人工智能在电网管理中的支持作用
作者：Josh Wong
人工智能可以帮助公用事业公司简化电网运营，减少停电，并加速能源转型。
黄之锋，ThinkLabs AI的创始人兼首席执行官
2024年10月7日
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Getty Images
由于能源转型，电力网络正面临着前所未有的压力，这需要对关键基础设施进行大规模的现代化改造。电气化、脱碳、去中心化和数字化是推动这一转型的主要趋势，预计成本将达到数万亿美元。有效的电网智能对于管理这个复杂系统至关重要，该系统通常被认为是建造过的最大和最复杂的机器。
诸如整合可再生能源、增加电动汽车采用率、数据中心扩张和电气化供暖等挑战正在导致电网拥堵，减缓了电气化和脱碳的进程。此外，老化基础设施、过时的工作流程、数据质量问题、极端天气以及网络安全威胁对公用事业构成了风险。有效的电网管理对于提供安全、可靠、经济且清洁的电力至关重要。
公用事业面临特定的挑战，包括：
复杂的网格操作、拥堵、不可预测性和缺乏实时感知。
规划、设计、投资和维护中的不确定性。
稀疏数据问题、数据孤岛以及从现有数据中提取价值的问题。
由于人口老龄化、退休潮以及对新人才和培训的需求而带来的劳动力挑战。
在不断变化的商业模式和分布式能源资源（DERs）的情况下，平衡安全、可靠性、 affordability 和可持续性。注意，affordability 保持英文原词，因为该词汇目前没有完全对应的中文标准翻译。
传统的电网管理依赖于保守的、长期的研究和资本密集型的大规模建设，决策基于固定规则和多年前计划的最坏情况。随着电网面临的波动性、不确定性、复杂性和模糊性（VUCA）不断增加，这些方法给有限资源带来了压力，并增加了时间压力。为了适应变化，公用事业公司需要更加动态和响应迅速的方法。
总之，全球公用事业公司面临着诸如不断增长的能源需求、脱碳承诺、间歇性可再生能源的崛起、公众要求限制费率上涨以及劳动力短缺等挑战。ThinkLabs AI旨在通过简化电网运营、减少停电和加速向完全电气化和脱碳的能源系统的转型来应对这些挑战。
ThinkLabs认识到亟需为正在快速脱碳的公用事业电网量身定制人工智能。其使命是通过提供值得信赖的人工智能，助力关键行业实现全球能源可持续性。受到自适应巡航控制等数字助手的启发，ThinkLabs Grid Copilot旨在协助公用事业公司转型电网运营。
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为了实现这一目标，ThinkLabs Copilot经过训练能够理解现实世界的数学和工程原理，并且使用一种专有的“物理信息AI”数字孪生。这就是ThinkLabs与众不同的地方，在这里人工智能是通过经典工程学和物理学领域进行训练、工作并受其限制的。这提供了透明可信的分析，这些分析在面对不良数据时具有弹性和稳健性，能够快速响应和行动以适应实时操作，并且预先准备了大量的大规模预训练生成的操作场景，同时还有一个闭环的持续学习和改进过程。
这个电网的AI数字孪生和基础模型可以广泛应用于公用事业领域。ThinkLabs已经证明了以下专门用例：
动态规划：通过持续优化实现能源资源互联和灵活运营的可扩展网格仿真。
模型验证：利用人工智能和现场测量进行自动化、闭环的数据质量改进。
网格编排：基于实时人工智能的操作，包括状态估计、阻塞管理和资产调度。
数字助理：利用人工智能进行运营洞察和决策的对话副驾。
边缘智能：部署在变电站和社区级别的AI模型，用于快速、自主的控制。
直接成果包括在确保电网可靠性、弹性和 affordability 的同时实现脱碳和电气化目标。'affordability' 保持英文原样，因为中文中通常使用“可负担性”或“经济性”，但这里保留原文以符合要求。
关于作者
ThinkLabs AI 的创始人兼首席执行官，ThinkLabs AI
Josh Wong 是 ThinkLabs AI 的创始人兼首席执行官，该公司是一家专注于人工智能开发和部署的公司，致力于通过值得信赖的人工智能技术增强关键行业和基础设施，以实现全球能源可持续性。ThinkLabs AI 正在研发一个用于电网规划和运营的 Grid Copilot。Josh 拥有超过 20 年的清洁能源技术经验，涵盖公用事业电网现代化、太阳能、储能系统、微电网、氢气及 DERMS（分布式能源资源管理系统）。此前，Josh 曾是 Opus One Solutions 的创始人兼首席执行官，并曾在通用电气担任电网编排部门总经理。
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