人工智能技术加速能源转型
当前，全球能源系统正在转型，而人工智能技术能够从大量数据中挖掘有效信息，通过各种算法模型进行预测，从而有利于降低转型的复杂性，降低成本。那么人工智能在能源转型中有哪些应用呢？
比如可再生能源发电和需求预测、电网运行和优化、能源需求管理等等。具体来说，比如太阳能和风能电场的选址，借助人工智能技术，更能够寻找到既有最佳的日照和风力资源又便于接入现有电网基础设施的地点；通过人工智能技术，还能够改善风电机组叶片、光伏面板或电力电子器件、控制系统等的设计。
再比如，运用人工智能技术，可以提升发电厂的日常运维效率，降低成本；人工智能技术还可以通过学习历史气象数据、传感器数据、图像和视频数据，实现对太阳能和风能设备发电量的预测，通过对历史消费数据分析，对系统的电力需求预测等等。
目前已经有不少ai相关企业已经进入到新型能源的建设中，比如ai企业第四范式，该公司成立于2014 年，是一家人工智能技术与服务提供商，业务是利用机器学习技术和经验，通过对数据进行精准预测与挖掘，揭示出数据背后的规律 ，帮助企业提升效率、降低风险，获得更大的商业价值 。
第四范式在迁移学习、高维机器学习、automl、高性能ai算力，以及ai在各应用领域内的创新技术等方向居于世界领先地位，已在银行、保险、政务、能源、智能制造、零售、医疗、证券等领域 ，夺得中国机器学习平台市场份额第一，而且目前已经在港交所上市。
第四范式的风机设备预测方案，利用风电机组的温度、油压、转速、有功功率、风速等各项指标数据，通过高维机器学习和数据挖掘技术构建故障诊断与预警模型，构建风机健康模型，分析风机健康影响因素，为风机故障定向检修、制定维护计划、经济运行等提供科学依据。
除了第四范式，还有商汤科技，去年10月，商汤推出“商汤工业引擎”，是为工业场景数字化转型打造的综合性、智能化方案，不仅可以实现虚拟世界与现实世界的精准交互，提升工业管理和运维效率，还能提供丰富、多样、高精度的ai算法和应用，提前感知安全风险，提高工业质检效率与精准度。
而能源行业，是“商汤工业引擎”的重点覆盖领域之一，作为未来重要新型能源之一，太阳能光伏发电的应用将有力推进2030年碳达峰、2060年碳中和的双碳目标的实现。然而，光伏电站在运维方面广泛存在专业和集约化程度不够、发电效率低下等问题。而商汤在能源行业的布局，则致力于解决这些问题。
目前商汤科技已经与客户企业一起，将ai技术赋能于新能源产业全生命周期，推动从电力生产到电网运维等多链条的数字化转型和智能化升级，助力可持续发展的绿色能源。
如今，风电、光伏等可再生能源已经逐渐发展起来，未来将会更多的替代现有煤炭等能源，就如上文提到的一样，在生产过程中，还存在很多问题，比如风速、风向、日照、气温、气压等环境因素，都会给电力系统带来较大影响，使发电设备、并入电网都面临运行效率、设备安全等方面的问题。
而对这些新能源的输出功率开展预测，将有利于调度系统合理调整和优化发电计划，减少弃风和弃光率，降低运行成本。为此，能源、电力企业都纷纷引入人工智能技术，以提升自身的竞争力，比如国家能源集团龙源工程技术公司，之前就启动了风电机组在线状态监测项目，而对这些新能源的输出功率开展预测，不仅有利于调度系统合理调整和优化发电计划，改善电网调峰能力，更能减少弃风和弃光率，并降低其运行成本，帮助电力企业提升竞争力，该项目是以工业互联网“云雾边端”融合技术为基础，创新性地设计风电场全场景ai技术框架，为风电场的数字化和信息化建设深度赋能。
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目前商汤科技已经与客户企业一起，将ai技术赋能于新能源产业全生命周期，推动从电力生产到电网运维等多链条的数字化转型和智能化升级，助力可持续发展的绿色能源。
如今，风电、光伏等可再生能源已经逐渐发展起来，未来将会更多的替代现有煤炭等能源，就如上文提到的一样，在生产过程中，还存在很多问题，比如风速、风向、日照、气温、气压等环境因素，都会给电力系统带来较大影响，使发电设备、并入电网都面临运行效率、设备安全等方面的问题。
而对这些新能源的输出功率开展预测，将有利于调度系统合理调整和优化发电计划，减少弃风和弃光率，降低运行成本。为此，能源、电力企业都纷纷引入人工智能技术，以提升自身的竞争力，比如国家能源集团龙源工程技术公司，之前就启动了风电机组在线状态监测项目，而对这些新能源的输出功率开展预测，不仅有利于调度系统合理调整和优化发电计划，改善电网调峰能力，更能减少弃风和弃光率，并降低其运行成本，帮助电力企业提升竞争力，该项目是以工业互联网“云雾边端”融合技术为基础，创新性地设计风电场全场景ai技术框架，为风电场的数字化和信息化建设深度赋能。
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