當前，人工智能與傳統行業的深度融合正引領一場經濟形態的革命。電力企業也在搶抓人工智能發展機遇，推進新型電力系統建設，助力能源電力行業數字化轉型。

 

蔣承伶告訴記者，以往受限于數據獲取難度大、計算分析能力不足、決策預測依賴人工等因素，電力行業存在電力供需匹配難度大、設備運檢效率不高、新能源消納效率低等痛點。計算機視覺、深度學習、神經網絡等人工智能技術以其強大的數據處理能力和學習能力，為解決這些問題提供了新途徑。

 

在江蘇南京110千伏鼓樓變電站，一體式輕量化聲紋感知裝備晝夜不停地監聽著變壓器的運行狀態。這位不知疲倦的變電設備“健康衛士”，通過深度學習技術，利用“聽”到的9萬余條聲紋數據，開展局部放電、機械異響等缺陷聲紋特征學習，可實現10分鐘內對多種故障的準確識別預警。

 

蔣承伶介紹，將人工智能技術融入數據監測和故障識別的環節，改善分析決策的精準度，已成為電網企業應用人工智能技術的一個重要方向。目前，無論在傳統能源領域，還是在新能源領域，人工智能技術都在改變著原有的生態，讓電網更智慧、更堅強。

 

在新能源領域，精準而快速地對新能源裝機資源、出力進行預測，是實現能源管理和使用的關鍵。國網江蘇省電力有限公司電力科學研究院（以下簡稱國網江蘇電科院）利用計算機視覺的圖像分析能力和長短期神經網絡的時間序列分析能力，對屋頂光伏資源及其實時出力進行預測，實現了新能源的高效利用。

 

在人工智能技術的加持下，國網江蘇電科院研發的辨識技術就像一個“超級偵探”，通過衛星地圖，即可找出全國所有可能適合安裝光伏板的屋頂。目前，利用該技術，工作人員已測算出江蘇可開發屋頂光伏面積。同時，在長短期神經網絡分析光伏出力曲線規律基礎上，國網江蘇電科院疊加氣象云圖分析，實現了對江蘇50多萬戶、2300多萬千瓦的低壓分布式光伏運行狀態的實時監測和精準預測，全省分布式光伏實時出力估算準確度達96%以上。

 

國網江蘇電力設備部技術處處長付慧介紹，目前，國網江蘇電力已經建成輸電、變電算法評估平臺。在這個平臺上，各種電力設備運用的人工智能算法可以一較高下，為實際應用做好準備。 內.容.來.自：中`國`碳#排*放*交*易^網 t a np ai f an g.com