人工智能将给电网带来无限可能

　　能源行业需要新观念去应对人工智能带来的改变，并把握它所带来的机会。

　　数字经济在金融贸易等领域的影响已经非常明显，接下来也将会从商业、供应、管理、市场分析、安全等几个方面改变能源行业。虽然人工智能发展才取得一些进展，但已经不难看到它们将带来革命性改变 。

　　人工智能正在推动第四次工业革命，它将提升能源行业的预测能力，优化其生产力和管理能力，带来前所未有的机遇。人工智能整合了人类的优点，并突破其上限，能源行业需要新观念去应对人工智能带来的改变，以及把握它所带来的机会。

　　第四次工业革命将把人类和人工智能在各种平台里关联起来，面对人工智能强大的学习能力，创意想象力将是人类唯一优势 。事实上，开发成功的人工智能系统需解决三大问题，运算能力、可用的数据和想象力，而后者往往是最难以实现的。

　　能源生产的商业和供应智能化

　　能源行业未来的发展主要在于优化和预测，而人工智能正好能针对能源生产，能源电平衡和消费习惯等方面提供独特的解决方案。不难预测，人工智能将成为能源行业的重要组成部分，应用于生产方、传送方和消费方上。人工智能是一个自我学习和演算的应用过程，而非模仿人类工作的编程方式，即其能够集合人类擅长的，例如视觉感知、理解 、沟通、随机应变等能力，同时克服人类极限，将这些优势与当前的计算机大规模而且迅速的数据处理功能结合起来。

　　这为能源行业提供了新的机会。以石油行业为例，很多家石油公司考虑到世界经济对石油依赖下降，均开始转型业务。在这一趋势下，他们需要在石油市场营利，需要优化化石能源的生产过程，并且更加精准地把握客户的利益需求。法国道达尔公司正在与谷歌和微软等技术巨头合作，在能源领域开发数字技术，尤其是人工智能技术。目前，道达尔公司的工程师正与顶级的软件开发人员一起探讨如何将复杂的算法应用到油气领域，优化勘探、生产、销售等程序。英国石油公司亦投资开发人工智能技术，企图结合技术数据和自然环境数据，优化钻井作业。

　　可再生能源的生产正在迅速增长。随着风能、太阳能、水能等技术的发展，这些能源越来越受欢迎，经济效益也越来越高。不过，可再生能源行业的最大挑战在于可再生能源生产具有间歇性，其产量取决于天气条件，如风吹或阳光照射，一些研究更指出气候变化可能导致全球可再生资源分布巨变。这意味着一旦能源需求激增，可再生能源不一定能满足需求，因此许多国家需要采用多种策略来填补可再生能源供应方面的空白。

　　同时，消费者的消费模式也是难以预测，这对供求管理以至电均造成了不稳定性。可再生能源行业需要一种可以确保供需始终处于均衡状态的智能技术，来解决能源流的预测和管理问题。

　　IBM计划推出一款名为“深雷”的新产品，这款产品将以0.2英里到1.2英里的分辨率提供精确的天气预报，该技术整合了数十种预测模型，收集了大量有关天气、环境、大气条件以及太阳能电站和电运行情况的数据源。 IBM还在可再生能源预测领域进行了广泛的合作研究，有超过200个项目使用其太阳能和风能预测技术，并与美国能源部合作，利用人工智能来优化清洁能源应用。 IBM声称其人工智能天气模型比坊间的太阳能和风能预测模型还要精确。

　　电管理智能化

　　人工智能将是未来智能电的核心部分。目前电公司已经在电故障警报系统配置了相关技术，人工智能技术将不断收集和整合来自数百万台智能传感器中的数据，并从大型数据集的模式和异常现象中进行自主学习，以便能够及时地做出决策，以最好的方式分配能源资源。

　　在需求方面，人工智能技术能持续监控家庭和企业的智能电表和传感器的供需情况， 实时测量通过电的电力流量，使运营商能够主动管理和避免中断，并在非高峰时间修改电力使用，从而放宽电的工作量并降低消费者的价格。

　　在供应方面，人工智能能协助营运商或者政府改变能源组合，调整化石能源使用量，增加可再生资源的产量，并且将可再生能源的自然间歇性破坏降到最低。生产者将能够对多个来源产生的能源输出进行管理，以便实时匹配社会、空间和时间的需求变化。人工智能亦可以使用演算法来平衡电，在出现错误或黑客的情况下协调进行联合行动，对络进行自我修复，并预测生产和消费数据。

　　谷歌最近的应用人工智能技术已被证实能提升用电管理效率，它按其机器学习算法的预估，提升了数据中心的负载，优化冷却系统，以及更有效地管理设备，最后将总用电量削减15%，几年间为谷歌节约了数亿美元。英国国家电也开始研究如何应用人工智能，充分利用可再生能源，节省成本，平衡英国国家电的能源供应。英国国家电具备大量数据供人工智能技术学习和预测，其目标是通过人工智能技术将国家能源消耗削减10%。

　　利用人工智能分析消费模式

　　在能源领域，人工智能的高价值体现在需求管理，因为人工智能可以帮助能源企业了解产业链下游最终客户的消费模式。全球数十亿人口，每个人消费模式都不同。了解消费者的习惯、价值观、动机和个性有助于进一步加强市场的平衡和有效性，还可以更有效地制定政策。

　　消费者的选择和意见，对能源行业有巨大的影响。通过研究能源消费模式，能源企业能更针对性设计产品、管理能源消耗、甚至优化消费者行为。一般来说，家庭客户更倾向于直接表达他们的偏好，因此能源企业需要搭建对接消费方的平台，对人工智能来说，消费数据越多，自我学习出来的方案就越成熟。

　　在纽约和芝加哥的加油站，英国石油公司也开始配置使用名为“里程”的人工智能系统的加油泵，来提升消费者的互动体验。在加油的同时，“里程”会问候消费者，提供小娱乐，提供折扣优惠，和将消费者连接上社交平台。除了了解消费者的消费模式外，这种互动智能技术可以改变消费者对传统加油站的观念，并吸引他们二次消费。而在电力市场，消费者会在电产生数据流，目前有些供应商已经推动安装智能电表，实时收集数据流，这不仅有助于预测络负载，还可以预测消费习惯。

　　伴随数字经济而生的络安全问题

　　人工智能在能源行业的应用，将优化能源行业，同时亦会组成一个全产业链的络，把各种能源基础设施关联在一起，进一步互联化，不过衍生的就是络安全问题。随着技术创新，能源市场结构和络安全方面正在发生重大的变化，随着络威胁的不断演变，基础设施越来越容易受到干扰性或破坏性的攻击。络安全的问题，各个能源领域无一幸免，长时间的干扰可能会影响经济贸易、工业发展以及社会稳定 。

　　人工智能将能源络关联在一起，而最薄弱的部分也就是能源络里各个连接点。能源系统与其他信息系统不同的是，受到攻击时它不能轻易脱离络，因为这可能会导致其他供应安全问题，例如限电或甚至停电。在跨境影响的情况下，一旦出现挑战，则不再局限于运营商或单一国家之内。

　　在能源领域，络安全的重点包括稳定供应、完整度和保密。以电力市场为例，在发电和传输过程中，稳定供应和完整性是最重要的，数据误差或者延迟会导致设备配置错误，最终会影响系统的可靠性。至于先进能源设施，客户个人数据的保密性是至关重要的。而在核能领域，络安全更是核安全的一部分。2015年乌克兰电事件显示了络攻击对电力行业潜在的破坏影响。

　　络安全是伴随数字经济而生的问题，它对能源基础设施构成的风险就像洪水或火灾一样，供求双方都会受到影响。能源企业大多涉及公共服务，必须将络视为核心业务风险，提高意识，建立强大的技术和人力络弹性策略，采用通用的跨部门络安全框架可帮助确定络风险管理的关键领域，并确定需要不惜一切代价保护的系统。

　　政府亦必须监管络活动，引入标准，支持信息共享，并鼓励企业关注络风险问题;同时需要培养络安全人才库，这种需求的增长速度比对所有其他信息技术工作人员的需求快两倍以上。保险部门必须监控络风险，重点管理新出现的和不断变化的风险，同时开发适当的络保险产品，更好地了解络事件会如何影响现有的投资组合。在详细分析能源行业信息时，保险部门必须帮助企业更好地量化络风险。

　　在以上各方面，人工智能都将发挥关键作用。科技公司可以发挥创新的辅助作用，将安全功能嵌入到正在开发和交付的产品中。相关部门亦可以利用人工智能监控络攻击，为相互依存度高的能源部门专门进行风险分析，并且制定高效的治理计划和有效的络应对框架，以确定在紧急情况下，能够快速地做出一致的回应。

　　(作者为哈佛肯尼迪学院能源地缘政治项目研究员 余家豪)

　　（来源：机经）

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