在應(yīng)對(duì)全球氣候變化與能源轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵時(shí)期,可再生能源的高效、穩(wěn)定并網(wǎng)與智能化管理成為核心挑戰(zhàn)。電子科技大學(xué)胡維昊教授及其團(tuán)隊(duì)長期致力于人工智能與能源電力系統(tǒng)的交叉研究,深入探索人工智能技術(shù)在可再生能源系統(tǒng)中的應(yīng)用,并著力構(gòu)建與之配套的基礎(chǔ)資源與技術(shù)平臺(tái),為構(gòu)建新型電力系統(tǒng)提供關(guān)鍵支撐。
一、人工智能:破解可再生能源系統(tǒng)難題的鑰匙
可再生能源,如風(fēng)能、太陽能,具有間歇性、波動(dòng)性和不確定性。傳統(tǒng)電力系統(tǒng)以穩(wěn)定可控的化石能源為主,難以直接適應(yīng)大規(guī)模可再生能源的接入。人工智能,特別是機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí),為解決這些難題提供了全新的技術(shù)路徑。
胡維昊教授團(tuán)隊(duì)的研究重點(diǎn)在于利用AI技術(shù)提升可再生能源系統(tǒng)的“可預(yù)測、可調(diào)控、可優(yōu)化”能力:
- 精準(zhǔn)預(yù)測與態(tài)勢感知:利用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)、長短期記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)、時(shí)空圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等模型,深度融合氣象數(shù)據(jù)、歷史功率數(shù)據(jù)、地理信息等多源數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)對(duì)風(fēng)電、光伏出力的超短期、短期及中長期高精度預(yù)測。這為電力系統(tǒng)的調(diào)度計(jì)劃制定、備用容量安排提供了關(guān)鍵依據(jù),有效降低不確定性帶來的風(fēng)險(xiǎn)。
- 智能調(diào)度與優(yōu)化運(yùn)行:基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)和先進(jìn)優(yōu)化算法,構(gòu)建適應(yīng)高比例可再生能源接入的電力系統(tǒng)調(diào)度模型。AI算法能夠?qū)崟r(shí)分析電網(wǎng)狀態(tài)、負(fù)荷需求與可再生能源出力,動(dòng)態(tài)優(yōu)化發(fā)電計(jì)劃、儲(chǔ)能充放電策略以及需求側(cè)響應(yīng),在保障系統(tǒng)安全穩(wěn)定的前提下,最大化消納可再生能源,提升經(jīng)濟(jì)運(yùn)行效率。
- 故障診斷與安全防御:利用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測與故障預(yù)警(如風(fēng)機(jī)葉片損傷、光伏板熱斑檢測),通過模式識(shí)別技術(shù)快速定位電網(wǎng)擾動(dòng)源。構(gòu)建基于AI的電網(wǎng)安全穩(wěn)定評(píng)估與防御系統(tǒng),增強(qiáng)電網(wǎng)對(duì)隨機(jī)波動(dòng)的“免疫力”。
- 綜合能源系統(tǒng)協(xié)同:在包含電、熱、冷、氣、氫等多能源形式的綜合能源系統(tǒng)中,AI充當(dāng)“智慧大腦”,協(xié)調(diào)各類能源的生產(chǎn)、轉(zhuǎn)換、存儲(chǔ)與消費(fèi),實(shí)現(xiàn)跨能源的互補(bǔ)互濟(jì)與整體能效最優(yōu)。
二、基石:人工智能基礎(chǔ)資源與技術(shù)平臺(tái)的構(gòu)建
先進(jìn)AI技術(shù)的落地應(yīng)用,離不開強(qiáng)大的基礎(chǔ)資源與開放共享的技術(shù)平臺(tái)作為支撐。胡維昊教授強(qiáng)調(diào),推動(dòng)AI在能源領(lǐng)域的深度應(yīng)用,必須“軟硬兼施”。
- 數(shù)據(jù)資源平臺(tái):高質(zhì)量、多維度、標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)是AI模型的“燃料”。構(gòu)建覆蓋氣象、地理、設(shè)備運(yùn)行、電網(wǎng)調(diào)度、市場交易等全鏈條的能源大數(shù)據(jù)平臺(tái),并解決數(shù)據(jù)確權(quán)、隱私保護(hù)、共享機(jī)制等問題,是首要基礎(chǔ)。
- 算力基礎(chǔ)設(shè)施:能源系統(tǒng)仿真、AI模型訓(xùn)練(尤其是大型深度學(xué)習(xí)模型)需要強(qiáng)大的計(jì)算能力。依托高性能計(jì)算集群、云計(jì)算平臺(tái),甚至探索面向能源垂直領(lǐng)域的專用算力設(shè)施與邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn),為復(fù)雜模型的訓(xùn)練與實(shí)時(shí)推理提供算力保障。
- 算法與模型平臺(tái):開發(fā)并開源面向能源電力場景的專用AI算法庫、預(yù)訓(xùn)練模型和基準(zhǔn)測試數(shù)據(jù)集。降低學(xué)術(shù)界與工業(yè)界應(yīng)用AI技術(shù)的門檻,促進(jìn)優(yōu)秀算法在風(fēng)電功率預(yù)測、負(fù)荷預(yù)測、設(shè)備健康管理、市場博弈等具體場景的快速迭代與落地。
- 仿真與驗(yàn)證平臺(tái):構(gòu)建高保真的數(shù)字孿生系統(tǒng),在虛擬空間中映射和模擬物理電網(wǎng)的運(yùn)行。AI算法可以在數(shù)字孿生體中進(jìn)行充分的訓(xùn)練、測試與驗(yàn)證,評(píng)估其有效性、魯棒性與安全性,大幅降低直接在物理系統(tǒng)試錯(cuò)的風(fēng)險(xiǎn)與成本。
- 協(xié)同創(chuàng)新生態(tài):通過產(chǎn)學(xué)研用協(xié)同的平臺(tái),連接高校的前沿算法研究、企業(yè)的實(shí)際場景與數(shù)據(jù)、以及電網(wǎng)公司的運(yùn)行需求,加速技術(shù)從實(shí)驗(yàn)室到現(xiàn)場應(yīng)用的轉(zhuǎn)化流程。
三、展望:邁向自主智能的可持續(xù)能源未來
胡維昊教授指出,人工智能與可再生能源系統(tǒng)的融合正處于從“輔助決策”向“自主智能”演進(jìn)的關(guān)鍵階段。未來的趨勢將聚焦于:
- 機(jī)理與數(shù)據(jù)融合:將物理定律、專家知識(shí)嵌入AI模型,發(fā)展可解釋、可信賴的“物理信息機(jī)器學(xué)習(xí)”,提升模型的泛化能力和可靠性。
- 邊緣智能與云邊協(xié)同:將輕量化AI模型部署到風(fēng)機(jī)、光伏逆變器、儲(chǔ)能變流器等邊緣設(shè)備,實(shí)現(xiàn)本地快速響應(yīng),并與云端大腦協(xié)同,形成分層分布式智能。
- 自主運(yùn)行與自適應(yīng)進(jìn)化:系統(tǒng)能夠通過持續(xù)學(xué)習(xí),自適應(yīng)環(huán)境變化與設(shè)備老化,實(shí)現(xiàn)從預(yù)測、優(yōu)化到控制閉環(huán)的自主運(yùn)行與持續(xù)進(jìn)化。
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電子科技大學(xué)胡維昊教授團(tuán)隊(duì)的工作,代表了當(dāng)前利用人工智能變革能源領(lǐng)域的前沿方向。通過深耕AI在可再生能源系統(tǒng)中的創(chuàng)新應(yīng)用,并系統(tǒng)化構(gòu)建與之匹配的基礎(chǔ)資源與技術(shù)平臺(tái),不僅為提升能源系統(tǒng)的安全、高效、綠色水平提供了關(guān)鍵技術(shù)解決方案,也為我國在全球能源科技競爭中占據(jù)領(lǐng)先地位奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。人工智能正成為驅(qū)動(dòng)能源革命、實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)的核心引擎,其與可再生能源的深度融合,必將描繪出更加智能、清潔、可持續(xù)的能源未來圖景。