作為人類科學(xué)技術(shù)的前沿，人工智能因為在汽車工業(yè)、高端制造、互聯(lián)網(wǎng)等眾多領(lǐng)域的應(yīng)用而廣受社會關(guān)注。事實上，電力、煤炭、石油化工等看似距離人們遙遠卻又時刻影響人們生活的能源領(lǐng)域和產(chǎn)業(yè)，對人工智能的應(yīng)用同樣廣泛，需求同樣迫切。
前不久，中國石油天然氣集團有限公司（以下簡稱中石油）舉行媒體開放日，向社會公開了旗下北京天然氣管道有限公司的生產(chǎn)運營情況，智能壓氣站、智能管道運輸、智能運營管理等展示讓人們眼界大開。人工智能在能源領(lǐng)域的應(yīng)用發(fā)展從中可見一斑。事實上，智慧能源時代已經(jīng)到來。
需求遍布產(chǎn)業(yè)各個環(huán)節(jié)
在我國北方廣袤的大地之下，幾條連接陜北氣田和首都地區(qū)、綿延數(shù)千里的管網(wǎng)縱橫交錯，保障著沿途地區(qū)和北京的天然氣供給。在中石油北京天然氣管道有限公司的基層壓氣站，科技日報記者現(xiàn)場感受了人工智能在華北供氣大動脈中的應(yīng)用及其重要性。
安全監(jiān)測評價、安全預(yù)警、風(fēng)險評價、智能運行維護、管道搶修、地下儲氣庫設(shè)施、壓氣站建設(shè)工程集成、環(huán)保……天然氣輸送的每個環(huán)節(jié)幾乎都已經(jīng)用到了人工智能技術(shù)。
中石油北京天然氣管道有限公司科技處技術(shù)主管王東營介紹說：“在長期的生產(chǎn)實踐中，根據(jù)我們的生產(chǎn)實際與人工智能的結(jié)合，我們提出了智能管道智慧管網(wǎng)的概念，即在標準統(tǒng)一和數(shù)字化管道的基礎(chǔ)上，以數(shù)據(jù)全面統(tǒng)一、感知交互可視、系統(tǒng)融合互聯(lián)、供應(yīng)精準匹配、運行智能高效、預(yù)測預(yù)警可控為特征，通過‘端+云+大數(shù)據(jù)’體系架構(gòu)集成管道全生命周期數(shù)據(jù)，提供智能分析和決策支持，用信息化手段實現(xiàn)管道的可視化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化管理，具有全方位感知、綜合性預(yù)判、 一體化管控、自適應(yīng)優(yōu)化的能力。這也是時下和未來能源領(lǐng)域生產(chǎn)運營必然要面對和經(jīng)歷的階段。”
不久前，全球知名市場研究機構(gòu)CB Insights發(fā)布的《人工智能在能源行業(yè)的5個應(yīng)用》報告指出：能源行業(yè)會產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，為了將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為提高生產(chǎn)率和削減成本的驅(qū)動力，眾多能源企業(yè)都已把注意力轉(zhuǎn)向了人工智能，人工智能將在或正在廣泛應(yīng)用于能源儲藏、智能電網(wǎng)、故障管理、油氣勘探、能源消費和消耗五大領(lǐng)域。
能源行業(yè)未來的發(fā)展主要在于優(yōu)化和預(yù)測，而人工智能恰好能針對能源生產(chǎn)、能源電網(wǎng)平衡和消費習(xí)慣等方面提供獨特的解決方案。不難預(yù)測，人工智能將成為能源行業(yè)的重要組成部分，應(yīng)用于生產(chǎn)方、傳送方和消費方。事實上，能源領(lǐng)域作為產(chǎn)業(yè)鏈長、組成產(chǎn)業(yè)紛繁復(fù)雜、支撐作用極其重要的工業(yè)領(lǐng)域，對人工智能技術(shù)的需求已經(jīng)細化到了每一個環(huán)節(jié)和每一個相關(guān)產(chǎn)業(yè)。
落地場景豐富 有效提升生產(chǎn)質(zhì)量
在國家能源集團神華補連塔煤礦深達二百米的礦井下記者看到，煤面切割、煤炭采集和升運、作業(yè)面推進等工序，均已實現(xiàn)智能化，世界首創(chuàng)的8米高大采高重型綜采工作面完全取代了人工采煤。“在這里，礦工的體力勞動就是動動手指操作計算機，地面鉆孔垂直供電技術(shù)、變頻驅(qū)動控制技術(shù)、自動排水及恒壓供水等技術(shù)幫助企業(yè)實現(xiàn)了采煤不見煤。”煤礦綜采面負責人介紹說。
談及中石油北京天然氣管道有限公司運營管理的智能化轉(zhuǎn)型，王東營介紹說：“目前我們正在利用大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等新一代信息技術(shù)，同時配置新一代智能硬件設(shè)備，實現(xiàn)管道狀態(tài)智能評價、風(fēng)險隱患智能識別、管道壽命預(yù)測、管道缺陷預(yù)警、視頻監(jiān)控智能識別、設(shè)備體檢與智能維修、管道參數(shù)智能分析、應(yīng)急自動響應(yīng)處置，管道管理已經(jīng)進入智能處理、人工智能自動化管理階段。”
據(jù)了解，目前我國能源領(lǐng)域的人工智能落地應(yīng)用技術(shù)已經(jīng)較為全面。該技術(shù)在電網(wǎng)安全與控制領(lǐng)域，可以應(yīng)用于電力系統(tǒng)的仿真分析，通過深度學(xué)習(xí)自動提取電網(wǎng)穩(wěn)定特征，實現(xiàn)對電網(wǎng)穩(wěn)定運行方式和有效措施的快速判斷；在輸變電領(lǐng)域，可以利用圖像識別技術(shù)應(yīng)用于輸變電設(shè)備巡檢和輸電通道風(fēng)險評估，通過輸變電設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)，實現(xiàn)對設(shè)備故障的準確研判和設(shè)備狀態(tài)的評估分析；基于導(dǎo)航圖像的知識積累和深度學(xué)習(xí)，通過空間導(dǎo)航和智能巡檢規(guī)劃，優(yōu)化巡檢路徑和重點排查區(qū)域。
而在時下最熱的新能源領(lǐng)域，企業(yè)也可以利用圖像識別和機器學(xué)習(xí)技術(shù)，實現(xiàn)天氣趨勢智能分析、天氣系統(tǒng)時空特征過濾及識別、預(yù)測誤差及不確定度挖掘，有效提升電力氣象智能化預(yù)報水平；基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)對云觀測圖像中云層和云系進行識別，實現(xiàn)對云層遮擋條件下光伏功率快速波動的預(yù)測。
深度融合需以大數(shù)據(jù)建設(shè)為基礎(chǔ)
業(yè)內(nèi)人士指出，人工智能與能源產(chǎn)業(yè)的結(jié)合，不是某一項或某幾項技術(shù)的結(jié)合，而是兩大技術(shù)領(lǐng)域的深度融合；不是短時期內(nèi)就可以完成，而是要經(jīng)歷一個漫長的歷史過程。
中國工程院院士、航空工程學(xué)院院長何友認為，走好人工智能工業(yè)化之路，必須要以大數(shù)據(jù)建設(shè)為基礎(chǔ)。他說：“工業(yè)大數(shù)據(jù)是新一輪產(chǎn)業(yè)革命的核心，是實現(xiàn)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和中國智能制造的重要抓手，將推動企業(yè)從‘制造’走向‘智造’。”
此外，人工智能技術(shù)方案在能源產(chǎn)業(yè)中的應(yīng)用，還要緊貼行業(yè)特點和生產(chǎn)需求。據(jù)媒體報道，2017年11月，印度北部的一座燃煤電廠發(fā)生爆炸，造成32人死亡，原因是煤氣管道堵塞導(dǎo)致鍋爐爆炸，這是能源行業(yè)經(jīng)常發(fā)生的一類故障，導(dǎo)致事故發(fā)生的原因是沒有對設(shè)備進行經(jīng)常性的檢查。而使用人工智能來觀察設(shè)備并在事故發(fā)生前檢測出故障，可以節(jié)省時間和金錢，甚至挽救生命。
中國電力科學(xué)研究院副院長、中國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展聯(lián)盟副理事長王繼業(yè)表示：“人工智能在數(shù)據(jù)、計算力和算法方面的突破，特別是深度學(xué)習(xí)強化學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)、對抗學(xué)習(xí)等基礎(chǔ)理論算法的突破，帶來人類文明發(fā)展的提速。人工智能技術(shù)是電網(wǎng)和能源電力轉(zhuǎn)型發(fā)展的重要戰(zhàn)略支撐。在能源和電力領(lǐng)域，由于注重系統(tǒng)的安全性和及時響應(yīng)，人工智能須主要用于態(tài)勢感知和輔助決策，能源電力行業(yè)也要立足于自身業(yè)務(wù)需求，對人工智能技術(shù)進行深度開發(fā)利用，這將驅(qū)動能源和電力系統(tǒng)取得技術(shù)進步與變革。”
人工智能在能源行業(yè)的應(yīng)用，將優(yōu)化能源行業(yè)，同時也會組成一個全產(chǎn)業(yè)鏈的網(wǎng)絡(luò)，把各種能源基礎(chǔ)設(shè)施關(guān)聯(lián)在一起，進一步互聯(lián)網(wǎng)化和智能化。人工智能在能源行業(yè)發(fā)揮越來越重要的作用，新的挑戰(zhàn)和機遇隨之而來，而能源行業(yè)也正在以新觀念去應(yīng)對人工智能帶來的改變，把握變革所帶來的機遇。
未來，人工智能將會在能源行業(yè)履行越來越多的使命：針對能源生產(chǎn)、供應(yīng)提供獨特的解決方案；運用大規(guī)模而且迅速的數(shù)據(jù)處理能力優(yōu)化能源的生產(chǎn)過程，通過復(fù)雜的算法結(jié)合技術(shù)數(shù)據(jù)和自然環(huán)境數(shù)據(jù)，優(yōu)化能源開采；通過對大量消費數(shù)據(jù)進行學(xué)習(xí)，了解消費者的習(xí)慣、價值觀、動機和個性，預(yù)測消費行為，更有效地制定策略；協(xié)助對多個來源產(chǎn)生的能源輸出進行管理，以便實時匹配變化的空間和時間需求。（記者 張景陽）