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能源大数据的正确打开方式是啥?
1、能源互联网?走进死胡同!
作为一个语文长年不及格的人,在跟能源行业的各位扯今天的蛋之前,笔者思来想去,愣是没想出怎么能文采飞扬地写出一个优美的开头,能让点进来的朋友接受下面这个崩溃的事实——今天这篇文章,又是一篇讲“能源互联网”的稿子。
大家都知道,“能源互联网”这个词前两年真是火到爆了,在媒体轮番轰炸+专家指点江山之下,能源行业的从业者成功地被忽悠得一脸懵逼+无限敬仰,尽管“物联网、大数据、云计算”这些概念晦涩难懂,但啥话说一千遍都会成为真理。更何况大多数能源行业从业者对新一代计算机技术确实了解不深,而距离往往又产生美,于是在舆论铺天盖地的攻势下,一部分企业耳根一软,一咬牙一跺脚,在公司内部花钱轰轰烈烈地架设了物联网,安装了传感器,收集了N个TB的大数据,存储到云平台上,完还煞有介事地搞了数据分析中心,准备大干一场!(这几个概念还没搞懂的读者,请私信本号,义务答疑)
怎么样?媒体上提过的“黑科技”元素,我能源企业基本都集齐了,是不是可以召唤神龙,实现愿望了?
然而问题来了:企业费劲巴力收集上来的几TB数据,根本就不知道怎么才能充分利用!
稍有常识的读者都知道,在日常生活中,就是给你几个TB的小电影,让你看完写读后感,你没个把月都抠不下来,更何况是枯燥的数据?就凭你这对IT技术一知半解的能源企业,看着那浩如烟海的一片数据,能分析出个啥来?事实是:在企业所收集到的大数据中,只有不到0.4%的数据得到了应用。而剩下99.5%的数据,目前还只能堆在数据仓库发霉——这玩意,真的不是你招几个程序员就能解决得了的。
这下完蛋了,我企业花大钱搞了一堆黑科技软硬件,换回一堆看不懂的计算机数据(现在传感器啥的高科技设施也挺贵的),那跟普通的工业监测系统还有什么区别?
显然,走到这一步,所谓的“能源互联网”,已经是迈进一个性价比超低的死胡同了。
2、人工智能?自学成才!
那么,能源大数据真的是没啥大用吗?真的就只能堆数据仓库用来破坏老板心情吗?
并不是这样。
笔者在这里给大家举个例子:带过小孩的朋友们应该都知道,父母教小孩说话花费的时间,每天可能也就十几分钟,顶多几十分钟,时间再长?当爹妈的还干不干别的事儿了?不工作了?不挣钱了?
然而突然有一天,你发现孩子会说话了,而且说的越来越6。然后当爹妈的就激动地到处宣扬:你看我家孩子,都没怎么教,自己就会说话了!
问题来了,小孩子到底是怎么在“没怎么教”的情况下,学会说话的呢?(对不起各位爹妈,我理解“孩子都是自家好”的心理,但你家孩子真没啥天赋秉异之处)
答案是:主要有两方面的原因。一方面,父母多少应该还是教了一些。另一方面呢,周围的人叽叽喳喳说话,孩子的大脑在这个语言环境下,也无意识的跟着学习模仿,只要听的足够多,就学会了。没错,听得要“足够多”。如果只听一句话,两句话,一百句话,二百句话,小孩子肯定是学不会的。
那么问题来了,所谓“足够多”,是多少呢?有研究表明,这个数量需要达到数以万计,甚至几十万,上百万句话。只有这样,小孩才可以把听到的语言,转化成自己说话的能力。
也就是说,小孩子是靠自学成才来搞定母语的。
3、能源行业+人工智能=?
现在,请各位读者再次将目光移回到能源行业上。
我们刚才已经提到,小孩在听多了别人说话后,慢慢自己就会说话。而且听得越多,他们说话时的用词造句也就越来越标准。
而对那些能像人类一样思考的计算机来说,如果被灌输了足够多的信息,它慢慢也会像人类一样,反馈给你信息。而且被灌输的信息越多,它们反馈的信息也越准确。
而电脑需要的是什么信息呢?就是从设备上传输回来的能源大数据。
人类跟计算机的相似之处
所以,这就是为什么单凭人力,很难彻底发掘理解大数据的原因——人家大数据那是计算机才能透彻理解的语言,不是你人类的啊。你非要跟大数据较劲,就跟抱个天书在那啃一样,不费劲吗?
人类眼里的计算机大数据
我们必须承认,在能源行业里,有很多工作,计算机做的要比人类要出色。比如说在发电侧,电厂需要预测未来几天或几周的水力、风力、太阳能情况,这直接涉及到公司的卖电收入,再比如说用电侧,售电公司需要预测客户下个月甚至是明年的用电负荷情况,这直接涉及到公司的偏差考核。
但是,即便是计算机的智能系统,彼此之间也是非常不一样的,举个最简单的例子:有些售电公司会发现,有些负荷预测软件非常精准,百测百中,而有些软件却错得非常离谱,奇蠢无比。
原因在哪?
我们还是举小孩学说话的例子,如果一个小孩话说不利索,那无非是两个原因:很多人都会认为是家长没教好,但一个更隐蔽的、不被人注意的原因是:小孩听得不够多,没有办法从周围的语言环境里受益。
计算机也是一样,对于那些能像人类一样思考的、也就是“人工智能”的计算机而言,如果它预测的不准,那无非也是两个原因:一方面,那些教电脑怎么思考的人,他们教的不够好,也就是你的预测软件编的不够好;另一方面,电脑吸取的知识经验不够多,没法通过自学来提升自己的水平。说白了,你的“能源人工智能系统”,没有在足够的行业大数据里耳濡目染,浓缩成俩字:欠练。
所以,这就是99.5%的,没法被企业直接利用的能源大数据的终极归宿:它们需要被用来训练人工智能,让电脑在处理能源问题时越来越“聪明”。
那么,对于企业来说,怎么搭建自己的人工智能平台呢?人工智能又能给能源行业带来哪些帮助呢?如果今后还能有机会能给读者推送文章的话,笔者将会重点跟大家唠唠,当能源行业跟这黑科技结合,究竟会产生出什么样的效果。
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