和平精英辅助免费使用安卓《流浪地球》启示录:AI技术在能源行业的应用与

更新时间:2024-04-17

未来,人工智能在能源行业能有哪些作为?人工智能技术能够应对气候变化,能源枯竭和能源分配不均的社会问题吗?人工智能在能源行业的应用场景和商业模式是什么?

和平精英辅助免费使用安卓《流浪地球》启示录:AI技术在能源行业的应用与

春节收假回来,你的朋友圈是不是已经被电影《流浪地球》里这一句“道路千万条,安全第一条。行车不规范,亲人两行泪。”刷屏了呢?

作为中国硬核科幻里程碑之作,《流浪地球》不仅仅向大众讲述着一个科幻故事,更是通过各种细、节

(如太阳即将毁灭,没有太阳能;燃烧石块为行星发动机提供动力;朵朵的零食榴莲味蚯蚓干等等),向人们揭示着一个关于地球“能源枯竭”后,人类如何在宇宙中生存的故事。

《流浪地球》启示录:AI技术在能源行业的应用与展望

在刚刚过去的2018年中,全球人工智能产业迎来了重要的发展与变革,比如Google Duplex代替人类自动接打电话;DeepMind继AlphaGo之后打造出的AlphaStar以5比0的比分的成绩打败《星际争霸2》顶级职业选手;波士顿动力机器人Atlas完成了跑步越障和三级跳;搜狗与新华社合作开发AI合成主播亮相第五届世界互联网大会;百度无人驾驶汽车上路等等。

这一系列AI创新产品和AI应用的落地,同时也在向世人揭露着一个无争议的话题:人工智能时代已来,人工智能市场正在呈现出几何式增长,并不断应用及改变着各行各业。

据公开数据显示:

2018年中国全年天然气消费量为2766亿立方米,年增量超过390亿立方米,增幅达16.6%,占一次能源总消费量比重近8%。2018年中国石油表观消费首破6亿吨,达到6.25亿吨,同比增加0.41亿吨,增速为7%。[1]

2018年1-12月份全国规模以上煤炭企业煤炭产量35亿吨,同比增长5.2%。累计进口煤2.8亿吨,同比增长3.9%。铁路煤炭发运23.8亿吨,同比增长10.3%。[2]

2018年1-12月全国发电量为67914.2亿千瓦时,同比增长6.8%。[3]

截止2017年年底,我国太阳能热利用集热器面积保有量达到47780万平方米,年节约标准煤能力已达7167万吨,相当于节电334460MWth。[4]

中国作为世界上最大的能源消费国和生产国,同时也是仅次于美国的全球第二人工智能大国,那么人工智能在能源行业能有哪些作为?如何通过人工智能技术来面对气候变化,能源枯竭和能源分配不均的社会问题?人工智能在能源行业的应用场景和商业模式是什么?

对此,七月在线Ai lab特别做了深度的研究与调查,本文将结合实际情况与笔者的调查研究,为大家逐一解答.

目录:

从研发到服务,能源行业人工智能应用场景

国家电网目前人工智能应用现状及进展

电力行业的五大难题及AI解决办法

电力行业AI的能力应用

智能电网VS智能电厂

人工智能-煤矿大脑

总结和建议

一、从研发到服务,能源行业人工智能应用场景

能源行业是个总称,涵盖多个细分行业,在此我们把能源行业主要分为“石油/矿物”和“电力”两大细分领域。

《流浪地球》启示录:AI技术在能源行业的应用与展望

从罗兰贝格给出的报告来看[5],从研发到服务,目前人工智能在石油/矿物领域主要应用的场景有以下几点:

a.数据驱动优化器械设计:根据生产环境积累的产品寿命、故障率等数据,通过模型模拟,优化产品的设计;

b.通过建模分析开采数据优化开采流程:建模分析开采过程中的数据,优化具体开采操作与流程,提高开采成功率;

c.预测矿物含量提高勘探准确性:分析勘探过程中土壤、空气等环境数据预测石油矿物潜在产量;

d.项目可行性评估:根据宏观经济形势,开采环境等大量数据,评估开采项目的盈利性与潜在风险;

e.器械与生产环境危险预警:实时检测开采器械运行状态与开采环境信息,根据数据预测潜在风险并及时预警;

f.机器自动化采集:利用机器视觉及时自动判别矿物,利用机器人进行采集;

g.预测性生产器械维护服务:实时检测器械运行数据,提前预测故障并进行维护;

h.基于无人驾驶的物流辅助:通过无人驾驶的飞行器等人工智能辅助的物流方式将原油矿物等从开发现场运出。

在电力领域,目前人工智能在石油/矿物领域主要应用的场景有以下几点:

i.模拟气流优化设备设计:利用人工智能模型建模分析优化锋利发电机的浆片设计;

j.电力生产计划管理:整合用户预测电力需求与电力产出,保障电力的供需平衡;

k.设备故障与风险预警:监控发电设备运行数据监控预测并防控故障出现,预测极端天气;

l.新能源虚拟电厂:整合分散的电力来源,预测电力需求智能调配电力供给,并根据电力价格预测智能优化利润;

m.智能选址优化:利用人工智能模型建模分析最佳太阳能发电站的建设地址,最大化产电量;

n.预测性器械维护服务:实时检测器械运行数据,提前预测故障并进行维护;

o.用户智能节电:预测电力价格切换到其他电力来源于供应商;

p.智能电网:预测各个区域各个时间段的用电需求,合理调配电力供应。

综合来看,能源方面的AI应用主要集中两大块,一块是设备,包括智能设备设计、研发、管控、使用、检修和维护方面;一块是用户消费侧。

现有的能源(矿物、石油和稀土等等)是很难再生的,AI无法帮助这类型能源进行再生,所以节约使用是AI在能源方面一个重要的应用场景。

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