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T&D World“向前冲”部门的主要指示是探索正在重建或复兴的新技术和老技术。有趣的是,人工智能(AI)同时属于这两类。一方面,人工智能被誉为最新的尖端技术之一,但人工智能实验可以追溯到上世纪三四十年代,并在上世纪五十年代这个词诞生时变得严肃起来。像许多其他伟大的创新一样,科学必须成熟起来才能跟上这个概念。当人工智能研究正在进行时,世界正在采用许多其他形式的数字技术,这些技术产生了大量人类需要帮助破译的数据。人工智能被证明是一种擅长处理大量数据并将数据转化为有用信息的技术。

智能电网技术遵循同样的数据模式,将各种数据集成到硬件中,生成复杂的传感器。高科技通讯系统将数据流输入监控系统,使设备具备自我监控的能力。该设备可以警告操作人员超载、冷却故障和许多其他操作特性。在相对较短的时间内,这些数字技术带来了物联网(IoT)的互联性,并很快被实用物联网(UIoT)所模仿。这两种相互关联的技术都在利用各自生态系统产生的数据打造虚拟环境,但管理这些数据正在减缓智能电网向这个虚拟世界的扩张。

人工智能输液

制造商和供应商利用先进的资产管理系统,利用这种数字化的实体世界表示,改变了商业模式、组织结构和客户关系,但也有不利的一面。一个相互连接的智能电网会产生大量的数据,这使得无人辅助的实时分析变得困难,如果不是不可能的话。这就是人工智能获得关注的地方。人工智能支持的资产管理系统正在增加管理这些数据的能力,并了解这些数据告诉我们有关资产健康状况的信息。

重要的是要记住,这种形式的人工智能不是电影或电视上看到的虚构的人工智能。它被称为窄人工智能,它是真实的,能够在有限的功能范围内执行特定的任务。窄人工智能有两个分支,它们在资产管理应用程序中非常重要。它们是机器学习和深度学习。

机器学习最简单的形式是教计算机使用数据,并通过识别数据中的模式来进行决策,从而自学,但机器学习也有其局限性。这就是深度学习发挥作用的地方。在最近与ABB电力咨询业务全球业务发展经理萨尔曼•吉尔(Salman Gill)的一次谈话中,他表示:“通过深度学习,机器可以从错误中学习,几乎可以解决任何需要人类思考的问题。”吉尔接着说,“深度学习的工作原理类似于机器学习,通过神经网络输入数据,然而,这些神经网络变得更加发达和复杂,这对于对大量非结构化数据集进行分类是必要的。”

管理资产正在发生变化

回到资产管理系统,电网有很多设备,定义每个设备健康状况的能力很重要。要做到这一点,资产管理平台需要人工智能分析的能力,这就是为什么公用事业公司开始采用这些先进的方法来管理它们的资产。智能电网设备生成大量数据集供实用程序管理。资产性能系统需要能够挖掘这些数据,并将数据流转换为可操作的信息。在没有深入研究大量理论的情况下,他们通过使用三个基本的分析过程来做到这一点。这些是描述性分析(定义发生了什么)、预测性分析(告诉可能发生什么)和说明性分析(建议可以做什么)。

有很多术语用来描述魔法正在发生的事情,但是对于这次讨论,让我们把它归结为这些类别。当这些被整合到资产绩效系统中时,研究人员发现,这些分析有潜力为经济的所有领域节省数十亿美元的运营和维护成本。这是诊断资产卫生系统研究和开发背后的驱动力。目前,许多实用程序使用这些智能性能系统来利用生成的数据流来确定何时应该计划维护、何时应该修复组件以及何时应该替换组件。

通过利用这些诊断选择,公用事业公司在做出决定方面具有优势,这是竞争与浪费资源之间的区别。公用事业分析研究所(UAI)网站最近的一份报告称,在全球范围内,公用事业公司发现他们需要根据资产的健康状况而不是日历来评估自己的资产。报告还指出,通过从数据流中发现趋势,预测分析和规定分析正在发挥作用。这些信息用于更有效地指导操作和维护资源。当涉及到资产管理时,它允许实用程序利用性能数据,并从被动变为主动。

性能与人工智能

ai支持的资产性能平台通过将健康设备的数据与公用事业基础设施的数据进行比较,从而提供诊断功能。这些先进的资产管理系统可以预测一个组件是否会发生故障,以及什么时候会发生故障。它们还根据健康状况为公用事业的所有资产提供一个维护计划,而不是当计划说时间到了,这就节省了公用事业的资源。

根据UAI的报告,有相当多的公司提供智能资产绩效管理平台,如ABB的Ellipse APM、Aveva的APM、GE Digital的Predix、IBM的Maximo APM和Oracle的APM。许多这些公司也提供基于云的软件版本,但在云中存在一些问题。网络安全和可靠性至关重要,但有一个问题比现代问题更老派。这是一个古老的会计难题:为一项服务付费,还是购买一项资产。这是一个监管问题,不会很快得到解决,但它表明,监管机构也需要跟上这项技术。

不断变化的数字技术进步正促使制造商和供应商改变业务模式。最近,通用电气宣布他们将成立一家价值12亿美元的工业物联网软件公司。该公司将是通用电气的全资子公司。通用电气在一份新闻稿中说:“拟议中的新组织旨在汇集通用电气数字技术行业领先的工业物联网解决方案,包括Predix平台、资产绩效管理、历史学家、自动化(HMI/SCADA)、制造执行系统、运营绩效管理,以及通用电气电力数字和电网软件解决方案业务。”有趣的是,施耐德电气(Schneider Electric)和Aveva已经建立了合作关系,日立(Hitachi)和万通地产(Vantara)也是如此。这些新兴技术为整个行业特别是公用事业行业打开了机遇之门。

网格的一部分

阿莫林伊利诺斯州是阿莫林公司的子公司,该公司正通过ABB的能力椭圆资产绩效管理系统对整个伊利诺斯州的系统进行现代化改造。ABB公司企业软件公司ABB Power grid的业务人员Bryan Friehauf表示:“该软件解决方案将使这家能源公司能够更好地预测和防止为120万客户提供电力的关键任务设备的故障。”弗里豪夫接着说,“它使用传感器、数据和先进的分析技术,不断地评估资产的实时状况,确定资产何时需要维修或更换,并提醒利益相关者。”这使得电力公司能够优先考虑短期和长期的维护需求,并推动关键电网资产的生产率、安全性和投资回报。”

2018年底,纽约电力管理局(NYPA)宣布,他们已经迈出了重要的一步,通过使用预测分析的资产绩效管理软件来监控传输资产的健康状况,从而成为一家完全数字化的公用事业公司。纽约电力管理局在一份新闻稿中说:“纽约电力管理局今天宣布,一个综合中央指挥中心现已上线,该中心将分析其庞大的发电和输电网络的性能,并在可能导致服务中断之前发现潜在问题。NYPA接着说,“该中心将使用通用电气Predix操作系统上运行的资产绩效管理软件。”利用安装在涡轮机和输电线路等设备中的传感器,NYPA将能够更好地检测可能影响公用事业生态系统的问题,有时甚至可以提前数周检测。”

显而易见,创新的人工智能技术正在改变整个电力行业的商业模式、价值流和收入机会。人工智能的支持者指出,这项技术正在改变我们看待一切事物的方式,从可再生能源到能源存储,从需求管理到负荷预测,以及许多其他应用。所有这些数字颠覆令人震惊的是,人工智能仍处于起步阶段。然而,人工智能驱动的数字化将网格引入了虚拟环境,专家表示,这是向未来网格发展的必要组成部分。

历史上的今天
七月
13
    哇哦~~~,历史上的今天没发表过文章哦
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