美林數(shù)據(jù)以AI賦予能源新智慧
2020-07-03 14:45:53
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近日，國際權威市場分析機構IDC發(fā)布了《中國人工智能軟件及應用(2019下半年)跟蹤》報告。報告提到，美林數(shù)據(jù)以11%的市場份額位居中國機器學習開發(fā)平臺市場榜眼，持續(xù)領跑機器學習平臺市場。
美林數(shù)據(jù)作為中國領先的企業(yè)數(shù)字化轉型服務商，在算法研究、行業(yè)應用實踐、項目落地實施方法論層面擁有獨到見解與優(yōu)勢，并依托豐富的行業(yè)實踐總結出一套成熟的“數(shù)據(jù)分析應用落地方法論”，快速幫助企業(yè)實現(xiàn)數(shù)據(jù)價值變現(xiàn)，助力企業(yè)數(shù)字化轉型。
能源作為美林數(shù)據(jù)重要的戰(zhàn)略市場，經過二十多年的深耕經營，目前已經覆蓋電網(wǎng)、發(fā)電、水務、石油、燃氣等多個領域。核心聚焦能源領域的數(shù)據(jù)資產管理、數(shù)據(jù)分析與挖掘、算法模型構建以及人工智能數(shù)字化應用。我們相信隨著數(shù)據(jù)重要性以及價值性的不斷提高，AI將為能源生產側、能源輸配側、能源消費側帶來價值可見的效益，AI+能源的市場前景大有可為。
當AI遇上電網(wǎng)
據(jù)中國專利保護協(xié)會《人工智能技術專利深度分析報告》數(shù)據(jù)顯示，國家電網(wǎng)以1044項專利位居第六位，超過谷歌和阿里巴巴。在全球AI領域專利權人報告TOP10中，國家電網(wǎng)公司作為唯一一家中國企業(yè)在AI領域中與國際競爭對手在專利布局中占有一席之地，充分說明了AI技術在電網(wǎng)領域的巨大應用潛力。
數(shù)據(jù)驅動的人工智能技術是支撐新一代電力系統(tǒng)的重要手段。電力人工智能核心技術方向包括智能傳感、人工智能平臺、大數(shù)據(jù)、機器學習、計算機視覺、自然語言處理、智能機器人等。美林數(shù)據(jù)服務國家電網(wǎng)多年，基本覆蓋了電力的“發(fā)-輸-變-配-售-用”全鏈條環(huán)節(jié)，同時在AI+電網(wǎng)落地方面擁有豐富的實踐經驗。其中典型應用包括基于大數(shù)據(jù)算法分析的精準反竊電稽查，基于知識圖譜技術的多源網(wǎng)架融合及同期線損治理、基于圖像識別技術的電網(wǎng)作業(yè)現(xiàn)場風險管控、基于AI知識圖譜技術的數(shù)據(jù)資產管理平臺以及全景業(yè)務地圖等方案。
當AI遇上發(fā)電
人工智能技術具有高效解決復雜問題的突出優(yōu)點，在可再生能源需求逐漸增加的今天，能源系統(tǒng)對信息的實時性要求越來越高，同時需要靈活的解決方案，因此AI在風電、光伏等發(fā)電側具有廣泛的應用前景。
在電源側，針對風能、太陽能等可再生能源受天氣條件影響較大的特點，美林數(shù)據(jù)利用人工智能平臺與AI算法模型，融合電網(wǎng)內部數(shù)據(jù)與外部環(huán)境數(shù)據(jù)，開展光伏設備健康程度評價，為光伏用戶提供設備故障提醒服務，及時檢修以提高發(fā)電收益。同時可精準預測光伏出力情況，提高分布式新能源的友好并網(wǎng)水平，緩解棄光現(xiàn)象，促進清潔能源消納。在風電設備方面，美林數(shù)據(jù)已經形成了成熟的基于AI特征提取的齒輪箱故障預警、基于大數(shù)據(jù)挖掘的機組性能劣化預警、基于隨機森林模型的偏航對風偏差診斷、基于神經網(wǎng)絡算法的發(fā)電機軸承溫度異常診斷等方案。
當AI遇上水務
智慧水務是將水務資源有效的整理利用，進一步提升水務公司的生產效率和服務能力，其本質就是互聯(lián)網(wǎng)+物聯(lián)網(wǎng)+AI智能技術帶來的水務智能化運營系統(tǒng)，以更加精細和動態(tài)的方式管理水務系統(tǒng)的整個生產、管理和服務流程，從而達到“智慧”的狀態(tài)。
美林數(shù)據(jù)基于多年電網(wǎng)數(shù)字化服務經驗以及自主研發(fā)的人工智能平臺，孵化設計出了面向智慧水務的整體解決方案，覆蓋原水調度、制水工藝、污水處理、供水管理等環(huán)節(jié)。包括峰谷經濟用能梯級調度優(yōu)化、需水量精準預測、水質異常預警、智能精準投藥、泵站機組效率分析及故障診斷、基于供水管網(wǎng)拓撲的分區(qū)優(yōu)化、智能管網(wǎng)壓控等方案。
當AI遇上石油
隨著人工智能這縷春風吹進石油領域，AI技術在石油工業(yè)的應用也逐漸進入探索階段，未來將會出現(xiàn)更多的智能油田、智能鉆井、智能管道、智能煉廠以及智能銷售體系。美林數(shù)據(jù)重點聚焦大數(shù)據(jù)分析挖掘與云邊協(xié)同技術，助力石油企業(yè)數(shù)字化轉型。
在集團管理層，美林數(shù)據(jù)能夠提供整體的大數(shù)據(jù)平臺解決方案，整合集團數(shù)據(jù)資產，有效進行數(shù)據(jù)治理與資產管理，為業(yè)務部門提供數(shù)據(jù)彈藥。在油氣勘探領域，美林數(shù)據(jù)通過勘探數(shù)據(jù)及地質數(shù)據(jù)，借助AI算法刻畫皮克斯勒圖版，為油氣勘探提供地下的油氣分布圖譜，標注出顯著的油層、天然氣層區(qū)域及非生產區(qū)，讓勘探資源更集中，節(jié)省非生產區(qū)資源投入。而云邊協(xié)同技術邊緣解決了“云計算”資源過度集中、時延等短板，實現(xiàn)了“云、邊、端”的資源和任務的合理分配。云端負責模型優(yōu)化及下發(fā)，邊緣端自主分析及服務，形成更快的網(wǎng)絡服務響應，滿足在實時業(yè)務、設備控制、安全保護等方面的需求。
未來，人工智能將會在能源行業(yè)履行越來越多的使命：針對能源生產、供應、消費、協(xié)同等提供獨特的解決方案；運用大規(guī)模而且迅速的數(shù)據(jù)處理能力優(yōu)化能源的生產過程，通過復雜的算法結合技術數(shù)據(jù)和自然環(huán)境數(shù)據(jù)，優(yōu)化能源開采；通過對大量消費數(shù)據(jù)進行學習，了解消費者的習慣、價值觀、動機和個性，預測消費行為，更有效地制定策略；協(xié)助對多個來源產生的能源輸出進行管理，以便實時匹配變化的空間和時間需求。
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