人工智能技术将在电力领域得到广泛应用

近日，阿里将AI应用于电力调度，联合电网开发的高精度电网负荷预测模型已落地山东德州。

该模型的母线负荷预测精度为98%，能有效应对大规模光伏并网的影响，促进电网的安全稳定运行。目前，该电网负荷预测模型BH2AAW已覆盖德州近60条220kV母线。

母线是电力配送的枢纽，母线负荷预测是电力调度的基础。

预测模型大大提高了工作效率。传统的母线负荷预测依赖于人工经验，工作量大，操作时间紧迫。人工智能干预后，预测时间可以从前一个多小时缩短到几分钟。

根据介绍，高精度负荷预测模型基于自主开发的人工智能算法，整合了气象预报、负荷转移、大用户电力计划、节假日等多源异构海量数据，解决了大量新能源并网导致负荷预测准确性下降的问题。

如今，在电力系统中应用人工智能技术已经进行了大量的探索和实施。例如，在今年3月国家电网邯郸供电公司电力控制中心的调度大厅里，一名集RPA和人工智能技术于一体的数字员工正式上岗。

据报道，通过桌面自动化、图片智能识别等技术，报告机器人可以在授权范围内自动登录门户网站、OMS等系统，提取所需的调度业务数据，快速生成标准表，提高工作效率。

国家电网在人工智能领域积累了许多专利，包括人工智能配电变压器、人工智能智能算法、智能机器人等，其中检测机器人在电网领域的应用相对成熟。

检查机器人通过高精度定位、人工智能语音、图像识别技术，可以在恶劣环境下完成人工操作，通过大规模操作，大大提高操作效率，甚至通过深入学习技术，可以对台风等自然灾害进行电网灾害风险动态评价。

南方电网在人工智能方面的应用也处于领先地位。此前，它与百度达成了战略合作。通过机器视觉、人工智能自然语言处理等技术，协助其准确分析、判断、优化、决策输配电等环节。

人工智能技术的应用可以大大节省电力。此前的报告显示，百度科技园智能建筑在线应用人工智能技术，从设备肖像技术、综合设备功能、区域人员分布、天气温度和环境数据控制建筑系统，每月节省25万千瓦时，每年节省300万千瓦时。

具体来说，中国建筑的年用电量约为2.5万亿度。如果人工智能技术在全国推广，每年可以节省5000亿度的电力，相当于2500亿元的产值。

未来，人工智能技术将在电力领域得到广泛应用。现在，随着新电力系统建设的加快，对智能升级的需求明显。达摩研究院决策智能实验室负责人印卧涛表示：新能源电力不仅需要发出，还需要使用，这需要一个更智能、更灵活的电网。这些都离不开人工智能技术。