人工智能为能源行业提供动力的4种方式

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人工智能在能源行业的应用正在为新的创新提供动力,并帮助发展未来的智能电网。Kolabtree的自由职业者Christopher Frye详细介绍了人工智能如何在发电厂中应用,并列举了4个真实的例子。

人工智能 人工智能(AI)代表了一个在广泛领域中拥有巨大潜力的领域,它可以创造的价值以及通过实现以前未开发的潜力而发现的价值一样多。随着计算能力的提高,再加上更容易获得的数据存储,人工智能现在可以以比以往更强大和优雅的方式对数据集进行分析。

用更简单的话来说,人工智能正在扩大其范围,超过传统上由人类执行的任务;事实上,在某些方面,比人类更好。在这篇博文中,我们深入探讨了这种潜力对能源行业的影响,特别是电厂的人工智能如何为电力系统创造机会和价值。

人工智能与能源的融合

有趣的是,在 去年给大学生的一篇博文微软公司的创始人比尔-盖茨建议,如果他能够回到过去并以新的方式产生影响,他将考虑三个领域。

一个是人工智能。我们才刚刚开始挖掘它将使人们的生活更有生产力和创造力的所有方式。第二个是能源,因为使其清洁、可负担得起和可靠将是消除贫困和气候变化的关键。第三是生物科学,它充满了帮助人们活得更长久、更健康的机会。

虽然生物科学不失为一种高尚的追求,但使这句话更耐人寻味的是,在许多方面,人工智能和能源正在以一种方式融合,虽然是颠覆性的,但也可以减轻潜在的负面影响,促进更有序的能源转型。这篇文章的其余部分提供了与人工智能相关的创新是如何影响能源行业的见解,包括一些突出具体例子的案例研究。

网格基础知识

在我们深入研究细节之前,关于电力公司运营的性质,有几个小点是需要的,以确保清楚地了解人工智能的交集。在其核心,电力行业(仍然)由三个主要功能区组成:发电、输电和配电。发电包括所有的发电来源,包括化石燃料和可再生能源;输电包括高压电线,将电力从发电源输送到需要的地方,由配电系统促进,更普遍的是,你的街道上的电线杆系统。

这整个系统被称为 "电网",近年来,大量的讨论集中在使电网 "更智能 "或更灵敏上。虽然人们对智能电网的定义有不同的表述,但就其本质而言,它是电力系统与先进的信息技术和通信创新的汇合。智能电网不是静态的。它是一个系统,可以 随着技术的不断发展 迭代测试和完善。人工智能的作用可能最好被描述为未来智能电网背后的大脑,数以百万计的传感器背后的控制中心,以及综合和处理大量数据的能力。我们转向几个案例研究,其中一些已经在发生。

发电厂的人工智能。实例

1.人工智能+储能=雅典娜

茎部该公司成立于2009年,总部位于旧金山,汇集了人工智能和能源存储的力量,以 "优化能源使用的时机"。通过机器学习、预测分析和能源存储的结合。 雅典娜正如该系统所称,它形成了虚拟发电厂,以最大限度地提高能源储存的价值。

它是如何做到这一点的?通过每分钟400兆字节的数据分析,该系统不断评估能源的时间价值,并对何时购买能源做出最优化的决定。在代表储能能力的多个点上进行汇总的过程就是所谓的 "虚拟发电厂"。这些分布式资源的扩散越来越多地被电网上所谓的分布式能源资源(DER)的增长所推动--主要是通过屋顶太阳能,它有 在过去的十年中显著增长.

下面的图片提供了这一概念的视觉形式的效果图。

电网领域中DER和prosumers的物理聚集水平示意图。EES:电能储存;DG:分布式发电;MV:中电压;LV:低电压。 

资料来源。 用于智能用户需求侧管理的虚拟电厂架构 - 科学图谱 on ResearchGate.[2018年11月3日访问]

 

在这个例子中,EES指的是电能存储;DG指的是分布式发电;MV和LV分别指的是中压和低压。

这种聚集成虚拟发电厂的过程是持续进行的,利用人工智能来开发跨越各种变量的预测分析--如天气、能源消耗水平、关税(电价)选项等,并自动进行实时计算的过程。其结果提供了汇总的负荷减少,可以在前所未有的热浪期间提供救济(尽管由于气候变化变得不那么空前)。这是Stem系统部署的东西 2017年,在加州批发市场有600多次.

2.人工智能促进了可再生能源管理

随着气候变化的影响和化石燃料的持续使用 推动可再生能源增长--目前占全球发电量的五分之一但是,这种增长有一个方面很多人可能没有意识到。越来越多的可再生能源给系统运营商带来了挑战,要把这些能源整合到现有的电网中。

由于这 文章 来自《科学美国人》的报道指出。

间歇性可再生能源具有挑战性,因为它们破坏了规划电网日常运行的传统方法。它们的功率在多个时间范围内波动,迫使电网运营商调整其日前、小时前和实时操作程序。

由于太阳能或风能可能仅仅受到随机云层或难以预测的风向模式的影响,这一挑战在每分钟的基础上更加复杂,以确保电网继续保持一致、可靠的电力。这是人工智能大放异彩的另一个领域(不是双关语)。我们在下面介绍两个这样的创新--第一个与管理太阳能资源有关,第二个涉及聚集多个数据流并结合天气预报和机器学习来优化可再生能源的运作。

3.VADER - 分布式能源网络的可见性

显然,这项工作的幕后推手是一位《星球大战》的粉丝;不,这里的维德不是指黑暗统治者,而是指一个结合了光伏太阳能系统和智能电表的数据的平台,该平台在连续计算数据的基础上,对屋顶或地面太阳能等分布式能源资源的电力消耗和行为进行建模。VADER代表 V形象化和 A深度渗透的配电系统分析。 D分发的 E能源 R资源(或,再次,DER)。

所有这些创新的核心引擎是 机器学习和基于AI的算法它可以 "模拟连通性的潜在变化和DER在电网上的行为,使电力公司的配电规划和运行决策实时优化和自动化"。下面是对该平台的一些应用屏幕的一瞥。

太阳能VADER技术的屏幕截图资料来源。 能源效率和可再生资源办公室 

4.Nnergix - 气象学、分析和能源的交集

Nnergix 是一家位于巴塞罗那的公司,成立于2013年,汇集了大量的数据,并通过基于人工智能的算法和分析模型来管理可再生能源和优化旋转储备。纺纱储备--在最简单的意义上--是指那些虽然没有加载但却在线的发电资源,在发电机或传输资源发生故障时,可以在短时间内做出反应。

人工智能和能源的未来

上面提供的例子只是对最终可能发生的事情的一个尝试。还有更多利用人工智能影响能源的例子,如:。 短期负荷预测,预测性维护以替换老化的资源(在它们最终失效时发生昂贵的维修之前),使用 虚拟助理以提高客户体验,以及 利用人工智能深入了解你的电费账单.

当然,这些创新并不是没有风险(如数据隐私或其他问题)。 变得依赖互联网连接的设备),但随着计算能力和数据的可用性,发电厂的人工智能有可能在其他领域受益。唯一必要的额外成分是创造力。

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关于作者

克里斯托弗-弗莱是位于巴拿马城的独立市场研究顾问,拥有超过20年的经验,涉及能源、消费产品和技术等行业垂直领域。除了帮助客户进行市场或客户研究外,他还在巴拿马管理着一家名为Panadatos的早期创业公司,寻求为巴拿马的企业提供市场研究服务。

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