人工智能在能源领域的应用有哪些?

发布时间:2020-03-28 11:00:00
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作者:猎维人工智能培训
人工智能技术已经被广泛地应用于能源领域中的系统建模、预测、控制和优化等方面。

人工智能技术具有高效解决复杂问题的突出优点,在可再生能源需求逐渐增加的今天,能源系统对信息的实时性要求越来越高,同时需要灵活的解决方案,因此人工智能技术在能源互联网中具有广泛的应用前景。预测预测是人工智能在能源领域最常见的应用,包括能源经济方面的预测如负荷预测和电价预测,以及发电输出功率预测。

人工智能在能源领域的应用有哪些?

在电源侧,针对风能、太阳能、水能等可再生能源受天气条件影响较大的特点,可以采用深度置信网络(DBN)、集成学习以及条件变分编码器等技术,利用其在多层次网络训练、多分类综合决策、特征自主提取与学习、强大泛化能力等方面的优势,基于调控大数据(天气、环境、大气条件、电站地理位置和电网历史运行数据等),整合多种预测模型和算法,采用无监督/半监督的自主学习方式分析和发现数据内部规律、多种因素间的耦合关联关,对可再生能源发电进行预测,提高可再生能源的预测精度。

人工智能技术在能源领域中的应用已经获得了良好的发展

人工智能技术已经被广泛地应用于能源领域中

在用户侧,传统上通常使用工程方法和统计方法进行负荷预测。但这些方法基本上是线性模型,而负荷和功率模式通常是外生变量的非线性函数。因此统计方法在预测的准确性和灵活性上具有不足之处。随着ANN预测方法的发展,深度学习技术有望通过更高层次的抽象来提高预测精度。此外模糊逻辑、遗传算法和SVM等也广泛地应用到了预测中,这些技术与深度学习的结合应用得到了很高的预测精度。

故障检测与诊断AI技术在电力系统故障诊断方面发挥着关键作用。主要使用的AI技术包括:模糊逻辑模型、广义回归神经网络方法、多核SVM、免疫神经网络、分布式机器学习、ANN、神经模糊和小波神经网络、隐马尔可夫模型。

人工智能技术在能源领域中的应用已经获得了良好的发展,虽然在我国这方面的应用研究才刚刚进入轨道,但我国能源行业的持续发展、电力系统数据总量的不断增加以及市场竞争的影响和加大,都为人工智能技术的应用提供了广阔的空间。

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