認識泛在電力物聯網 | 人工智能：數據驅動 賦能電網

  泛在電力物聯網的存儲和運算設備將基于大數據平臺/人工智能平臺，采用先進芯片技術、協同計算技術等，極大提升計算力，形成以人工智能為核心的“超級計算機”。

人類+機器

  人工智能通過模擬、延伸、擴展人類智能，通過機器感知、機器學習、機器思維和智能行為等技術，代替人類做出分析、判斷、優化和決策，通過智能計算，應對隨機和不確定。

  當今，能源電力領域正在發生變化，傳統的能源產、供、銷單向傳輸鏈條向多元素互聯平臺轉變，能源互聯網逐步形成。電網逐步演變為源荷儲人等多重因素隨機、時空不確定的新型網絡，傳統方法已無法解決問題，必須采用人工智能的方法。

隨著新能源、電動汽車、需求響應等技術的廣泛應用和電力市場化發展，新一代電力系統表現出開放性、不確定和復雜化，電力系統的監控、量測系統產生的數據，與外部相關數據融合，為電力人工智能發展奠定了數據基礎。數據驅動的人工智能技術是支撐新一代電力系統的重要手段。

電力人工智能核心技術

   中國電力科學研究院副院長王繼業提出，電力人工智能是人工智能的相關理論、技術和方法與電力系統的物理規律、技術、知識融合形成的專用人工智能。電力人工智能核心技術方向包括智能傳感、人工智能平臺、大數據、機器學習、計算機視覺、自然語言處理、智能機器人等7部分。

人工智能平臺：構建面向電力領域的人工智能平臺，整合多種主流AI計算框架，提供豐富的機器學習算法和模型庫。

機器學習：重點跟蹤研究深度學習、強化學習等前沿技術理論和算法模型；根據機器學習算法的適用性與局限性，結合電力系統數據和專業特點，形成針對特定電力業務場景的機器學習應用模型。

計算機視覺：電力領域的應用集中在電力巡檢和監控影像的目標識別與缺陷檢測。重點開展電力影像資源庫、電力視覺芯片、虛擬/增強現實交互、三維重構等工作，實現實時電力設備識別和缺陷檢測。

智能機器人：重點突破AI算法封裝、自主識別、自主行為、自主學習、人機協作等核心技術，實現電力機器人的自主和智能化。包括巡線無人機、變電站巡檢機器人、智能客服機器人、調度機器人等。

實施路徑

●構建電力人工智能主體大腦部分。

建立神經網絡、機器學習、圖像識別、自然語言處理等工具性技術平臺。

●建立基本的人工智能中間件。

建立領域知識圖譜，如調度、運檢、營銷等領域知識圖譜。支持關鍵邏輯與模型的構建。

●構建全景全域的全面數據感知。

人工智能是基于數據的，需要真實的、能夠反映應用對象的在線感知數據。為實現狀態感知、量值傳遞、環境信息感知，需進行數字化轉型，大量部署傳感器和芯片，構建全景全域的感知系統。

機器人有多智能？

“吱……吱……吱……”

  國網寧夏電力有限公司檢修公司銀川東換流站一個繼電保護小室里，一陣輕微的馬達聲響過后，一個倒掛在房頂軌道上的人工智能機器人，從銀白色伸縮桿里探出“腦袋”。

兩只棒球大小的眼睛，時而輕盈地上下探尋，時而左右轉動。待鎖定目標數據后，便目不轉睛、認真讀取設備上的每組數據，監測著形態各異的管道、閥門、儀表的狀態。更為奇妙的是，這兩只眼睛一只看可見光，另一只可實施紅外線探測，實時將千變萬化的數據傳輸給后臺總控室，供值班人員研判。

這個繼電保護小室里有100臺（套）設備、近5000個巡視點，這個“小家伙”一個人全包了，軌道轉彎半徑為國內同行業中最小，很是聰明能干！“小家伙”是銀東換流站機器人攻關團隊研發的多款人工智能機器人中的一種，大名叫“S型”軌道機器人。不到7年，這個團隊研發出了“S型”“H型”“工型”等3種軌道機器人，先后獲得各類專利41項。

      3種人工智能機器人的數據傳輸集成到了同一個平臺上，實現了所有數據的實時傳輸、共享和分析，為及時發現、處理設備安全隱患提供了強大的技術支撐。過去，人工完成設備數據監測采集至少4個小時，現在這些智能機器人2個多小時便輕松完成工作。

在全國大型變電站中，銀東換流站成為應用人工智能機器人種類、數量最全的換流站，已在全國7個省（區）的百座換流變電站推廣上千套。

本版內容來源于中國電力科學研究院、國網寧夏電力有限公司檢修公司，陳予堯、張東岳、包兆鑫、李可克對本文有貢獻。

原標題:人工智能：數據驅動 賦能電網