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上图是全球数据的增长趋势,明显呈现指数级趋势,这种数据积累的非线性增长,是AIGC能力非线性增长的基础。
BUT,这些数据大部分都是非结构化的视听数据,是零成本积累的。
在电力领域,这点是做不到的,首先电力行业绝大多数是结构化、半结构化数据,比如电压、电流,是时间序列的点数据集合,是半结构化的。
结构性数据集合,需要让计算机理解,是需要“对齐”的,比如设备对齐——一个开关的电压、电流、功率数据,都需要对齐到这个节点上。
还有更麻烦的是时间对齐,要根据时标去对齐电压、电流、有功无功,这样才能后续识别。还有正反向,是四象限的空间对齐。
不像文本数据,不用对齐,一段话扔给计算机就行了,它自己去识别出可能的信息关联。
为了对齐这件事,比如营配数据的设备对齐,而且是不断需要对齐,因为中低压配网每天都在增删改设备和线路,电网公司花费巨大的人工成本。
和“数据标注”一样,这件事计算机做不了。
其次,电力领域的数据获取成本很高,都要装传感器,而不是有个手机就能说话拍照。电压每降低一个等级(或者配电关系每降低一个层级),所需传感器投资至少增加一个数量级,要做到负荷侧(毛细血管末端)的感知,那更是天量的数字化投资。
如果要识别电网暂态模式,那需要高精度高频采样,那成本就更高。
因为数据获取和数据对齐的边际成本极高,导致电网目前无法积累足够的、呈非线性增长的数据信息,去训练一个达到AI奇点的算法。
更别说数据的开放性,一个电力AI创业公司,是不可能拿到这些数据的。
所以AI之前,必先解决数据集的问题,否则通用AI代码是训练不出一个好的AI的。
3、算力突破
AIGC的奇点突破,除了算法和数据,还有就是算力突破,传统CPU不适合做大规模并发的神经元计算的,恰好是GPU在3D游戏和影视方面的应用,使得大规模并行的浮点+流计算成为可能,摩尔定律更使得单位算力的计算成本下降。
电网AI,未来必然的趋势
随着大量分布式光伏、分布式储能的并网,以及负荷侧虚拟电厂的应用需求,客观上需要对公共配电网系统、用户配(微)电网系统,进行源、荷预测,以及配(微)网的实时潮流优化。
配网侧的计算复杂度其实高于输电网调度,即使一个商业综合体,负荷设备就可能几万几十万,开关成百上千,基于AI的微网/配网运行控制需求将会出现。
而传感器的低成本化,固态变压器、固态开关、逆变器(变流器)等功率电子设备大量使用,在电网边缘的感知-计算-控制融合也成为创新的趋势。
所以电网的AIGC,是未来。只不过,今天需要的,不是马上拿个AI算法出来圈钱,
而是先解决AI所需的数据基础构建问题
在AIGC的热潮中,对电力AI的应用水平与未来,需要有足够的冷静思考。
目前电力AI意义不大:比如一个预测精度90%的光伏算法,放到交易偏差门槛5%的现货市场里,算法偏差就把交易利润全部干完了。
数据是水,算法算力是渠,水到渠成。
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