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GE探路能源AI 我们可以学什么?

北极星输配电网  来源:能源评论  作者:莫锦和 阮玮蘋 张立  2017/9/30 9:59:07  我要投稿  
所属频道: 智能用电  关键词:GE 能源AI 输配电

北极星输配电网讯: 巨大白色油罐壁上,一条形似爬虫的黑色机器从底端出发,沿着光滑的油罐开始缓慢爬行。就在这条机器的顶端,有一对仿如眼睛的摄像头,时行时停间,摄像头已经把油罐的各种细节全数拍下,并向数据中心传输。而后台的机器,则迅速通过对这些数据的分析,确定油罐设施情况以及是否需要做进一步的检测。

这个类似虫子的黑色机器,来自一家名为Avitas System 的公司。这家公司在今年6月的初秀格外引人关注,其中除了人工智能(下文简称AI)技术在能源领域的应用让业界耳目一新,还因为它的老板——通用电气(下文简称GE)旗下的风险投资机构GE Ventures。

谈起AI,人们更多地会想到微软、IBM、亚马逊这些在消费领域大放异彩的公司。事实上,长期精于能源和制造的GE也在早有布局:2011年起就开始了数字化转型——由设计、生产转为软件数字服务,并成立GE数字集团,整合资产性能管理(APM)系统和ServiceMax云服务,意在变革服务操作,降低成本并减少设备的非计划停机时间;2016年大手笔收购Bit Stew Systems和Wise.io两家公司,加上2017年Avitas System的诞生,不难看出,GE在能源AI领域的信心和野心。

提升效率是杀器

GE数字转型成功的标志,是创建了工业互联网平台Predix,而人工智能则堪称是Predix上的“刀尖舞者”。如果说,Predix类似于电脑系统Windows和手机系统Android,那么在2016年,GE Predix Analytics Runtime引入机器学习能力,就是对系统做了彻底的升级——通过机器学习模型的训练,参与数据及信息分析,产生富有价值的预测性解决方案。

对GE材料、航空、医疗等板块,AI的作用在于更新业态模式、实现节能降耗;但能源板块上,AI的意义更为直接和明显,因为它不仅实现了“节流”,还通过“开源”,提升了整个价值链的效率。

仅以在电力领域为例,GE不单建立了涵盖设备维修、改造升级、长期服务协议、电厂日常运营及维护的全厂解决方案(Fleet360),同时,通过人工智能的机器算法,可对生产的实时数据进行分析,实现故障预测、效能比对,并对设备全生命周期进行监控和管理,提高设备的可靠性,提升电力资产精益水平,缩短管理响应时间,全面提升资产盈利能力和市场竞争力。

在发电环节,GE近年收购的NeuCo公司致力于帮助发电厂商实现节能减排。该公司成功运用人工智能技术对各发电设备实时监测以及运行维护,可提供一系列的故障诊断与解决方案,在故障初级阶段快速补救反应,提升了设备运行稳定度和发电效率,确保系统正常运行,延长运行寿命。机器学习允许软件识别微小变化,从燃煤机组的实践经验看,不仅提高了燃煤系统的效率和稳定性,减排效益也较为可观,效率提高1%相当于减少1000辆机动车的碳排放量。

在输配环节,GE人工智能技术替代了人工巡检、电话报障的传统方式,利用智能电表和机器学习进行定位和检测,提高故障响应,自动识别问题的根源,迅速恢复供电。由于电网公司通常面临技术线损和非技术线损问题,因此为减少技术线损,GE利用人工智能实现对输配电过程中的电压、电流、有功、无功、相位等进行自动实时调整;而对于非技术损失,则通过智能电表、网络传感器等智能设备识别可能存在的窃电或其他功率损耗。

在用电环节,GE开发了Consumer Web Portal连接发电商、输配电企业、工商业用户、居民用户,以双向智能电表作为流量以及数据入口,积累消费者用电详细数据,建立消费者个人档案,形成发输配端与消费端的互动。输配电端的AI技术根据消费者用电习惯以及发电厂的发电量制定差异化电价,汇总到Consumer Web Portal;消费者可以根据自身情况选择相匹配的供电方,同时工商业用户可采用电厂直供电模式进行交易。

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