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中国电科院在AI4S的电力领域应用方面做了积极探索和实践,突破了数据知识融合建模方法,提出了机理-跨模态数据融合的电网设备智能感知与诊断技术、电网运行可行域降维结合强化学习的源网荷储智能调控技术、分层博弈的综合能源自治协同技术,依托自主攻关的国家重点研发计划“电力物联网关键技术”,在天津滨海全域全面示范应用,有效提升了电网典型业务场景的智能运维、新能源消纳以及用户服务水平,加速推动电网数字化转型和智能化升级。后续,中国电科院将利用大量电力领域数据知识,开展实验仿真、优化决策等上层应用,助力AI4S在电力领域的科学范式变革及落地应用加速。
电力行业的AI4S研究仍处于探索阶段。尽管已有个别优秀的先行应用案例(大都源于其自身特点与电力业务场景紧密契合),但尚未进入行业性的大规模推广和体系化发展阶段。
面临三大挑战
AI4S的未来充满无限可能,但要实现这一愿景,必须正视并解决当前研究和应用中遇到的难题。当下,推动电力行业AI4S研究面临以下三大挑战。
一是高质量数据获取难。数据质量对于人工智能模型的训练和性能至关重要,电力行业数据涉及生产、运行和管理等领域,这些数据在维度、尺度上很难形成统一规范,采集到的数据存在缺失、异常等问题,使得获取高质量数据面临挑战。
二是计算资源需求大。科学研究通常需要处理和分析大量的数据,电力行业需要处理的数据规模大且类型复杂,部分场景还对计算时间有严格的要求。此外,人工智能模型的训练和优化过程也非常耗时,这些都对计算资源和计算效率提出了很高的要求。
三是跨学科人才储备不足。电力行业AI4S融合了电力、计算机、数学、物理等多个学科知识,需要具备深厚电力知识又精通人工智能技术的跨学科人才。由于电力行业本身的性质,跨学科的交流和合作不足,跨学科人才储备亟待增加。
为了进一步加快电力行业AI4S创新工作,并迅速孕育出重大的应用成果,建议在基础研究、创新平台、人才队伍三个方面进行重点布局。
一是加强AI4S基础研究攻关。加快布局“人工智能驱动的科学研究”前沿科技研发体系,统筹规划形成切实可行的AI4S应用落地路径,明确AI4S在电力领域的基础研究方向,开发具有较强泛化能力、能够适应不同场景的AI4S算法模型,从本质上助推电网高质量发展。
二是加快建设统一开放的AI4S创新服务平台。打造AI4S创新平台,集数据整合、高性能智算、资源共享、跨学科交流等多项功能于一体,为电力领域科学研究提供强大的技术支撑和智能基座,服务能源电力行业AI4S创新发展。
三是加强AI4S方面人才队伍建设。多渠道多方位引进学科带头人和核心产业领域高层次人才,集聚和稳定一批具有较高专业水平与影响力的领军人才及青年骨干,积极推进跨专业科学研究交叉融合,培养具有跨学科思维和创新能力的人才队伍,高效协作引领电力行业AI4S快速发展。
(作者分别系中国电力科学研究院副总工程师兼人工智能应用研究中心主任,人工智能应用研究中心大数据应用研究室主任、工程师)
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