人工智能将成为电网和泛在电力物联网建设发展的重要方向

简介: 当前,在移动互联网、大数据、超级计算等新理论新技术和经济社会发展需求的共同驱动下,人工智能正迅速发展,渗透进各个行业,深刻改变着人们的生产生活方式。

云栖号:https://www.aliyun.com/#module-yedOfott8
第一手的上云资讯,不同行业精选的上云企业案例库,基于众多成功案例萃取而成的最佳实践,助力您上云决策!

2019-12-09 13:31:09 来源:AET电子技术应用


 当前,在移动互联网、大数据、超级计算等新理论新技术和经济社会发展需求的共同驱动下,人工智能正迅速发展,渗透进各个行业,深刻改变着人们的生产生活方式。

  人工智能技术作为新一轮产业变革的驱动力和经济发展的新引擎,将带动各行业形成智能化新需求,催生一大批智能化新技术、新产品、新产业,推动社会从数字化、网络化向智能化飞跃。伴随着近些年的实践,人工智能技术与电网的融合擦出了哪些火花?在促进企业数字化转型过程中,人工智能又将发挥什么作用?

  人工智能是泛在电力物联网建设的重要技术支撑

  党中央、国务院高度重视人工智能技术的发展。2017年7月,国务院印发《新一代人工智能发展规划》,提出以提升新一代人工智能科技创新能力为主攻方向,构建开放协同的人工智能科技创新体系。今年8月,科技部发布《国家新一代人工智能开放创新平台建设工作指引》,并于近日公布了最新一批平台名单,促进人工智能技术成果的扩散与转化应用,使人工智能成为驱动实体经济建设和社会事业发展的新引擎。

  如今,能源电力领域正从传统的产、供、销单向传输链条向多元互联平台转变,电力系统逐渐呈现出开放性、不确定和复杂化等特点,电网逐步演变为源网荷储等多重因素随机、时空不确定的新型网络。国家发展改革委、国家能源局制定的《电力发展“十三五”规划》中明确提出,推进“互联网+”智能电网建设,全力提升电力系统的智能化水平,提高电网接纳和优化配置多种能源的能力。

  泛在电力物联网就是充分应用移动互联、人工智能等现代信息技术、先进通信技术,实现电力系统各个环节万物互联、人机交互。在泛在电力物联网建设过程中,存在大量对基于人工智能语音识别、图像识别、深度学习等技术的需求。正因如此,人工智能基础支撑能力建设被列入泛在电力物联网2019年建设任务。基于数据驱动的电力人工智能技术将发挥越来越重要的作用,并将成为电网发展的重要方向和泛在电力物联网建设的技术支撑。

  人工智能将成为电网和泛在电力物联网建设发展的重要方向

  提升算力搭建平台,更好地发挥人工智能优势

  电力行业目前已围绕电网智能运检、运行控制、企业管理和用电服务等领域开展人工智能自主创新。如何更好地发挥人工智能优势,为泛在电力物联网建设添薪?这对企业自身提出了新的要求。

  电力系统存在海量业务数据。人工智能算法模型对计算资源的要求较高。要满足这一要求,就需要搭建高性能计算中心,强化基础设施层的存储和计算能力。例如,扩展弹性计算(ECS)、对象存储(OSS)、负载均衡(SLB)等基础服务组件可提供大规模、虚拟化、高可靠和可伸缩的基础资源服务,使企业能够按照任务计算需求,实时分配所需计算资源,开展智能化算力资源调度。

  电力业务数据形式不一,业务场景复杂多样。若各单位、各专业自行开发人工智能产品,力量分散,难以形成核心竞争力。应当通过建立健全的数据共享机制,构建覆盖能源电力全链条业务的数据统一管理及标注标准体系,提升人工智能在电力各业务场景的应用效率。围绕人工智能技术打造数据标准化管理标注平台,实现全业务范围、全数据类型、全时间维度数据的统一管理、预处理及标注,再针对不同类型的业务数据进行专业化、标准化、精细化标注,可以提高人工智能算法的准确性,充分发挥数据价值。

  人工智能平台可以成为泛在电力物联网的“智能中枢”,为电力业务应用提供图像识别、语音识别、人脸识别、光学字符识别(OCR)、知识图谱等能力支持及边缘计算能力,实现万物互联、智能感知。企业可依托人工智能平台开展前端业务快速创新,提升数据价值挖掘沉淀和创新应用能力,让运营更高效、更智能,助力企业实现数字化、智慧化转型。

  人工智能要想真正发挥赋能作用,最终需要扎实的落地和应用。面向泛在电力物联网的人工智能产品也离不开电力AI生态圈的形成。建立起包含优秀科研单位、产业集团、电力企业的合作创新联盟,形成跨人工智能硬件、算法、技术、应用、服务的完整生态系统,才能更好地促进人工智能技术成果的转化和推广应用,深入推进坚强智能电网和泛在电力物联网的融合。

  结合人工智能技术发展趋势、产业发展现状、电力系统和企业经营管理领域的应用场景需求,国网信息通信产业集团有限公司依托国家电网有限公司“电力系统人工智能联合实验室”“杨善林院士工作站”等资源,梳理形成人工智能业务产品体系,并与高校、外部企业等开展合作,共同打造人工智能领域良好发展生态。

  依托统一的AI能力开放平台及平台沉淀的电力语音库、图形图像库、知识库和算法库,该集团构建了智巡(智能巡检)、智服(智慧客服)、智策(智能决策)3个产品系列,形成了输变电巡检识别分析系统、安全生产风险管控平台、智慧客服、智能防误操作平台、营业厅服务机器人等多款成熟的人工智能产品。

  其中,输变电巡检识别分析系统采集巡检作业过程中的图像数据,进行智能化缺陷检测识别,提升电力巡检工作效率,实现人工巡检向全面人工智能识别分析诊断转变。安全生产风险管控平台则可实现输电、变电、配电、基建等多种高风险作业场景下人员、设备、工器具、环境等风险的识别、管控和处置,提供实时可视、自动巡视、智能研判、高效管控的作业现场安全监管服务。
  从发电、输电、变电、配电到用电,人工智能技术将为电网多领域的业务应用提供基础资源、算法及服务能力的有效支撑,最大限度地提高电网精益化运行水平,全力支撑泛在电力物联网建设。

原文发布时间:2019-12-09
本文责编:jiaxy
本文来自云栖社区合作伙伴“CIO时代”,了解相关信息可以关注“CIO时代

云栖号:https://www.aliyun.com/#module-yedOfott8
第一手的上云资讯,不同行业精选的上云企业案例库,基于众多成功案例萃取而成的最佳实践,助力您上云决策!

相关实践学习
钉钉群中如何接收IoT温控器数据告警通知
本实验主要介绍如何将温控器设备以MQTT协议接入IoT物联网平台,通过云产品流转到函数计算FC,调用钉钉群机器人API,实时推送温湿度消息到钉钉群。
阿里云AIoT物联网开发实战
本课程将由物联网专家带你熟悉阿里云AIoT物联网领域全套云产品,7天轻松搭建基于Arduino的端到端物联网场景应用。 开始学习前,请先开通下方两个云产品,让学习更流畅: IoT物联网平台:https://iot.console.aliyun.com/ LinkWAN物联网络管理平台:https://linkwan.console.aliyun.com/service-open
相关文章
|
25天前
|
物联网
DC/AC电源模块:为物联网设备提供可靠的电力支持
DC/AC电源模块:为物联网设备提供可靠的电力支持
DC/AC电源模块:为物联网设备提供可靠的电力支持
|
25天前
|
安全 物联网
BOSHIDA DC/AC电源模块:为物联网设备提供可靠的电力支持
BOSHIDA DC/AC电源模块:为物联网设备提供可靠的电力支持
BOSHIDA DC/AC电源模块:为物联网设备提供可靠的电力支持
|
20天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 边缘计算
探索人工智能与边缘计算的深度融合
本文深入探讨了人工智能(AI)与边缘计算技术的整合,分析了其在实际应用中的优势和挑战,并展望了未来的发展趋势。
|
20天前
|
传感器 机器学习/深度学习 人工智能
|
4天前
|
人工智能 物联网 开发者
**.NET技术革新赋能软件开发:从.NET 5的性能飞跃、跨平台支持,到微服务、物联网、AI和游戏开发的广泛应用。
【7月更文挑战第4天】**.NET技术革新赋能软件开发:从.NET 5的性能飞跃、跨平台支持,到微服务、物联网、AI和游戏开发的广泛应用。随着云集成深化、开源社区壮大,未来将聚焦性能优化、云原生应用及新兴技术融合,培养更多开发者,驱动软件创新。**
9 1
|
20天前
|
人工智能 自然语言处理 搜索推荐
【人工智能】第六部分:ChatGPT的进一步发展和研究方向
【人工智能】第六部分:ChatGPT的进一步发展和研究方向
20 3
|
20天前
|
传感器 人工智能 搜索推荐
人工智能(AI)与物联网(IoT)的融合是当今技术领域的一个重要趋势
人工智能(AI)与物联网(IoT)的融合是当今技术领域的一个重要趋势
|
23天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
人工智能专业发展方向有哪些?
人工智能(AI)专业的未来发展与发展方向非常广泛,涵盖技术深化、应用拓展、行业融合等多个层面。
19 1
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
机器学习与人工智能在物联网中的应用
【6月更文挑战第6天】在一个阳光明媚的早晨,我听到同事热议机器学习和人工智能在物联网的应用,如智能家居、工业生产和医疗诊断。通过分析物联网的海量数据,这些技术带来便利与效率的提升。示例代码展示了如何使用机器学习算法进行数据分析。尽管面临数据安全等挑战,但未来前景广阔,我决定投身这一领域,探索更多可能。
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
机器学习与人工智能在物联网中的应用
【6月更文挑战第5天】在这个物联网时代,智能设备间的交互变得日益频繁。机器学习与人工智能赋予了这些设备学习和协作的能力,使它们能更好地理解和适应用户需求。例如,智能空调利用机器学习了解用户习惯,预调至适宜的温度;而人工智能在安防系统中通过视频分析识别异常行为,保障安全。此外,它们还应用于智能农业、交通、医疗等领域,如预测农作物生长、优化交通路线、提升医疗服务。一个简单的Python代码示例展示了如何用机器学习预测室内温度变化,揭示了其在物联网中的潜力。
55 1

热门文章

最新文章

相关产品

  • 物联网平台