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人工智能在发电领域的融合创新模式

人工智能（ArtificialIntelligence，AI）是一种利用机器来模拟、延伸和扩展人类智能的科学技术，我国将人工智能发展列为国家重要战略计划之一，对于未来人工智能技术的发展方向，我国学术界正在开展积极的讨论，以张钹院士为代表的清华大学提出，未来人工智能技术应用将在以数据驱动的上一代人工智能的基础上，融入知识驱动，利用知识、数据、算法和算力等四个要素构造更强大的AI。未来，人工智能将全面从AI大模型迈向通用人工智能，利用合成数据打破训练数据瓶颈，大力发展量子计算机在AI领域的应用从而解决算力问题，人工智能将继续引领未来国际竞争的焦点，成为我国新质生产力发展的新引擎。

当前我国能源行业正处于转型升级的关键期，以“大云物移智”等为代表的能源科技创新方兴未艾，人工智能技术正在不断重塑能源行业商业模式，推动能源市场开放和产业升级，形成新的创新模式和经济增长点。为此，将人工智能与发电领域各种应用场景进行融合、挖掘、重塑和再造，构建基于“AI+”的发电领域融合创新模式，以发电领域大数据为基础底座，全面通过人工智能技术进行融合创新，以机器学习、深度学习、模式识别、知识驱动和智能决策为技术支撑，利用知识、数据、算法和算力为要素，构造更强大的“AI+发电”融合创新模式，统筹构建国际领先的发电领域商业模式势在必行。

1、人工智能现状

人工智能试图通过计算机来模拟人的思维过程和行为，从机器学习到深度学习再到大模型技术不断演进，通过运用包括图像识别、自然语言处理、预测算法、智能决策和知识图谱等关键技术，基于数据、算力、算法三要素，人工智能可以进行自我学习和优化，发现隐藏在数据背后的模式、关联和趋势，从而做出较为准确的推理、预测和决策，并能够与人或其他系统进行有效沟通和协作，自动执行重复、繁琐和耗时的任务，从而提高工作效率。当前人工智能技术主要如下。

1.计算机视觉技术

用机器代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量，并进一步做图形处理分析。目前在电力的缺陷识别、隐患监测、安全监控等领域得到应用。

2.自然语言处理与知识图谱

是一种实现人与计算机间用自然语言沟通的技术，包括分词、词性标注、实体识别、句法分析等。基于自然语言处理的知识图谱技术是一种结构化的语义知识库，以符号形式描述物理世界中的概念及相互关系，主要应用于语义有哪些信誉好的足球投注网站、智能问答、知识推理等任务。

3.智能语音与声纹识别

智能语音是实现人机语言通信的技术，包括HYPERLINK/item/%E8%AF%AD%E9%9F%B3%E8%AF%86%E5%88%AB%E6%8A%80%E6%9C%AF/5732447\t/_blank语音识别和语音合成技术。语音识别的技术分支之一声纹识别是指识别声波频谱所属发声个体或状态，在变压器（电抗器）缺陷与故障诊断、电网智能生产指挥等领域进行探索应用。

4.数据智能

数据智能是指基于大数据引擎，通过机器学习和深度学习技术，对海量数据进行处理、分析和挖掘，提取数据中有价值的信息和知识，建立模型寻求问题解决方案以及预测。

2、AI+电力典型场景

随着人工智能技术与电力行业的深度融合，目前以“通用+专业场景融合”模式开展应用，分为感知智能、认知智能、生成式智能三个层次，技术成熟度逐层递减，感知智能是通过图片识别和预测算法等，通过样本数据学习建立算法模型，通过输入的信息匹配相应结果，应用有故障识别、功率预测等；认知智能是通过深度学习令模型具备推理和预测能力，进而辅助决策者；生成式智能是通过训练使其产生自主推理和进化，应用有大模型。人工智能在电力行业的应用已经从初步探索进入到深度融合的阶段，人工智能技术可以自动化开展繁琐重复的任务，从而提升电力生产力和效率；可以创造出更多可能性、更多产品、服务和模式，“AI+电力”展现出一定的经济、社会和环境效益，AI赋能能源电力行业将是未来发展的必然方向，目前在发电企业主要有以下几类典型的应用场景。

1）新能源发电功率预测，人工智能利用历史时间序列数据和天气数据大幅提升对光伏、风电出力的预测准确性，在保证电网安全运行的同时，提高新能源利用率，减少资源浪费。

2）预测性维护，通过机器学习、主成分分析等方法分析多源复杂时空数据，如设备信息、使用数据、天气和历史记录等，预测设备寿命或维护周期，最大限度地减少停机时间。

3）辅助电力现货交易，AI技术通过对历史数据和市场情况的深度学习，预测电力市场的走势和价格波动，根据预先设定的规则和算法执行高频自动化报价和交易。

4）辅助虚拟电厂调控管理，虚拟电厂运营中的协调控制技术需要联通源网荷储多个环节，并做出对于发电量、用电量、电价等多个数据的判断，AI的接入提升分析效率和准度。

5）无人值守智慧场站，在深入应用AI技术可实现智慧电厂的无人值守运行，通过智能监控系统