提前預測可能發生線路故障的情況，將有助于降低發生停電的風險。
目前，谷歌、IBM等國際巨頭已紛紛在能源領域布局人工智能技術。如IBM計劃推出一款名為“深雷”的新產品，可以提供0.2英里至1.2英里范圍內的精確天氣預報。
在圍棋上小試牛刀之后，谷歌也向著能源領域進發了。能源領域的第一刀，就試在了自家大門口。谷歌開發了一套人工智能技術用于提升該公司的能源管理效率，將用電量削減15%，幾年間為谷歌節約了數億美元電費。
此外，人工智能在調度領域的應用也有很大的發展空間。比如，IBM已在為全球數百個太陽能和風能項目提供預測技術；英國國家電網也開始研究如何應用人工智能，平衡英國電網的能源供應。“如果人工智能發展成熟，相關經驗積累之后，未來電力調度也可以像飛機一樣進行‘智能駕駛’。正常狀態下由人工智能進行‘駕駛’，在發生大的異常事故時再由人來干預，進行操作，把人工做的事情變成自動做的事情。”閃鑫舉例，當電網發生故障后，未來人工智能可以自動對電網故障進行分析，通過對歷史數據和調度運行經驗的學習，只需要調度員最后進行判斷和確認，就能完成對線路故障的處理，大大減少調度員的工作量。
人工智能技術賴以生存的大數據收集能力，在電網領域已經有了長足發展。閃鑫介紹說，十幾年前電網能采集到的數據非常少，只能采集到傳統的有功功率、無功功率以及電流大小，而現在包括外部的氣象環境、動態量測以及故障錄波等，部分地區實時的微氣象也能被采集記錄，同時設備的儲存容量擴大，存儲周期變長，數據類型得以豐富，這些對人工智能的學習和訓練都是非常有益的。
目前，人工智能在能源領域的應用仍處在早期，但巨大的潛力已經被市場所看好。