红彩娱乐-首选APP关于人工智能在能源电力领域的应用，这种比较宏大的问题，用“为什么？是什么？怎么做？”的逻辑思路来梳理一下。
前几年，还是智能电网的概念满天飞，这两年又是能源互联网的概念独占鳌头。这种转变是由什么驱动？其发展方向又是如何？带着这两个问题，来理解能源电力领域的现状。
先从发展历程的角度看看电网经历了怎样的成长和变化（下图）。前三个阶段，始终都围绕着“电力”这个话题，都在发、输、变、配、用这五个环节做文章。而能源互联网是一个更高级的命题，能源概念的提出，是对于发电进行了更前置和深入的细究与考量；互联网理念的植入，将所有环节彻底打通，建立了各环节、各角色之间更充分、更复杂的关联关系，使得能源与电力更巧妙的成为了一个有机的整体。
能源是人类社会始终无法回避的问题，可持续发展是主基调，解决能源可持续发展的技术路线主要有两条：一是发展可再生能源，二是节能。从智能电网到能源互联网的重大转变恰好契合了这一主题。到底什么是能源互联网，这个概念的界定与体系的架构也是百家争鸣。
图中很清楚的表明，如今能源电力领域的趋势必将是共享化、互联化、高效化、市场化。这是能源与电力发展的必然之势，但却极大的依赖于新兴的互联网技术和计算机技术。
“人工智能”涉及非常多的领域和分支，其内涵在不断发展，难以给出所有人都认可的标准定义。既然要探讨其应用，就从“用”的角度看看人工智能到底是以什么方式被应用的。
首先，回溯另一个概念——“自然智能”，“自然智能”指的就是人类所有的智力和行为能力，具体包括判断、推理、理解、学习、适应性等等。如果机器（通常为计算机）可以执行这样的“自然智能”的任务，我们就认为机器具有了某种性质的“人工智能”。用下图理解更形象。
人工智能就是将传统的逻辑思考与分析，依靠强大的计算机技术，以智能化的方式来实现。整个流程的关键在于当下乃至未来计算机技术的极强能力，不管是信息存储能力，逻辑分析能力，资源检索能力，数据处理能力，模型计算能力等等，在很大程度上，都是人力所无法媲美的。这个过程中，不仅仅是实现手段的单纯替换，可处理范围和规模的扩大，处理手段的多样，处理速度的飞跃，极大地丰富了原始自然智能所得到的智力成果，让更多可能性成为现实。
人工智能在能源电力领域的应用，总体来讲可以归纳为：传统方式的智能化改进，关键技术的延展与创新，多元因素的智能化融合。细化来看，主要在以下几个方面：
在电力系统中，各方面的管理工作还存着的自动化、智能化程度偏低，即使有很多工作已经在智能化水平上有一定成果，但成果之间往往相互独立，未能充分发挥出有效的协同作用。人工智能的作用之一就是，有效整合现有系统，发挥系统之间的协同效用，极大化发掘现有系统的潜在价值，实在管理优化。
能源电力系统已经存在并发展许多年，拥有比较成熟的体系，但限于技术水平，很多领域并未能得以有效发展。
主要是大数据和云技术领域的开拓。主要体现为：需求侧响应、负荷预测、设备管理、信息化管理、电力市场等。
需求响应技术与用户行为特征息息相关，而对用户行为分析是基于历史数据的。面对大时间跨度，大用户范围，多类型行为等多重因素，数据规模庞大，关联关系不易分析。大数据技术可以有效挖掘潜在的数据信息，强大的计算能力也可以解决数据规模过大的难题，进而得到更准确的用户行为分析。
负荷预测技术不仅与用户息息相关，影响因素更是多种多样，温度、湿度、季节、天气等等。负荷预测方法多种多样，近些年基于R，Python等大数据分析的负荷预测方法开始浮现，想必随着更多人工智能技术的融入，可以有效解决历来面临的负荷预测精度问题。
设备管理是各行各业都面临的问题，尤其是长时间运行的功能性设备，何时进行必要的保养、检修或者更新，以往都是基于经验来决定的。对设备历史运行资料（尤其是故障资料）进行分析，合理的安排设备的相应管理及操作，能更充分的发挥各设备的价值。
信息化管理是能源电力领域的必然趋势，但各类能源、各类角色的数据各不相同，难于统一管理，这将影响信息化的协同建设。如何有效归整各类数据，提取关键信息，建立关联关系，是人工智能在推进信息化建设征程中的重要内容。
电力市场是当下国刚的一大热点，虽然有大量国外成熟电力市场的实例，但本土化的过程并不容易。负荷预测、金融行为、调度优化等，都需要新兴的计算技术予以支撑。
多能源融合：能源始终是人类社会面临的终极问题。将多种能源有效融合在一起，基于能源的分布、特点、效用等因素，制定更优的能源使用方案，是实现节能和可持续的重要方法。在这个过程中，不仅数据庞大，分析方法也极为复杂，这就需要人工智能大显身手了。
多技术融合：在前面讲能源互联网时，单独拿出了技术层面。不管是大数据、云计算还是信息互联，都是为了促进能源的融合，实现能源的互联网化，这也必定只是技术领域的冰山一角。随着以后更多的新兴技术的涌现和更多成熟技术的应用，也必能创造更多可能。
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