從發電到智能電表，各種電力項目正在采用機器學習構建綠色、有韌性的智能電網，其中許多項目都采用了 NVIDIA 的技術。

為了應對未來的嚴峻挑戰，電力公司正在使用機器學習構建更智能的電網。

2021 年冬天，德克薩斯州的一場特大風暴導致數百萬人斷電。加利福尼亞州在過去的兩個夏天經歷了有史以來最嚴重的干旱，使得電網故障引發了巨大的森林火災。

國際能源署在 2021 年 5 月的一份報告中指出：“2021 年的極端天氣事件突出了氣候變化帶來的風險以及投資于提高電網韌性的重要性。” 國際能源署的成員來自 30 多個國家，該組織的這份報告呼吁到 2050 年實現凈零碳電網，完全使用可再生資源生產數百吉瓦的電能。

為了實現這個目標，電力公司必須轉型。從大型發電廠到用戶，已使用了百年的傳統單向電網系統必須轉型成為雙向、靈活、與家庭和建筑相連的分布式網絡，包括太陽能板、蓄電池和電動汽車。

考慮到未來的這些變化，專家表示電網必須擴大自主控制系統，以便在每個節點收集數據并利用這些數據做出實時響應。

必不可少的組成部分

美國電力研究院(EPRI)是一家獨立的非盈利機構，該機構正在與 45 個國家的 450 多家公司合作研發能源。EPRI 高級項目經理 Jeremy Renshaw 表示：“風能、太陽能等大量低容量可變發電資源(如風能和太陽能)的使用以及能夠流入和流出住宅的雙向電力線路使電網的復雜性成倍增加，而 AI 將在維護電網的穩定性方面發揮關鍵作用。”

負責管理 EPRI AI 計劃的 Renshaw 還表示：“AI 可以通過實現重復或耗時任務的自動化來支持已經捉襟見肘的電網運營商。”

德勤咨詢有限公司的負責人 Rick Perez 在公用事業和數據分析領域有超過 16 年的工作經驗，他對這個觀點表示贊同。

Rick Perez 表示：“未來的電網將是一個由風電場和各種存儲技術等數千個間歇性電力來源供電的分布式網絡，因此需要先進的 AI 方法和高性能計算來管理這個網絡。”

實際項目和成果

電力公司已經在對發電廠和變電站、配電線路以及家庭和企業內部采取行動。

Perez表示：“美國一些規模最大的電力公司正在邁出第一步，利用傳感器陣列和實時分析創建數據工程平臺與邊緣計算實踐。”

例如美國某大城市的一家電力公司最近使用 NVIDIA GPU 上的 AI，在不到 30 分鐘就確定了應對暴風雨的最佳卡車行駛路線，引起了廣泛的關注。以前在 CPU 系統上進行這項工作需要 36 個小時，由于時間過長，該系統根本無法發揮作用。

為了向電力公司展示各種可能性，德勤在其 AI 計算中心的 NVIDIA DGX A100 系統上運行了多項工作，包括通過結合電網狀態數據與當地天氣狀況及時識別結冰和有故障危險的配電線路，以便派遣維修人員。

Perez表示：“由于這是一個開放的系統，我們現有的IT人員可以在NVIDIA的支持下為我們的客戶執行超級計算級別的工作。”

構建AI模型和數據集

來自 EPRI 的 Renshaw 報告了幾個方面的進展。

例如有 300 多家企業機構參加 L2RPN 挑戰，構建具有強化學習功能的 AI 模型。有些企業能夠同時控制多達五個任務來防止停電。

Renshaw 表示：“我們希望實現 80% 普通操作任務的自動化，這樣操作人員就可以更加專注于解決 20% 最復雜的挑戰。”

2021 年的一份關于 AI 如何應對氣候變化的報告將 L2RPN 工作作為一個重要的用例。這項工作今年正在擴展到更復雜的模型。

此外，EPRI 正在整理 10 組匿名數據，電力公司可以使用這些數據訓練 AI 模型并使用這些模型處理他們最關鍵的工作。其中一個數據庫已經有 15 萬張由無人機拍攝的老化電力設備圖像。

EPRI 還領導一個初創企業孵化器，使電力公司可以與 NVIDIA 初創加速計劃成員 Noteworthy AI 等 AI 初創企業合作開展創新的項目。為了保護共享數據的隱私，EPRI 可以使用 NVIDIA FLARE 軟件來訓練AI模型。

創建發電廠數字孿生

EPRI 和德勤都在幫助發電廠創建能夠優化發電廠運營和培訓的工業數字孿生。例如 EPRI 正在將美國南部某州的一家發電廠作為一個項目的示范設施，該項目引起了廣泛的關注。

另外，德勤公司準備使用 NVIDIA Omniverse Enterprise 開發一個物理上精確的核電站數字孿生。該數字孿生將被用于工人培訓場景。

Perez 表示：“監管機構正在為發電廠數字孿生的創建提供多項資助，這將提高發電廠的安全性并減少關閉系統進行測試的高昂成本。”

今年將迎來真正的智能電表

EPRI 和德勤都在幫助定義新一代智能電表。

Renshaw 表示：“我們把現在的系統都稱為智能電表，但實際上它們可能每 15 分鐘才能發送 1 個數據點。按照今天的標準，這個速度很慢。”

相比之下，Utilidata(NVIDIA 初創加速計劃成員，該計劃是一項面向先進初創企業的免費計劃)和 Anuranet 正在開發的軟件定義智能電網芯片和電表憑借新一代 NVIDIA Jetson 邊緣 AI 平臺，每秒可處理超過 3 萬個數據點。這兩家公司在尋找既能節省能源和成本，又能提高電網韌性的洞察。

他表示：“如果我們能夠獲得亞秒級的數據，就能創造許多可能性。我們已經確定了新一代智能電表數據的 81 個用例。”

比如 Renshaw 家里的中央空調系統在去年發生了故障，維修花費了他 1000 多美元。如果當時 Renshaw 的家里安裝了這些新電表，那么 AI 就可以使用來自新電表的數據在空調發生故障之前預測何時需要維修。

未來電網發展拐點

EPRI 還在兩座辦公樓開展了試點項目，使用 AI 減少了 30% 的電能浪費。繼去年電力線路遭到勒索軟件攻擊后，EPRI 正在與其他方面合作研究如何使用機器學習加強網絡安全。

有待解決的問題還在不斷增加。不過 Perez 告訴了我們一個好消息：全球正在采取行動為創建一個更加智能、清潔和安全的電網提供大量資金，比如《美國基礎設施投資和就業法案》。

他表示：“我們現在正處于一個拐點。如果沒有 AI 和高性能計算，我們根本無法制定出適合未來電網的可行計劃。”

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原文標題：電網+人工智能：開辟更加光明和清朗的未來

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