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如何利用AI改造智能电网

2023年,能源和公用事业领域的AI全球市场规模达到了105.6亿美元,预计到2030年将激增至457.8亿美元,这标志着AI将在重塑未来电力系统方面发挥关键作用。 与此同时,非洲城市正处于能源转型的关键节点,整个非洲大陆仍有近6亿人无法用电,若不首先对基础电网设施进行现代化改造,建设包容性且可持续的智慧城市的目标将难以实现。 随着对老旧资产的升级改造以及对服务不足社区的电力接入扩展工作的加强,AI正迅速成为这一转型的催化剂。

如何利用AI改造智能电网

2023年,能源和公用事业领域的AI全球市场规模达到了105.6亿美元,预计到2030年将激增至457.8亿美元,这标志着AI将在重塑未来电力系统方面发挥关键作用。

与此同时,非洲城市正处于能源转型的关键节点,整个非洲大陆仍有近6亿人无法用电,若不首先对基础电网设施进行现代化改造,建设包容性且可持续的智慧城市的目标将难以实现。随着对老旧资产的升级改造以及对服务不足社区的电力接入扩展工作的加强,AI正迅速成为这一转型的催化剂。

非洲能源格局的演变凸显了对更智能、响应更迅速的电网系统的迫切需求

传统电网是为一个更简单、单向的世界而设计的,那时电力从集中式发电厂流向被动消费者,这种为行业服务了一个多世纪的线性模式,如今已不再足够。如今,电力网络已变得内在多向化,城市中心正见证着大量既作为消费者又作为发电者的涌现,如安装了屋顶太阳能板并将电力回馈电网的家庭或企业,同时,电气化程度的提高、极端天气事件、老化的基础设施以及可再生能源的整合,都使得电网更加不稳定和复杂。

这种动态环境需要的不仅仅是物理升级,它还要求网络具备智能性。现代智能电网不仅由传感器和自动化设备定义,更在于其解读、适应并基于海量实时数据采取行动的能力,而这种智能必须得到智能管理,这正是AI不可或缺之处:它能够实现预测分析、自主决策,并在去中心化、数字化和多向化的能源格局中实现无缝协调。

AI:现代电网的智能引擎

当AI与物联网结合时,它实际上为电网赋予了一个功能性的大脑,使其能够实时感知、分析和行动。AI算法处理来自智能电表、电网传感器、天气预报甚至社交媒体的海量数据,以检测模式并生成远超手动系统能力的可操作见解,这一演变使公用事业公司能够从被动运营转向预测性和主动性电网管理。

例如,AI驱动的预测模型利用历史消费模式、天气预报和实时传感器输入来准确预测电力需求,这种预见性使运营商能够优化发电和储能规划,降低停电风险。在南非等国家,突然的需求激增或发电短缺历史上曾导致严重的限电,而这种预测能力具有变革性,有助于从危机响应转向长期电网韧性。

此外,智能电表数据在提升峰值负荷管理和运营效率方面发挥着关键作用。AI系统可以分析详细的消费数据,以识别高需求时段,从而实施分时电价(ToU)以激励非高峰时段用电,并平滑需求曲线。集成需求响应管理(DRM)策略可以在高峰时段自动向非关键电器(如空调或热水器)发出信号,使其降低运行功率,从而在不损害用户舒适度的情况下减轻电网负担,这种实时协调有助于稳定电网,并减少对昂贵基础设施升级的需求。

AI还支持停电预测和规划,通过电网参数的异常检测来预测潜在故障。在发生中断时,智能系统可以重新路由电力流动,以最小化影响并加速恢复。

随着非洲社区扩大分布式能源资源的使用,AI在将这些资产整合为一个协调系统方面发挥着至关重要的作用。机器学习模型可以动态确定本地和电网供电能源的最佳组合,确保可再生能源的有效利用,其结果是一个自优化、多向化的智能电网,该电网不仅能够实时平衡供需,还能适应日益分散化、数据丰富且消费者驱动的能源格局。

从可靠性到可持续性

AI在智能电网中的承诺并非抽象,它为公用事业公司和公民带来了实实在在的好处。智能分析可以检测设备行为中的异常(如变压器中的异常振动或电压波动),这些异常往往是故障的前兆。公用事业公司已开始在涡轮机、变压器和输电线路等关键资产上安装物联网传感器,以实现这一点。AI系统实时分析传感器数据,并可以提醒工程师即将发生的问题,甚至触发自动预防措施,这种预测性维护避免了灾难性故障和大范围停电。

窃电和电费拖欠是许多地区长期存在的挑战。据估计,全球公用事业公司每年因客户绕过电表或不支付账单而损失893亿美元。非洲也不例外——尼日利亚的窃电行为或南非城镇的非法连接直接影响公用事业公司的财务状况和服务质量。AI可以通过分析消费模式来标记可疑异常,帮助解决这一问题。配备AI的先进图像识别和无人机还可以巡逻电力线路,以发现非法连接或破坏行为。通过精确定位损失发生的位置,公用事业公司可以采取有针对性的行动,改善收入回收并减少浪费。这最终也有利于诚实消费者,因为公用事业公司能够加强投资更好基础设施的能力,而不是注销损失。

或许AI驱动的智能电网最重大的影响之一是它们如何促进清洁能源的更大使用。太阳能和风能等可再生能源在非洲各地都很丰富,但它们本质上是间歇性的。AI通过预测可再生能源输出(例如,在风暴来临前预测太阳能发电量的下降)并与其他能源或储存能源进行平衡来提供帮助。智能控制系统可以决定何时为电池组充电、何时从电池组放电,以及如何平稳地将可再生能源与传统发电相结合,以维持稳定的电力流动。

这意味着城市可以可靠地融入更高比例的绿色能源,而不影响稳定性。对于一个深受气候变化影响的非洲大陆来说,能够构建低碳、可持续且可靠的能源系统是一个巨大的胜利。

因此,含人工智能的智能电网不仅关乎保持电力供应——它们还关乎以支持长期可持续性和气候目标的方式来实现这一点。

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