机器学习将给电力行业带来巨大变革

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随着能源模式即将发生巨大变化，是时候将机器学习与电网结合起来了。

在2017年，比尔盖茨说:“如果我从今天开始寻找对世界有重大影响的机会，我会考虑三个方面。首先是人工智能；第二是能量；第三是生物科学”。

毫无疑问，能源的未来在于可持续、可靠和“智能”的发电和配电系统以及主动而非被动的网络。电力公司拥有大量与网络故障、网络模型、发电机运行信息和资产数据库相关的不断增长的数据。

数据在预测网络故障和帮助维护方面具有巨大潜力。将来，通过机器学习，添加网络故障记录将是解决方案的一部分，而不是问题。通过增加更多的记录，可以为模型提供更多的分析数据，从而可以做出更准确的预测。

例如，机器学习算法可以访问具有类型、位置、寿命或寿命配置文件和资产状态、电路和负载数据以及现有故障数据的数据库，并返回故障的概率和成本以及可能的时间，例如小时、天、周或月。

机器学习可以作为一种经济建模工具，通过成本效益分析来评估与电网加固方案的使用相关的战略发展和决策。在未来，我们不仅要对故障做出反应，还要通过分析技术和经济数据，利用故障预测模型来预测和避免故障。因此，通过机器学习，电力行业已经在开发主动系统而不是被动系统方面迈出了一步。

在后流行病时代，最紧迫的挑战是气候变化。以英国为例，他们承诺到2050年向零净经济过渡，电力网络将发展成为一个更加可再生的基础。我们已经看到，2020年前三个月，清洁能源发电提供了英国40%的电力，可再生能源的地位日益提高，这意味着可再生能源超过了化石燃料。

分析人士认为，可再生能源和可持续能源产业应该在上次经济衰退中发挥更大的作用，并推动绿色经济的复苏。虽然它不是没有挑战，但它是可能的，机器学习可以解决一些问题。

即使使用天气预报，也很难准确预测风能和太阳能等可再生能源的波动。此外，内部安装设备(如光伏和电池)的小规模分布式发电和存储(全球5000万)增加了系统的不确定性。

机器学习和人工智能可以解决这些问题，因为这些算法可以用来更准确地预测可再生能源发电的需求和产量，而不管预测的短期或长期用途。

现在，已安装的储能装置(包括电池)已被用于有效降低可再生能源发电的不确定性，并帮助实现更高比例的可再生能源需求。然而，这种解决方案可能存在可靠性问题和局限性，例如电池退化和意外故障，需要持续监控和维护。

使用机器学习作为工具来监控和预测能量存储系统中的潜在故障可以导致更可靠和有效的系统。通过使用人工智能和机器学习算法，电力需求和可再生能源发电将更加可预测，能源储存将更加可靠和高效。

科学界一直在研究电力网络中“智能”能源和机器学习的光明前景。关于能源需求的预测、太阳能发电的预测，甚至是从城市环境中的食物垃圾中收集的能量的准确预测，已经有很多说法。考虑到人工智能和机器学习在其他领域的深入理解和广泛应用，随着我们向零网络经济和社会的过渡，电网的可能性令人兴奋。