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《流浪地球》啟示錄：AI技術在能源行業(yè)的應用與展望

劉金玲

2019-02-16

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27 分鐘

未來，人工智能在能源行業(yè)能有哪些作為？人工智能技術能夠應對氣候變化，能源枯竭和能源分配不均的社會問題嗎？人工智能在能源行業(yè)的應用場景和商業(yè)模式是什么？

春節(jié)收假回來，你的朋友圈是不是已經(jīng)被電影《流浪地球》里這一句“道路千萬條，安全第一條。行車不規(guī)范，親人兩行淚?！彼⑵亮四?？

作為中國硬核科幻里程碑之作，《流浪地球》不僅僅向大眾講述著一個科幻故事，更是通過各種細、節(jié)

（如太陽即將毀滅，沒有太陽能；燃燒石塊為行星發(fā)動機提供動力；朵朵的零食榴蓮味蚯蚓干等等），向人們揭示著一個關于地球“能源枯竭”后，人類如何在宇宙中生存的故事。

《流浪地球》啟示錄：AI技術在能源行業(yè)的應用與展望

在剛剛過去的2018年中，全球人工智能產(chǎn)業(yè)迎來了重要的發(fā)展與變革，比如Google Duplex代替人類自動接打電話；DeepMind繼AlphaGo之后打造出的AlphaStar以5比0的比分的成績打敗《星際爭霸2》頂級職業(yè)選手；波士頓動力機器人Atlas完成了跑步越障和三級跳；搜狗與新華社合作開發(fā)AI合成主播亮相第五屆世界互聯(lián)網(wǎng)大會；百度無人駕駛汽車上路等等。

這一系列AI創(chuàng)新產(chǎn)品和AI應用的落地，同時也在向世人揭露著一個無爭議的話題：人工智能時代已來，人工智能市場正在呈現(xiàn)出幾何式增長，并不斷應用及改變著各行各業(yè)。

據(jù)公開數(shù)據(jù)顯示：

2018年中國全年天然氣消費量為2766億立方米，年增量超過390億立方米，增幅達16.6%，占一次能源總消費量比重近8%。2018年中國石油表觀消費首破6億噸,達到6.25億噸，同比增加0.41億噸，增速為7%。[1]

2018年1-12月份全國規(guī)模以上煤炭企業(yè)煤炭產(chǎn)量35億噸，同比增長5.2%。累計進口煤2.8億噸，同比增長3.9%。鐵路煤炭發(fā)運23.8億噸，同比增長10.3%。[2]

2018年1-12月全國發(fā)電量為67914.2億千瓦時，同比增長6.8%。[3]

截止2017年年底，我國太陽能熱利用集熱器面積保有量達到47780萬平方米，年節(jié)約標準煤能力已達7167萬噸，相當于節(jié)電334460MWth。[4]

中國作為世界上最大的能源消費國和生產(chǎn)國，同時也是僅次于美國的全球第二人工智能大國，那么人工智能在能源行業(yè)能有哪些作為？如何通過人工智能技術來面對氣候變化，能源枯竭和能源分配不均的社會問題？人工智能在能源行業(yè)的應用場景和商業(yè)模式是什么？

對此，七月在線Ai lab特別做了深度的研究與調(diào)查，本文將結合實際情況與筆者的調(diào)查研究，為大家逐一解答.

目錄：

從研發(fā)到服務，能源行業(yè)人工智能應用場景
國家電網(wǎng)目前人工智能應用現(xiàn)狀及進展
電力行業(yè)的五大難題及AI解決辦法
電力行業(yè)AI的能力應用
智能電網(wǎng)VS智能電廠
人工智能-煤礦大腦
總結和建議

一、從研發(fā)到服務，能源行業(yè)人工智能應用場景

能源行業(yè)是個總稱，涵蓋多個細分行業(yè)，在此我們把能源行業(yè)主要分為“石油/礦物”和“電力”兩大細分領域。

《流浪地球》啟示錄：AI技術在能源行業(yè)的應用與展望

從羅蘭貝格給出的報告來看[5]，從研發(fā)到服務，目前人工智能在石油/礦物領域主要應用的場景有以下幾點：

a.數(shù)據(jù)驅動優(yōu)化器械設計：根據(jù)生產(chǎn)環(huán)境積累的產(chǎn)品壽命、故障率等數(shù)據(jù)，通過模型模擬，優(yōu)化產(chǎn)品的設計；

b.通過建模分析開采數(shù)據(jù)優(yōu)化開采流程：建模分析開采過程中的數(shù)據(jù)，優(yōu)化具體開采操作與流程，提高開采成功率；

c.預測礦物含量提高勘探準確性：分析勘探過程中土壤、空氣等環(huán)境數(shù)據(jù)預測石油礦物潛在產(chǎn)量；

d.項目可行性評估：根據(jù)宏觀經(jīng)濟形勢，開采環(huán)境等大量數(shù)據(jù)，評估開采項目的盈利性與潛在風險；

e.器械與生產(chǎn)環(huán)境危險預警：實時檢測開采器械運行狀態(tài)與開采環(huán)境信息，根據(jù)數(shù)據(jù)預測潛在風險并及時預警；

f.機器自動化采集：利用機器視覺及時自動判別礦物，利用機器人進行采集；

g.預測性生產(chǎn)器械維護服務：實時檢測器械運行數(shù)據(jù)，提前預測故障并進行維護；

h.基于無人駕駛的物流輔助：通過無人駕駛的飛行器等人工智能輔助的物流方式將原油礦物等從開發(fā)現(xiàn)場運出。

在電力領域，目前人工智能在石油/礦物領域主要應用的場景有以下幾點：

i.模擬氣流優(yōu)化設備設計：利用人工智能模型建模分析優(yōu)化鋒利發(fā)電機的漿片設計；

j.電力生產(chǎn)計劃管理：整合用戶預測電力需求與電力產(chǎn)出，保障電力的供需平衡；

k.設備故障與風險預警：監(jiān)控發(fā)電設備運行數(shù)據(jù)監(jiān)控預測并防控故障出現(xiàn)，預測極端天氣；

l.新能源虛擬電廠：整合分散的電力來源，預測電力需求智能調(diào)配電力供給，并根據(jù)電力價格預測智能優(yōu)化利潤；

m.智能選址優(yōu)化：利用人工智能模型建模分析最佳太陽能發(fā)電站的建設地址，最大化產(chǎn)電量；

n.預測性器械維護服務：實時檢測器械運行數(shù)據(jù)，提前預測故障并進行維護；

o.用戶智能節(jié)電：預測電力價格切換到其他電力來源于供應商；

p.智能電網(wǎng)：預測各個區(qū)域各個時間段的用電需求，合理調(diào)配電力供應。

綜合來看，能源方面的AI應用主要集中兩大塊，一塊是設備，包括智能設備設計、研發(fā)、管控、使用、檢修和維護方面；一塊是用戶消費側。

現(xiàn)有的能源（礦物、石油和稀土等等）是很難再生的，AI無法幫助這類型能源進行再生，所以節(jié)約使用是AI在能源方面一個重要的應用場景。

電力方面，輸送電路優(yōu)化、配送電和電網(wǎng)安全，也能用到AI。后面七月在線Ai lab會詳細例舉。

二、國家電網(wǎng)目前人工智能應用現(xiàn)狀及進展

2.1 國家電網(wǎng)AI專利眾多

從中國專利保護協(xié)會發(fā)布的《人工智能技術專利深度分析報告》[6]中給出的數(shù)據(jù)可以看到，百度以2369項專利居首位，其次是中國科學院、微軟、騰訊等。

國家電網(wǎng)則以1044項專利位居第六位，超過谷歌和阿里巴巴。在全球AI領域專利權人報告TOP10[7]中，國家電網(wǎng)是唯一上榜的中國企業(yè)，排名趕超佳能、索尼和日本電器。

國家電網(wǎng)的AI專利包括電網(wǎng)控制、AI配電變壓器、AI智能算法、智能機器人等。

《流浪地球》啟示錄：AI技術在能源行業(yè)的應用與展望

2.2 國家電網(wǎng)AI應用研究

電力信息通信領域資深專家、中國電力科學研究院副院長王繼業(yè)的報告《人工智能在能源電力領域的探索》中曾透露，國家電網(wǎng)公司在十余年前已開設人工智能領域的相關研究，2002年以來，已開展40多項與人工智能相關的科研項目，主要集中在一下四個方面：

A.機器人：輸電線路巡檢、變電站巡檢；

B.專家系統(tǒng)：輸電線路狀態(tài)輔助決策、輸變電設備狀態(tài)監(jiān)測、配電網(wǎng)輔助決策、需求側管理；

C.模式識別：變電站視頻智能分析、輸變電設備故障模式識別、配電網(wǎng)設備故障診斷、用采系統(tǒng)和設備診斷評估；

D.數(shù)據(jù)分析：電能質(zhì)量數(shù)據(jù)分析、電網(wǎng)資源數(shù)據(jù)挖掘。

從上世紀80年代開始，對神經(jīng)網(wǎng)絡、模糊集、遺傳算法等傳統(tǒng)人工智能技術應用進行了深入研究，近年來，開展了基于深度強化學習的電網(wǎng)仿真、調(diào)控云平臺、基于大數(shù)據(jù)的負荷特征分析及預測、基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡的輸電線路災害特征預警、基于多智能體的配電網(wǎng)自愈控制技術、新能源波動特性挖掘和功率預測方法等研究。

2.3 電力目前已有的AI應用

巡檢機器人

對于工人來說，電網(wǎng)巡檢的工作屬于“三高”工作，在高空上，頂著高壓電做高風險作業(yè)。但是有了AI技術，巡檢機器人將代替人類完成這份工作。

巡檢機器人通過高精度定位，利用AI語音、圖像識別、機器學習等技術進行巡檢工作。

巡檢機器人可以對變電站進行巡視、標記抄錄和智能分析，尤其是在雨雪冰凍、雷雨天氣等情況下也能承擔事故處理的前期查勘工作，降低人工巡檢的勞動強度，通過規(guī)模化作業(yè)，大幅度提高作業(yè)效率。

《流浪地球》啟示錄：AI技術在能源行業(yè)的應用與展望

百度+廣東電網(wǎng)

南方電網(wǎng)與百度達成戰(zhàn)略合作，為廣告電網(wǎng)提供技術支持。通過機器視覺、人工智能、自然語言處理等技術，輔助南方電網(wǎng)在輸、配電等環(huán)節(jié)作出精準分析、判斷、優(yōu)化和決策。

便捷的生活繳費

前兩天我看到一個關于租房者和房東扯皮的故事。故事講的是租房者剛剛租房沒幾天，房東就收了他500塊的電費，說是作為三個月的電費預繳?？墒菦]過三個月，房東又來催收第二筆電費了。

租房者一個機靈，就到國家電網(wǎng)查了自己住的房子的用電情況，發(fā)現(xiàn)是房東在亂收費。在有國家電網(wǎng)出示的用電證明下，房東無奈的退了多收的費用。

為什么在這里講這個故事？因為對于消費者來說，國家電網(wǎng)的收、繳費系統(tǒng)做得太棒了。打開支付寶或微信支付，不用出門就能查到自家的用電情況，手機就能繳費。

手機繳費如何秒速同步到用戶電表里，這背后其實是多種技術的組合，其中就包括人工智能技術。另外，如果你打電話給國家電網(wǎng)查詢自家的用電情況，接待你的客服可能就是個機器人哦。

當然，與龐大的國家電網(wǎng)相比，居民生活繳費、查詢用電情況只是AI應用中的九牛一毛。下面來說說電力行業(yè)的五大難題以及如何利用人工智能解決這五大難題。

三、電力行業(yè)的五大難題及AI解決辦法

4.5億只智能電表采集的海量數(shù)據(jù)如何進行處理和分析？
110（66）千伏及以上輸電線路長度達98.7萬公里，如何進行有效和經(jīng)濟的巡檢？
海量電力設備監(jiān)控狀態(tài)如何有效評價和差異化運維？
……

電力從發(fā)電到輸送到每個寫字樓、每棟居民樓再到千家萬戶，整個過程中存在大量的難題急需解決，在此我們將問題細分為以下五大難題：

電網(wǎng)安全與控制方面，交直流混聯(lián)復雜大電網(wǎng)如何進行有效的控制？狂風、海嘯以及雨雪天氣對電網(wǎng)線路的影響如何做到預警及解決？
輸變電上，海量電力設備監(jiān)控狀態(tài)如何有效評價和差異化運維？ 110（66）千伏及以上輸電線路長度達98.7萬公里，如何進行有效和經(jīng)濟的巡檢？
配用電管理上，由于戶變關系和檔案相位混亂，導致線損計算不準確，4.5億只智能電表采集的海量數(shù)據(jù)如何進行處理和分析？
新能源使用上，新能源出力具有波動性和隨機性，如何有效應對和消納？
電力企業(yè)經(jīng)營管理上，科研、管理、運營等生產(chǎn)大量文本數(shù)據(jù)，如何挖掘知識，支撐管理和輔助決策？

引入AI思維及技術，五大難題可以得到有效的解決：

基于深度強化學習的電網(wǎng)緊急控制策略，可以大幅度的提升與控制電網(wǎng)安全。電網(wǎng)緊急控制策略中加入了天氣、風向以及自然災害等實時變量的數(shù)據(jù)，可以提前對電網(wǎng)電路進行實時預警，提前規(guī)劃及部署新的線路，保證電路的暢通性。
基于集成學習的電力設備狀態(tài)評價和架構輸電線路的智能巡檢，可以海量電力設備進行監(jiān)控和差異化運維。引入無人機、機器人等AI設備，利用計算機視覺、圖像識別等技術進行大規(guī)模有效的經(jīng)濟巡檢。
基于聚類算法的用戶用電行為分析和低壓配電臺區(qū)拓撲智能識別，可以對配用電進行有效的管理。
基于波動規(guī)律挖掘的新能源短期功率預測，加上基于圖像識別的光伏功率分鐘級預測，可以應對新能源使用中出現(xiàn)的波動性和隨機性情況，并且進行消納。
建立電力領域知識圖譜，能夠幫助電力企業(yè)挖掘知識，支持和輔助決策，形成專家系統(tǒng)。

四、電力行業(yè)AI的能力應用

1. 電網(wǎng)安全與控制領域，AI技術可以應用于電力系統(tǒng)的仿真分析，對交直流混聯(lián)電網(wǎng)故障特征識別及智能控制，建立基于人工智能的調(diào)控輔助決策系統(tǒng)。

2. 輸變電領域，圖像識別技術應用于輸變電設備巡檢和輸電通道風險評估。輸變電設備故障智能診斷和狀態(tài)評估；電網(wǎng)主要災害預警預報；無人機和機器人自然巡檢。

3. 配用電領域，AI可以幫助配用電設備監(jiān)控狀態(tài)智能檢測與管理；將營業(yè)機器人引入配用電管理過程中；利用人工智能為用電現(xiàn)場高效作業(yè)與安全風險進行智能預警。AI還可以幫助大規(guī)模需求側錯峰資源管理與預測，利用人工智能對電進行多能流管理，電網(wǎng)規(guī)劃和負荷預測等。

4. 新能源方面，AI可以幫助電力氣象進行智能化預報，圖像識別可應用于光伏超短期功率預測；機器學習應用于新能源消納能力評估。

5. 電網(wǎng)的信息通信上，AI還能用到網(wǎng)絡攻擊檢測、自動檢測、通信網(wǎng)絡優(yōu)化、通信網(wǎng)絡的自動規(guī)劃仿真、電力通信網(wǎng)絡安全檢測幾個方面。

總而言之，從電生產(chǎn)的那一刻開始，直至到全家萬戶的這個過程中，AI的能力可以幫助電力行業(yè)進行更好、更暢通運營及服務千家萬戶。

五、智能電網(wǎng)VS智能電廠

智能電網(wǎng)的智能主要體現(xiàn)在以下幾個方面[8]：

1. 實時調(diào)度及管理：實時對電網(wǎng)進行管理，進行積極主動的節(jié)能與增效；及時發(fā)現(xiàn)、診斷和消除故障隱患。

2. 雙向信息流：實現(xiàn)發(fā)電與用電的實時互動，從而可以進行發(fā)電與用電的綜合調(diào)度，提高設備利用率。

3. 新能源發(fā)電：新能源發(fā)電的智能接入。

如圖所示：

智能電廠

智能數(shù)字化電廠是電力工業(yè)逐步落實工業(yè)自動化（工業(yè)4.0），先進信息化技術（“互聯(lián)網(wǎng)+”），“兩化融合”帶來的一種最新發(fā)展趨勢，是給電站添加以“智能”運行、檢修、管理、決策為核心的智能化大腦。[9]

如圖所示：

六、人工智能-煤礦大腦

前面我們做了大量的分析來列舉人工智能在電力行業(yè)的應用。下面我們將說說人工智能在煤礦以及其他稀土方面的應用。

說到AI+煤礦，首先會想到山西。2017年7月，精英科技和山西省人民政府以及百度大成戰(zhàn)略合作，正式開啟了“中國煤炭云”，俗稱煤炭大腦。

《流浪地球》啟示錄：AI技術在能源行業(yè)的應用與展望

煤炭大腦的構成分為智慧礦山平臺、煤炭安監(jiān)平臺和挖煤礦大數(shù)據(jù)平臺，其作用主要體現(xiàn)在三個方面：以人工智能技術作為支撐，向礦長等管理人員主動推送煤礦安全生產(chǎn)狀態(tài)；通過物聯(lián)網(wǎng)服務，主動推送煤炭產(chǎn)運銷狀況；通過大數(shù)據(jù)分析服務，主動推送生產(chǎn)效率指數(shù)。

由于電力行業(yè)高度信息化建設以及多年的數(shù)據(jù)化積累，相比較煤礦來說，電力行業(yè)的AI應用更加的成熟一些。我國現(xiàn)在的煤礦行業(yè)仍處于“人工化和機械化”的中間，信息化建設尚未完全達成，所以對于煤礦以及其他礦產(chǎn)資源來說，AI的應用才剛剛萌芽。不過，煤礦開采上，僅僅監(jiān)測與推送安全生產(chǎn)狀態(tài)一項，就可以大幅度的提升作業(yè)安全性，保護工人的安全。

除此之外，在煤礦、石油以及稀土的進出口、買賣過程中，人工智能也大有可為。最直接的例子就是利用AI來進行定價和價格波動實時調(diào)整、實時購買等。我國是稀土出口大國，也是石油進口大國，如何在能源的出口與進口之間取得平衡，最優(yōu)價出口和最低價進口，將是留給能源行業(yè)，也是留給AI的難題之一。