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华北电力大学人工智能学院副院长房方:可再生能源对AI的需求更加迫切

智能化技术正在寻求新的运用场景。此前智能化应用多是在互联网、游戏等产业,如今能源、交通、安防、医疗等产业对人工智能的吸引力越来越强。在能源行业数字化、信息化程度本就较高的背景下,也为智能化技术的应用拓展提供了有力条件。”华北电力大学控制与计算机工程学院院长、人工智能学院副院长房方说。

能源与人工智能结合,将如何拓展人们的想象?哪个领域会率先突破?

文丨

火电+AI

在传统火电厂,人工智能的加入可助力其节能增效,广西南宁发电公司AI深度强化学习技术应用就是一个典型例子。

该项目通过收集火电厂运行机组不同负荷段的数据,后进行分析和强化学习,研发火电优化模型,将燃烧物理过程嵌入AI模型中,快速获得综合最优控制策略,提升火电机组锅炉燃烧效率。

在AI加持下,广西南宁发电公司#1锅炉效率可提升0.5%,机组耗煤降低约1.5g/kWh,污染减排降低5%。

房方点评:人工智能对电厂的全生命周期智能化管理还涵盖 设计(数字化电厂设计,对机组、电厂进行三维设计)、 优化运行(提高运行效率,提高能耗、安全性)、 维护(设备故障定位、诊断、处理)。

相对于传统能源,由于可再生能源发电项目的分散性特质,加之新能源技术的广泛运用,让 可再生能源行业对人工智能的需求更加迫切

光伏行业将人工智能技术运用在光伏跟踪器上,通过指令和数据连接虚拟空间和物理空间,驱动光伏组件始终获得最佳的发电角度,从而促进电站整体发电量的提升。

风电+AI

在众多的可再生能源类型中, 人工智能和风电的结合被业内看作是真正的强强联合。这和风电技术壁垒更高密不可分。

瞬息万变的风、复杂多变的地形,天然就加高了风电的技术门槛。且风电机组是世界上最大的旋转机械,结构复杂,涉及空气动力学、结构动力学、仿真、电力电子、电气传动、拓朴设计、控制技术、新材料等科学。

选窄门,是挑战,更是机遇。

房方点评:和光伏相比,风电更加适合智能化,尤其是在海上风电产业不断发展的情况下,未来人工智能在风电领域的应用场景将更多。

风电和人工智能,到底能碰撞出什么火花?

业内人士直言,随着风电产业越来越成熟,风电机组的突破性技术进展将来自人工智能领域,而非自身行业。

远景能源的智能风机就可以实现自我学习、自我进化,以适应不同环境。

这听起来似乎难以理解。简单来说,可以借助模拟器来达成。

先来看一看闻名全球的ANYmal机器狗。这只机器狗不论遇到什么地形、什么天气环境都不会跌倒,可以说是有四条腿的不倒翁。

ANYmal机器狗的每一个动作都不是人类手动编写的,而是在模拟器里用强化学习算法一点一点解锁的。

远景能源正是用类似训练ANYmal机器狗的模拟器来设计和“训练”风机。

和机器狗走路时会遇到各种地形和天气状况一样,风机在运行中也面临湍流、雷暴、雨水、复杂地形等各种各样的状况。一千台出厂时一模一样的同型号风机,安装运行后的生命周期各不相同。而通过模拟器进行强化学习后,风机也可以从容应对各种各样的极端天气。

风机不再是出厂后和其他风机割裂的存在,而是通过海量数据和算法总结规律,和其他风机一起不断学习成长的智能机器人。随着时间的推移,遇到的情况越来越多,经验越来越丰富,控制策略越来越强,产能越来越高。

这种全生命周期中持续进化的风机被远景科技集团CEO命名为 “伽利略超感知风机”,是人工智能技术在中国能源领域的典型应用。目前,远景已经在全球部署了数千台伽利略风机,并且正在不断推进机器学习、自主决策等人工智能应用在风电行业的实践。

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出品 | 中国能源报(ID:cnenergy)

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  • 编辑:王虹
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