AI技术如何助力智能电网和可再生能源？

创作时间:

2025-01-22 02:58:13

作者:

@小白创作中心

AI技术如何助力智能电网和可再生能源？

AI技术正在深刻改变我们的能源系统，特别是在智能电网和可再生能源领域。通过AI的精准预测和智能调度，智能电网能够实时监控电力供需情况，优化能源管理，提高电网稳定性和可靠性。而在可再生能源方面，AI通过对天气数据、气候变化等因素的分析，预测风能、太阳能的生产情况，帮助电力公司合理调度能源，确保能源供应的稳定性和可靠性。这些应用不仅提升了能源效率，还极大地促进了环保效益，推动了可持续能源的发展。

AI技术在智能电网中的应用

在智能电网中，AI技术的应用主要体现在以下几个方面：

精准预测电力需求

AI通过对历史用电数据、气象信息、经济指标等多源数据的分析，可以实现对电力需求的精准预测。这种预测能力有助于电力公司提前做好发电和输电规划，优化资源配置，从而提高电网的稳定性和可靠性。

实时监测与故障诊断

智能电网中的设备众多，故障发生的概率也相应增加。AI可以通过对设备运行数据的实时监测和分析，及时发现潜在的故障隐患，并进行准确的诊断。这不仅可以缩短故障修复时间，减少停电损失，还可以提高设备的使用寿命和安全性。

例如，南方电网抽水蓄能人工智能数据分析平台实现了设备数据的智能巡检和状态诊断，每年创造约1760万元的经济效益。该平台能够基于海量多维数据产出准确的设备状态评价结论，提前预判设备缺陷隐患，将设备数据分析与检修策略制定相结合，使得RCM分析更全面、更准确。

智能能源调度

AI可以根据电力需求、发电成本、可再生能源供应等因素，智能地进行能源调度。通过优化发电、输电和配电环节的协调配合，AI可以提高能源利用效率，降低能源损耗，实现可持续发展的目标。

个性化能源服务

智能电表可以实时记录用户的用电数据，AI可以对这些数据进行深入分析，了解用户的用电习惯和需求。这有助于电力公司提供个性化的能源服务，引导用户合理用电，降低能源浪费。

AI技术在可再生能源中的应用

可再生能源（如风能、太阳能）具有间歇性和波动性的特点，这给能源供应和调度带来了挑战。AI技术的应用为解决这些问题提供了新的途径：

天气预测与能源产量预测

AI可以分析太阳能、风能等可再生能源的产出和消耗数据，优化分布式能源系统的运行。同时，AI还可以帮助预测天气和气候变化，从而调整能源系统的运行策略，提高可再生能源的利用比例。

例如，国网新疆的新一代新能源功率预测系统通过AI算法提高预测精度至93%以上。该系统可以根据新疆地形、风光资源、发电特性等差异，对小风天气、强风天气分别采用不同的预测策略，更加精细化建立预测模型，提高功率预测准确性。

极端天气应对

AI的分析算法可以捕捉大气实时情况、精准预测气象，提高新能源电力输出效率。例如，国能日新研发的“旷冥”大模型在预测大风、台风等极端天气事件方面表现出色，命中率有所提升，这能进一步帮助制定电网调度计划和策略，确保电力供需平衡。

能源调度优化

AI技术可以帮助整合多维数据、预测新能源电力波动，使供需更加匹配。金风科技正在利用AI大模型技术升级现有的负荷预测系统，以期对历史发电数据、实时气象数据、电网负荷等多源异构数据分析和计算，帮助电网制定更加优化的调度计划，减少能源浪费。

成功案例分析

南方电网抽水蓄能人工智能数据分析平台

2023年4月，南方电网抽水蓄能人工智能数据分析平台投入运行。该平台实现了装机容量为1028万千瓦的7座抽水蓄能电站、34台机组设备的数据智能巡检、状态智能诊断和运维模式变革，标志着我国近1/4在运装机容量的抽水蓄能设备由传统线下人工管理向线上智能管理转变。

平台运行过程中，南网储能修试公司依托系统云端快速掌握设备的运行状态和性能指标，参考机组发电机、水轮机、励磁、调速器等重要系统的设备分析评价结论，灵活调整设备检修策略。一年里，运用XS-1000D替代了90%以上的人工巡检，降本增效成效显著：检修周期优化后节约成本约1200万元；节约巡检成本约280万元；节约故障检修维护费用约120万元；减少停电检修可发电增收约160万元……平台一年便可创造约1760万元的经济效益。

大唐索拉风电场智慧管控系统

大唐索拉风电场智慧场站采用智慧化管控系统进行管理，值班员可以通过一体化平台看到风电场升压站全貌以及对应的设备监控点位，对设备状态、人员行为、安防环境等进行全方位监测。AI技术能对场站的风电机组、光伏逆变器等发电设备实现智慧控制，并通过自学习从风和光等自然资源中获取更高发电效率。此外，AI技术还革新了传统的人工巡检方式，通过集成AI识别算法的摄像头，实现对光伏组件和风机叶片的高精度自动化巡检。