人工智能（AI）技術已經被廣泛地應用于能源領域中的系統建模、預測、控制和優化等方面。

能源是人類社會的中心，并推動著技術和整體人類福祉的發展。然而，隨著全球人口的穩定增長（預計到2050年將達到近100億），能源供應必須與需求保持一致。因此，關于資源的決策和管理已變得至關重要，因為如果決策不當，可能會產生巨大的經濟影響或導致能源短缺。

人工智能（Artificial Intelligence，AI）技術具有高效解決復雜問題的突出優點，在可再生能源需求逐漸增加的今天，能源系統對信息的實時性要求越來越高，同時需要靈活的解決方案，因此人工智能技術在能源互聯網中具有廣泛的應用前景。在能源行業中，數據收集器和傳感器的廣泛使用收集了大量有關能耗的數據，這些數據可以幫助理解，建模和預測物理行為以及人類對能源的影響，因此，目前人工智能技術已經被廣泛地應用于能源領域中的系統建模、預測、控制和優化等方面。

清華大學中國科技政策研究中心在其發布的《中國人工智能發展2018》報告中，通過對德溫特全球專利權人的專利公開數據進行分析，發現AI領域中Top10專利權人分布如下圖：

圖1：AI領域中Top10專利權人分布（單位：件）（來源：參考資料1）

國家電網公司作為唯一一家中國企業在AI領域中與國際競爭對手在專利布局中占有一席之地，也說明AI技術在能源領域的巨大應用潛力。國家電網公司的AI相關發明技術主要應用在電網控制、配電網、風電站、新能源等領域。

當然，在整個電力系統中，除了電源側和輸電側以外，AI在用戶側的應用也十分流行，例如負荷預測、需求側管理和用戶分類等等。下圖描述了一個以新能源為電源的微網中AI的典型應用。AI技術，如機器學習、模糊邏輯、自然語言處理、大數據技術等，以及一些混合AI方法為電力系統的設計、模擬、預測、控制、優化、評估、監測、故障診斷、需求側管理等都提供了強大的工具。

圖2：AI在電力能源領域的應用（來源：參考資料2）

能源領域中常用的人工智能技術

機器學習

機器學習理論主要是設計和分析一些讓計算機可以主動“學習”的算法。在能源行業可應用在實現電網工程的可視化，輔助電廠優化電網內部設置等。自然語言處理自然語言處理讓計算機把輸入的語言數據變成有意思的符號和關系，然后進行再處理。在能源行業，自然語言處理可以用在自動獲取能源數據，為進一步能情況分析做準備。

大數據技術

大數據技術指對各種來源的大量非結構化或者結構化數據進行分析，利用人工智能從數據中挖掘信息，幫助決策。在能源行業中，對電廠的管理與運營是大數據技術的例子之一。

深度學習

深度學習使用包含復雜結構或多重非線性變換購置的多個處理層對數據進行高層抽象。在能源行業中，利用深度學習優化鉆井效率，可以提高20%的生產效率并減少40%的成本。

計算機視覺

計算機視覺是研究如何使機器實現人眼“看“的功能的技術。計算機視覺中的圖像識別在能源行業可以應用在能源勘探，通過收集的信息描繪地層結構等。

模糊邏輯模糊邏輯是建立在多值邏輯基礎上的人工智能基礎理論，運用模糊集合的方法來研究模糊性思維、語言形式及其規律的科學。對于模型未知或不能確定的描述系統，模糊邏輯可以應用模糊集合和模糊規則進行推理，實行模糊綜合判斷。在能源行業，模糊邏輯可以用在處理不完整的油氣田地質數據，從而優化勘測模型，推理出更精細的地質構造情況。

人工智能在能源領域的應用方向

預測預測是人工智能在能源領域最常見的應用，包括能源經濟方面的預測如負荷預測和電價預測，以及發電輸出功率預測。在電源側，針對風能、太陽能、水能等可再生能源受天氣條件影響較大的特點，可以采用深度置信網絡（DBN）、集成學習以及條件變分編碼器等技術，利用其在多層次網絡訓練、多分類綜合決策、特征自主提取與學習、強大泛化能力等方面的優勢，基于調控大數據（天氣、環境、大氣條件、電站地理位置和電網歷史運行數據等），整合多種預測模型和算法，采用無監督/半監督的自主學習方式分析和發現數據內部規律、多種因素間的耦合關聯關，對可再生能源發電進行預測，提高可再生能源的預測精度。在用戶側，傳統上通常使用工程方法和統計方法進行負荷預測。但這些方法基本上是線性模型，而負荷和功率模式通常是外生變量的非線性函數。因此統計方法在預測的準確性和靈活性上具有不足之處。隨著ANN預測方法的發展，深度學習技術有望通過更高層次的抽象來提高預測精度。此外模糊邏輯、遺傳算法和SVM等也廣泛地應用到了預測中，這些技術與深度學習的結合應用得到了很高的預測精度。南網總調自動化處技術專家梁壽愚早在2015年就自行學習AI，基于谷歌旗下的TensorFlow開源框架，摸索AI與電網調度業務的結合，實現基于AI的負荷預測模型，取代原來幾個小時的人工測算，日前預測準確率高達97%。

故障檢測與診斷AI技術在電力系統故障診斷方面發揮著關鍵作用。主要使用的AI技術包括：模糊邏輯模型、廣義回歸神經網絡方法、多核SVM、免疫神經網絡、分布式機器學習、ANN、神經模糊和小波神經網絡、隱馬爾可夫模型。

需求側管理

需求側管理是智能電網中重要的功能之一，可以提高智能電網的可持續性，并降低整體運營成本和碳排放水平。傳統能源管理系統中現有的需求側管理策略大多采用系統特定的技術和算法。此外，現有的策略只能處理有限數量的有限類型的可控負載。隱馬爾可夫模型、聚類算法、遺傳算法、機器學習等AI技術在負荷辨識、多用戶協調控制、錯峰控制等方面有很好的應用。

人工智能技術在能源領域中的應用已經獲得了良好的發展，雖然在我國這方面的應用研究才剛剛進入軌道，但我國能源行業的持續發展、電力系統數據總量的不斷增加以及市場競爭的影響和加大，都為人工智能技術的應用提供了廣闊