南方电网广东电网公司率先完成人工智能技术支撑顶层设计城市城事关注新浪广东

人工智能时代,新技术、新产品、新产业正在电力行业崭露头角。智能巡检机器人、智能客户画像、无人机智能巡视等不再陌生,人工智能正在渗透到每一个工作场景。未来,电网企业应该如何综合利用人工智能技术,使得电网变得“更聪明”?南方电网广东电网公司给出了自己的思考与行动。

近日,为落实国务院发布的《新一代人工智能发展规划》和南方电网人工智能与业务发展深度融合专项规划,南方电网广东电网公司率先印发了《广东电网有限责任公司人工智能技术支撑工作方案》(以下简称《方案》),明确了该公司在人工智能技术应用方面的总体建设蓝图,完成了人工智能与业务发展深度融合的技术架构顶层设计,为该公司建设“数字企业、智慧企业”提供了有力支撑,为企业高质量发展提供强力引擎。

10月下旬,南方电网首个智能技术应用示范区在中山供电局建成,智能技术应用示范区包括1个生产监控指挥中心、2个智能运检变电站、10条输电线路、2个智能配电房以及部分台区,通过将“云大物移智”等新技术与电网融合,打造“设备状况一目了然、生产操作一键可达、风险管控一线贯穿、决策指挥一体作战”的智能运维新模式,达到提升劳动生产率、降低作业风险、提高运维工作质量的目的。

打破人工智能应用的“信息孤岛”

构建顶层设计:一套标准一个平台

近年来,南方电网广东电网公司在人工智能领域的探索可谓“百花齐放”,各业务领域正在积极推进人工智能应用工作,在智能电网、智能巡检机器人、无人机巡视、电动汽车智能服务、智能客服、智能仓储等方面已取得了引人瞩目的成果,其中还有全国首创、全网首创的智能应用。

与此同时,不同业务领域的智能应用相互孤立,暴露出不集成、不协同、难共享的关键问题。多数应用处于探索起步阶段,存在技术路线及技术标准不统一、智能化能力建设分散和重复、算法能力重复训练、智能化建设成果及能力无法开放共享等问题。

针对这种情况,南方电网广东电网公司率先提出了“建立一套人工智能技术标准,打造一个人工智能平台,持续深化业务域智能化应用”的工作思路,避免由于分散建设和数据独立导致的信息孤岛现象以及重复建设导致的资源浪费现象,充分发挥公司人工智能能力建设及应用的体系化、规模化、集约化、规范化优势。

“首先要构建我们自己的‘花盆’和‘土壤’,其次要把‘遍地开花’的智能应用集中到一个‘花盆’里,为其提供良好的‘土壤’环境,然后从里面培养出更多不同类型的‘花’。”南方电网广东电网公司信息部主任陈军介绍。该方案解答了人工智能技术在企业如何落地应用以及在哪些场景应用落地的问题,并明确了各阶段的建设目标以及工作内容。

接下来,南方电网广东电网公司将围绕新一代人工智能技术在电网企业的融合应用场景,开展关键技术研究,形成公司人工智能应用技术体系和安全可靠的技术规范,同时开展人工智能技术选型,制定统一技术路线,构建人工智能平台,为实现统一“栽培”、统一“移植”、统一“浇灌”提供技术支撑,加快推进人工智能融合向纵深发展,通过技术创新,引领甚至推动公司体制机制创新。

让电网的“大脑”更发达

算法实现开放共享和推广复用

如果说物联网打造的是企业的神经系统,强调数据的感知能力,那么人工智能打造的则是企业的大脑,强调洞察能力以及自动预判、自动决策能力。“如何通过人工智能技术,让全网设备更加高效地代替传统人工做出判断决策,加快机器替代,提升劳动生产率”是搭建人工智能平台的初衷。企业需要统筹各业务领域最好的算法,将其沉淀、固化到统一的人工智能平台,才能加快推进人工智能与数字服务、智能电网和智慧运营的深度融合与现场应用,这其中,“共享”是尤为关键的一步。

记者了解到,南方电网广东电网公司将通过建立统一的人工智能平台,对公司内部的人工智能计算资源进行统筹管理,为全省的人工智能应用、机器自主学习提供充足的计算能力保障;集成主流人工智能学习框架,为全省的人工智能模型开发和训练提供必要的工具及环境;对各业务领域建设的优秀人工智能算法模型进行统筹管理,实现优秀算法模型在全省范围内的开放共享、推广复用。

“举个例子,输电线路的缺陷种类有很多,有导线断股、均压环破损、绝缘子破损等。每一类缺陷,原则上都需要开发一个人工智能模型算法来进行自动识别。”南方电网广东电网公司信息部规划科科长裴求根向记者介绍,基于人工智能平台,每一个单位都可以开发训练自己的缺陷识别人工智能模型,例如A单位开发了一个绝缘子破损识别的模型,B单位开发了一个均压环破损识别的模型,那么可以将这些成熟的算法模型部署于人工智能平台,参照应用商店的模式对此类算法模型按业务应用场景进行分类管理,其他有需要的单位就可以直接调用这些算法模型来进行场景化的应用建设,而不需要重复开发。同时,还可以对这些算法模型的调用次数、准确率等指标进行监控,从中识别出优秀的算法模型。

据悉,为贯彻国家“建设网络强国、数字中国、智慧社会”战略部署和“数字南网、智慧南网”的战略要求,南方电网广东电网公司于今年6月在南方电网范围内率先印发了《“云大物移智”融合应用顶层设计报告》和《“云大物移智”融合应用总体工作方案》,从组织架构、运作机制、基础支撑方面明确了该公司“云大物移智”融合应用业务蓝图和“12345”实施路线图,目前已经基本建成了大数据平台、云平台、移动应用平台,而人工智能平台计划在2019年上半年初步完成建设。

海量电网大数据整合把散落的珍珠串起来

大屏幕上展示电网关键数据,坐在屏幕前就能实现对线路和站点的远程调度和指挥;变电站里的机器人代替员工进行巡视与操作,数据采集准确而全面;铁塔上安装的摄像头,24小时不间断记录着周边的一切,任何影响和破坏电力设施的因素都能被捕捉……

10月下旬,在广东中山建成的南方电网首个智能技术应用示范区里,上述的一切已经发生。通过将“云大物移智”等新技术与电网融合,中山供电局整合处理应用大数据更为得心应手,人员巡视操作工作锐减,而工作效率和质量却提升了。

智能技术的应用,让电网的运行维护变得更聪明。

工作人员还模拟起突发事件的应急情况。此时,屏幕上投射出台风影像,以及台风中各电力设施的运行状况——哪些设备受损,受损情况如何都有直接的显示。面临困难时,人类的恐惧往往因未知而起,对困难越了解一分,恐惧感也随之降低一分。

“这个项目做了什么?简单概括,就是把散落的珍珠给串起来。”中山供电局副总工程师兼生产设备管理部主任林韶文打了个比方。发展在线监测、配网自动化等技术多年,拥有良好硬件基础的中山,在项目实施前并不乏搜集各类信息的渠道,少的只是“将所有信息都装在一起的笼子”,这便是建立生产监控中心的初衷。“生产环节不是独立的,是一条链子,要想一项工作完成得又快又好,就要打破生产各环节间的壁垒。”

正因明白了这一点,供电局决定实施项目前,高层领导已经实现了思维的转变。“这一关是最难的,到后面只是技术性的问题了。”项目的实施与亲历者李彦明,对这一点体会更深。在项目实施初期,一些岗位的同事并不能理解新模式,他为此没少费口舌,用软磨硬泡逐渐完成思维转型。

因此,中山供电局自去年起进行智能分布式配电自动化系统布局,主城区智能分布式配电自动化系统全覆盖,各镇区的智能化改造稳步推进,电缆网故障实现毫秒级快速复电,极大地提高供电可靠性。

巡视巡检工作机器代人提升效率与质量

从实施效果上看,示范区内转变最为明显的是光明变电站。

这个服役近20年的220千伏的老站,如旧瓶装了新酒。

机器人开始每天穿梭在站里,按照巡视标准检查设备运行状况。较人工作业而言,机器人的强大之处在于其“全面而准确”。“一旦把系统设定好,扫一次,我们需要的所有信息都能采集到;不像人,得带着不同工具,扫一项记一项。”中山供电局变电管理一所变电运行专责李福鹏介绍。

“任何到站的人和物,都逃不掉监控的范围,而且直接给后台人员明确的判断。”李福鹏介绍,站内的智能化改造已进入尾声,在不久的将来,大门口的保安岗亭就要撤掉,“无论车辆还是人员进出,都是智能化操作。”

在中山供电局看来,这种“旧站新用”的智能化改造的模式,极具复制与推广价值。“使用了将近20年的老站都能改,其他年限短一点就更不成问题了。”林韶文说,这也是供电局考虑将光明站纳入示范区的因素之一。

对于新建的室内变电站而言,示范区给出的范本则是南方电网公司首座500千伏室内GIS变电站——500千伏文山变电站。完备的智能设备全覆盖,让站点成为南方电网公司智能化运维示范变电站的试点。

站内巡视靠机器人,站外的铁塔和线路的巡视靠的则是无人机。高智能的无人机也同机器人一样,只要设定好程序,一键起飞,无需后续任何操作,在搜集信息后返回驻地。

中山供电局输电管理所还在输电铁塔上布下摄像头,镜头能360度旋转及前后拉伸,配合图像识别技术,但凡有影响铁塔和线路的情况进入镜头内,后台系统就会接收到告警信息。

输电管理所生技分部主管陈清江查看系统发现,10月5日就有一起系统报警记录。当天上午9时许,一辆吊车在220千伏仁浪甲线23号铁塔下方施工,系统值班员发现情况后立马通知人员到场监督处理,有效防范了外力破坏电力设施的情况发生。

“摄像头就是线路的‘天眼’,安上它,很多事故都能避免了。”陈清江说。

科技的革新与进步,改变了人类的生产生活方式。对于电网而言,新技术的应用极大地减少了在巡视、操作等日常岗位的人员投入,根据中山供电局的测算,在改造全部完成后,光明变电站运行人员数量可减少六至七成,日常实现无人巡视、无人操作。节省下来的人力资源并不闲着,转而投身到设备检修等更加需要专业技术与经验的工种。

在电网运维更为智能化的今天,人类大脑的智能还有更大的用武之地。(帅泉周潺陆庭辉王媛媛汤子隆)

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2.OpenAI发布人工智能新算法,糅合VR技术“教”会机器人自主学习首先,收集真实世界中的图像不仅费时费力,而且花费的成本也将是天文数字。反观模拟数据,可以更快、更有效率的达到相同的学习效果。也正因此,OpenAI为最新的人工智能算法提供的都是有着不同风格背景和纹理的虚拟图像。 另外很重要的一点,相较于真实世界的图像,人工智能算法在对虚拟图像进行分析的时候可以不用考虑现实场https://m.sohu.com/a/676462821_121687414
3.人工智能的自主学习技术人工智能的自主学习技术 人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)的自主学习技术是指通过算法和模型,使机器能够从大量的数据中自动学习和提取知识,从而能够在面对新的任务和问题时做出准确的判断和决策。自主学习技术是AI领域的一项核心技术,已经在许多领域取得了重大的突破和应用。 自主学习技术的核心在于机器的自动学习https://wenku.baidu.com/view/f2f868986ddb6f1aff00bed5b9f3f90f77c64d05.html
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5.从算法到硬件平台,人工智能大潮下的Intel做了什么极客公园目前英特尔的人工智能芯片产品分为四个种类,分别为至强可扩展处理器系列、Nervana 神经计算处理器、Movidius、以及 FPGA。 在英特尔中国研究院院长宋继强看来,人工智能的演进,将由机器学习逐渐过渡到自然智能,人工智能芯片需要逐渐具备处理歧义、场景推理以及自主学习的能力。 https://www.geekpark.net/news/224501
6.通过算法的治理——人工智能语境下的法律转型而对于这种弱人工智能的界定,去除了简单的拟人式想象,只将其看作一种基于算法设计通过数据自主学习以优化数据处理的计算机制,本质在于算法和数据。 效率导向推动下人工智能在法律活动中的应用 从将人工智能作为优化数据处理的计算机制出发,对于人工智能与法律的关联,很容易将其作为一种法律活动的辅助工具加以理解。事实https://www.cdstm.cn/theme/khsj/khzx/khcb/201902/t20190221_909208.html
7.李书恒算法共谋的反垄断规制研究在人工智能学习达到一定成熟度后,尽管双方的算法系统各不相同,也可能在机器的自主学习下达成共谋,实现垄断的结果。可以预见,在未来人工智能之间共谋的实现不需要算法间交流或与经营者保持一致的意图便可能达成,这将放大算法作为执行合意的工具的效果,从而使得不受干涉的自由经营与竞争走向垄断。https://www.jfdaily.com/sgh/detail?id=1054994
8.孙保学:人工智能的伦理风险及其治理当前,我们正身处以人工智能技术为核心的第三次信息技术浪潮之中。它的突破性变革表现在:一方面,从技术(软件和硬件)的演进和发展的角度看,不仅计算机的运算能力较几十年前取得了飞速提升,而且以深度学习为代表的人工智能算法使人工智能的自主学习能力大大增强。学习算法具备了更强的自主能力,能够自行学习和编程,处理https://aiethics.hunnu.edu.cn/content.jsp?urltype=news.NewsContentUrl&wbtreeid=1147&wbnewsid=2002
9.人工智能六大领域拓展阅读 人工智能新观察:中国需要怎样的人工智能创新生态? 打破人工智能算法黑箱 人工智能需要自主学习https://36kr.com/p/1480310728667913