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人工智能在能源行业的5个应用_人工智能_电网 云服务

能源行业会产生大量的数据
为了将这些数据转化为提高生产率和减少本钱的驱动力,紧张的能源行业公司——石油和天然气巨子,以及可再生能源公司——都把把稳力转向了人工智能

自2012年以来,把人工智能和能源家当放在一起进行宣布的***开始增多。
本文简要描述了人工智能在能源行业的5个运用方向,及对应的案例。

1

Storage(能源储藏)

根据Greentech Media最近的一份报告,美国的能源储藏在2017年第四季度达到了一个新的里程碑:在2013年至2017年间,累计储藏量已超过1000兆瓦时。
该报告还预测,这个数字将在今年翻一番。
随着储藏容量的提升和新技能的涌现,人工智能正在提升这个市场的效率。

案例1:Stem

位于加利福尼亚州的Stem公司开拓了代号为雅典娜(Athena)的项目,它利用人工智能绘制出能源的利用情形,并许可客户跟踪能源价格的颠簸,从而更有效地利用被储藏的能源。

Stem已经从包括美国能源部、GE Ventures和新加坡主权财富基金淡马锡控股在内的多家投资者那里,融到了超过3,700万美元的资金。

2

The Autonomous Grid(智能电网)

如今,电网的能量来源常日有很多,除了传统的发电以外,还有风能和太阳能,这使得运营电网系统的过程也变得更加繁芜。
通过人工智能来对大规模的数据集进行剖析,这个多源网络的过程更加稳定和高效。

案例1:美国能源部

2017年9月,美国能源部向斯坦福大学的SLAC研究职员颁发了一项研究奖,褒奖他们利用人工智能技能改进了电网的稳定性。
通过用过去的数据来对电力颠簸和电网薄弱环节进行编程,新的“智能电网”将自动对重大事宜作出快速而准确的反应。

案例2:西门子

智能电网也能够在同一韶光更好地管理不同类型的能源。
西门子公司发布了一个软件包来操作网络,即所谓的“主动网络管理”(ANM,active network management)。

ANM的事理是,通过跟踪电网如何与不同的能量负载相互浸染,来调度其可调节的部件,从而达到提高效率的目的。
虽然这之前是手动调度的,但当新的能源生产者(比如太阳能发电厂)开始事情时,或者新的能源花费者开始接入网格时,ANM会对电网做出相应的调度。
因此,ANM也为电动汽车利用智能电网进行充电奠定了根本。

案例3:英国国家电网

2017年3月,被谷歌收购的人工智能公司DeepMind,与英国国家电网联合宣告,他们操持将DeepMind的人工智能技能添加到英国的电力系统中。
该项目将处理景象预报、互联网搜索等海量信息,以开拓需求激增的预测模型。

案例4:Grid Edge

英国的一家名为Grid Edge的公司(供应基于云打算的电力管理软件做事)声称,他们利用人工智能技能对能源配置进行了预测和优化,实现了将掌握权交还给了电力利用者。
详细的方法是,Grid Edge操作一个VPN,通过它来连接和剖析用户所在建筑的能源花费数据,利用这些信息,Grid Edge与连接的电网进行通信,并制订相应的调度策略。
这些策略的目的是节约能源,避免超载。

3

Failure Management(故障管理)

2017年11月,印度北部的一座燃煤电厂发生爆炸,造成32人去世亡,缘故原由是煤气管道堵塞导致锅炉爆炸。
这是能源行业常常发生的一类故障。
导致事件的缘故原由是没有对设备进行常常性的检讨,而且天下上许多地方都没有严格的监管规定,因此设备故障是很常见的。

利用人工智能来不雅观察设备并在事件发生前检测出故障,可以节省韶光和金钱,乃至挽救生命。
目前,许多创业公司正在试图将这项做事供应给能源行业。

案例1:SparkCognition

2017年12月,美国能源部付与SparkCognition公司一个奖项,即利用人工智能提高燃煤电厂的发电量。
该公司将解析学、传感器和操作中产生的数据三者相结合,来预测关键的根本举动步伐何时会崩溃。

案例2:AES Corporation

2017年9月,美国能源巨子AES电力公司宣告了进军人工智能的操持,将其作为提高公司的警觉性、效率和保护公司财产的手段,紧张针对的是他们的太阳能电站和电网系统。

4

Upstream Exploration(油气勘探)

案例1:BP Ventures(英国石油风险投资公司)Beyond Limits

BP Ventures(英国石油风险投资公司)投资了一家名为Beyond Limits的人工智能公司。
该公司曾参与在外太空进行的勘探试验。
在投资Beyond Limits的时候,BP Ventures表示将操持利用Beyond Limits的油气勘探技能,探求新的石油储量。

案例2:Chevron(雪佛龙)

石油巨子雪佛龙正在利用人工智能在加州各地探求新油井,以及具有额外代价的旧油井。

5

Energy Consumption(能源的消费和花费)

通过对个人和企业的能源消费行为进行监测,人工智能可以供应优化能源花费过程的办理方案。

案例1:Alphabet's Nest

Alphabet旗下的子公司Nest,开拓了一款智能恒温器,能够通过自动适应用户行为,达到减少能源耗费的目的。
一旦Nest被安装在用户的家里,它就会开始学习居住者的生活习气,并相应地调度温度。
据Nest称,该公司的技能已经为其用户节省了10%到12%的取暖和费。

案例2:Nnergix

西班牙的Nnergix公司,利用机器学习技能来预测大气和蔼象状况对可再生能源产能的影响,比如推算光伏发电厂每小时的发电量。

案例3:Google Sunroof(谷歌天窗)

谷歌发布了一个名为Sunroof的工具,来打算太阳能对美国家庭的影响。
该项目采取了几个成分来打算利用太阳能能够节省下来多少资金,这些成分包括景象数据、电费、3D建模和阴影打算。

作者丨CB Insights

转自丨CometLabs