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《国网信通产业集团人工智能白皮书》发布 服务电网智能化发展 推动能源数字化转型

北极星输配电网  来源:国家电网报    2020/5/12 9:18:25  我要投稿  

北极星输配电网讯:核心提示 我国大力推进新型基础设施建设,作为其中重要领域之一的人工智能产业成为新的经济增长点。国网信息通信产业集团有限公司自2017年以来牵头开展电力人工智能关键技术研究和能力平台搭建,创新探索人工智能技术在电力领域的深度融合和应用。日前,《国网信通产业集团人工智能白皮书》在京发布。人工智能在电力领域有哪些关键技术和典型应用?在其中可以找到答案。

电力人工智能迎来重要发展机遇

人工智能技术(Artificial Intelligence Technology,简称AI)诞生于20世纪50年代,历经Pre-AI时代、第一次繁荣、第一次低谷、第二次繁荣、第二次低谷、复苏期、增长爆发期近70年发展,目前正处于第三次增长爆发期。2006年深度学习概念的提出,标志着人工智能第三次浪潮兴起。与前几次不同,第三次人工智能的热潮迎来了全面商业化的爆发。互联网产生的海量数据以及计算力的突飞猛进,推动了深度学习技术在人工智能领域的发展,促进语音识别、人脸识别、图像识别等技术快速发展并产业化。

我国高度重视新一代人工智能发展。习近平总书记强调,人工智能是引领这一轮科技革命和产业变革的战略性技术,具有溢出带动性很强的“头雁”效应,加快发展新一代人工智能是我们赢得全球科技竞争主动权的重要战略抓手。2015年以来,中央政府相关部门相继出台了《国务院关于积极推进“互联网 +”行动的指导意见》《新一代人工智能发展规划》等多项政策文件,引导人工智能产业健康发展。进入2020年以来,国务院常务会议、中央深改委会议、中央政治局常委会会议等顶层会议先后提及“新基建”建设,将人工智能等七项领域定位为科技端的新型基础设施。电力行业对此高度重视,国家电网有限公司董事长、党组书记毛伟明表示,要积极拓展人工智能在设备运维、电网调度、智能客服等方面的应用。结合“新基建”发展背景,人工智能产业已成为新的重要经济增长点,电力人工智能将迎来重要发展机遇。

信息通信技术在电力行业的广泛应用,推动电力生产方式和发展模式出现新的变化,为电力迎来智能化时代奠定了坚实基础并催生大量应用需求。围绕电力系统各环节,特别是电力建设、运检、安监、营销、经营管理等应用领域对图像识别、语音识别、自然语言处理等人工智能技术的需求愈发强烈,亟须结合当下人工智能技术的先进研究成果解决电力领域的业务痛点,实现降本增效。

电力人工智能发展方向

近年来,电力行业积极响应国家战略部署,高度重视人工智能技术发展,强化人工智能技术统筹布局并开展探索性工作。国家电网公司的人工智能方向专利数量在全球企业中名列前茅。目前,电力领域围绕电网智能运检、运行控制、企业管理和用电服务等领域开展人工智能自主创新,在输变电缺陷识别和故障诊断、现场作业安全智能管控、智慧客服、智能调度等方面已取得阶段性成果,并陆续开展了多项基于人工智能技术的研究及试点应用。输电线路一体化巡检管控系统、安全生产风险管控平台、智慧变电站边缘汇聚计算与全面监视一体化平台、智能客服和营业厅机器人等人工智能产品均成功开展了试点应用,有效提升了电力业务智能化水平。但当前电力人工智能技术水平仍处于初级阶段,智能化应用较零散,缺乏统一的平台化支撑,距离全面实用化仍有差距。

随着人工智能在电力行业普及,需要在电网安全与控制、输变电、配用电、新能源并网、企业经营管理等电网各个业务场景完成人工智能技术应用布局,建成一批成熟可靠的人工智能应用,形成多业务场景交叉融合的人工智能应用产业链:建立人工智能在电网安全运行与控制领域的基础理论和技术体系,持续强化特大电网安全控制能力;构建输变电环节智能化体系,显著提升输变电环节智能化管理水平;利用基于人工智能的信息感知、智能预警及辅助决策技术,显著提升配用电系统运行、维护及服务水平;发挥人工智能技术在新能源并网、预测及消纳领域的智能决策作用,实现新能源并网与人工智能的深度融合;聚焦在企业管理领域的实际需求,拓展人工智能应用范围和深度,提高企业决策水平,有效防范经营风险。

电力人工智能关键技术

●电力图像识别

图像识别,是对图像中的对象识别和定位,以识别各种不同模式的目标和对象的技术。其识别过程包括图像采集、图像预处理、特征选择和提取、分类决策等步骤。在电力行业中,该技术在输电线路巡检、变电站巡检、安全生产监测等电力专用业务场景下针对图像中出现的缺陷进行智能识别及故障诊断,包括图像去噪、图像增强、特征提取、模型训练等关键技术。通过搜集整理业务开展中的缺陷图片作为样本数据,完成图像识别目标库构建,基于神经网络算法完成图像目标检测算法库搭建。深度分析图像识别出的目标缺陷,选择最优训练算法,结合图像去噪、图像增强等传统图像处理技术,开展模型训练。基于神经网络算法训练的图像缺陷检测模型框架,构建电力专用场景下的图像识别模型,形成电力业务领域的输电线路巡检、变电站巡检、安监现场作业监测等智能应用,提升电力用户体验与设备在线监测水平。

●电力语音识别

语音识别,是将外部环境的音频信号(人类说话音频、设备运行音频等)内容转换为计算机可读的输入,其应用包括智能语音质检、语音导航、室内设备控制、设备状态监测等。在电力行业,该技术在客服、营销、设备运检等电力专用业务场景下,针对说话人音频及设备运行工况音频进行智能识别及故障诊断,包括音频预处理、特征参数提取、模型训练等关键技术。通过角色分离、语音去噪、语音增强等技术,实现客服语音、会议语音、设备运行音频等电力语音数据的预处理。利用分帧、加窗、傅立叶变换、滤波等技术,建立电力人声与设备声纹的样本数据库。基于神经网络算法训练声学模型与语言模型框架,构建电力专用场景下的说话人声与设备声纹的识别模型,形成电力业务领域下的智能语音质检、语音导航、智能人机交互、主设备声纹在线监测等智能应用,提升电力用户体验与主设备在线监测水平。

●电力自然语言处理

自然语言处理是人工智能领域中的一个重要方向,研究实现人与计算机间通过自然语言进行有效通信的理论和方法,涉及语义理解、机器翻译、情报检索、文档校核与生成等领域,广泛应用于电力营销客服机器人、智能办公、政策情报分析等场景。自然语言处理的主要挑战在于词法、句法、语义和语音等不同层面存在不确定性,以及新的词汇、术语、语义和语法导致未知语言现象的不可预测性。基于自然语言的语法逻辑、字符概念表征和深度语义分析等核心技术实现多语言统一表征,推进人类与机器的有效沟通、自由交互。

●电力知识图谱

知识图谱是一种由节点和边组成的图数据结构,是把领域中不同种类的信息连接在一起构成一个关系网络,本质上是结构化的语义知识库。在电力行业,知识图谱提供的关系计算、图挖掘等能力与异常分析、静态分析、动态分析等数据挖掘方法相结合,用于企业经营风险分析中的反欺诈、不一致性验证,以及电网设备故障分析、灾害防御预警、主数据质量优化等领域。知识图谱发展的挑战主要包括领域知识图谱构建自动化程度较低,数据本身存在错误或冗余导致的数据噪声问题。随着知识图谱应用的不断深入,基于知识加工、深度搜索等技术构建大规模、多学科、多数据类型的跨媒体知识图谱,以及基于知识图谱的知识挖掘、知识推理,逐步成为未来研究趋势。

电力人工智能标准创新

●理念创新

人工智能技术在电力领域已逐渐进入实用化阶段,在进一步深化试点应用成果的同时,应加强电力人工智能的理念创新,实现人工智能电力应用“分散到整合”的平台化建设。结合电力人工智能技术应用和业务需求,开展电力人工智能基础支撑能力建设,对现有人工智能能力进行统一管理,为电网运检、调度、营销、安全生产、企业经营管理等多领域的业务应用提供基础资源、算法及服务能力的有效支撑。电力人工智能能力平台作为人工智能基础支撑能力的载体,实现人工智能模型集中纳管和服务能力提供,涵盖人脸识别、智能语音、自然语言处理、OCR识别、知识图谱等通用能力及面向电力业务的专业服务能力,例如输电线路巡检、变电站智能监控、安全生产风险管控等。依托电力人工智能能力平台,提供一站式、端到端的企业级人工智能服务,打造“平台+服务+应用”的生态链条,快速赋能前端业务应用,支撑对内业务提质降本增效、对外业务融通共享生态。

●标准建设

随着人工智能关键技术的迅速推广,电力行业将愈发依赖人工智能带来的便利。考虑到电力系统在国家安全、社会稳定方面的战略地位和重要性,亟需开展电力人工智能技术标准建设,以规范人工智能技术在电力行业的应用,同时明确人工智能基础支撑能力的总体架构、样本格式、模型规范和应用开发流程,为电力人工智能关键技术的应用落地提供有效保障。电力人工智能技术标准建设应涵盖电力人工智能基础支撑能力的总体架构和技术规范、样本格式规范、模型共享规范和应用开发及部署规范,实现数据收集、模型开发、应用开发、部署上线全流程管理,最大程度减少重复建设和资源浪费,确保电力人工智能应用体系的全面性、完整性、统一性。

电力人工智能典型应用

●输电线路智能巡检

围绕输电线路巡检业务典型应用场景,针对无人机、直升机、固定监控摄像头等多种巡检方式采集的巡检影像数据,构建典型缺陷样本库,通过视频处理分析、深度学习、图像识别等人工智能技术应用,挖掘分析巡检影像缺陷特征,构建缺陷识别算法模型,实现输电线路本体缺陷和通道环境风险自动识别诊断,打造输电线路巡检缺陷识别、诊断、检修一体化智能服务体系,全面赋能提升输电线路巡检智能化水平。

●智慧变电站

围绕智慧变电站主辅设备全面监视、联合巡检、设备故障诊断、作业现场安全防控等典型业务场景,综合运用高清视频、巡检机器人及各类传感器、在线监测装置,通过图像识别、声纹识别及知识图谱分析应用引擎技术,实现智慧变电站多源数据融合、边缘汇聚计算与全面监视,打造现场作业层智能替代、业务管控层集约高效、指挥决策层精准穿透的“云、边、端”一体化场景应用体系,提升本质安全管理水平,促进变电运维管理精益化。

●电网智能调度

围绕电网调度控制典型业务场景,依托知识图谱、自然语言处理和语音识别等技术手段和调度控制业务规约,综合处理电网运行、检修计划、发电计划和电网拓扑信息数据,实现设备故障智能辨识、停电范围智能计算和负荷精准预测。通过人工智能技术在调度控制领域的应用,替代人工自主完成计划检修许可、故障警告、故障抢修指挥、发停电策略编排等工作,实现调度枢纽顺畅,缩短停电时间,保障调度高效稳定运行。

●智能营销客服

围绕智能营销客服典型业务场景,支撑构建全渠道简单、清晰、高效的自助智能服务需求,搭建营销客服知识库,利用语音识别、语义理解、自然语言处理等技术,研发营销客服机器人,为客户提供24小时在线优质、高效的咨询服务,实现业扩报装、电费查询、故障报修等通用业务智能办理,智能坐席、自动派单、工单受理等业务智能运维,实现客户诉求的精准智能理解和呼叫中心智能服务水平提升,使电力客户享受精准化、智能化、互动化的高效智慧沟通服务。

●安全生产管控

围绕电力安全生产典型业务场景,以全面支撑本质安全为业务主线,面向一系列关键环节,构建涵盖“事前、事中、事后”全过程的作业安全防控体系。结合人脸识别、光学字符识别(OCR)等技术,实现作业人员身份资格验证、工作票信息自动采集、安全注意事项智能推送;综合应用各类视频监控终端,集成智能识别算法模型,提供实时可视、自动巡视、智能研判、高效管控的作业现场安全监管服务;智能分析整理监控信息,形成多维度分析报告,全面提升作业现场安全管控质效。

●办公智能化

围绕电力办公智能化典型业务场景,提炼固化公文办理各环节的业务规则,对公文办理、 跟踪督办全过程进行智能化改造,提升公文处理规范化、自动化、智能化水平;深入分析用户个人办公习惯,聚焦个人办公中办、查、提醒、跟踪、沟通等核心业务需求,整合关联各类办公设备和资源,结合即时通信、移动办公、语音识别等技术手段,实现个人工作总体情况随时掌握、重要提醒实时知悉、事项进展一目了然,有效提升办公效能。

●融媒体智能舆情管控

围绕融媒体舆情典型业务场景,基于人工智能自然语言处理、图像识别等技术,融媒体云全过程提供智能化舆情管控支撑。在策划环节,通过智能主题识别等技术,及时捕捉热点新闻及舆论声音;在采集环节,通过智能信息抽取,实现异构内容关键信息的汇集整理;在编发环节,通过智能辅助写稿、文档校核技术,提升新闻生产效率;在发布环节,利用传播力分析,实现内容渠道的精准投放。

●数字化审计

围绕电力企业审计典型业务场景,基于自然语言处理技术,实现对各类审计依据、审计对象、审计结果中关键结构、信息字段和标签的自动化抽取,建立信息关联关系,提升审计过程中的信息获取、比对及统计效率,结合数据勾稽关系,实现审计疑点的自动发现,形成“电网审计风险地图”,促进审计效率有效提升。

●发展规划辅助决策

围绕发展规划典型业务场景,研究能源政策、法规、研究报告及各类商业情报,为电网发展规划、精准投资、营商环境分析提供支撑。利用人工智能技术,实现多语言情报信息的自动搜集、整理、存储、分类、翻译、展示和应用,完成电力情报的全面搜集、系统整理、精准检索、全景展示;通过能源政策等文献内容的全面采集、自动摘要、条款拆分、事件脉络,构建政策知识图谱,提供智能知识问答服务,提升政策分析、研报编制等工作效率。

●智慧物资供应链

围绕物资供应链典型业务场景,利用人工智能技术,以自有企业基本信息、股权关联关系、政府失信、法律诉讼、投标行为等数据为基础,有效整合电力企业供应商绩效等内部数据,构建供应商全息知识图谱;利用图计算、自然语言处理等技术,实现对供应商资质规模、履约能力、服务行为的自动评价及标签化,为招标采购、差异化监控、供应链金融等各类应用提供支撑。

人工智能技术 将发挥难以替代的作用

随着数字革命与能源革命的不断融合发展,以海量数据驱动的人工智能技术将发挥难以替代的作用,绿色、智能和互联网化的能源形态将为电力企业培育新业态新模式、引领行业生态进化、促进产业链上下游共赢提供蓬勃的强大助力,在实现企业价值创造的同时更好服务经济社会发展。国网信通产业集团积极拥抱能源革命和数字革命深度融合趋势,将秉持“开放、共享、平等、共赢”的理念,加强与能源企业、互联网企业、装备制造企业、高校和科研机构等社会各界的合作,共同促进人工智能技术和产业创新发展,持续推动能源数字化转型。

原标题:《国网信通产业集团人工智能白皮书》发布,分析发展趋势,展示关键技术和典型应用——服务电网智能化发展 推动能源数字化转型

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