摘要：【人工智能|华北电力大学人工智能学院副院长房方：可再生能源对AI的需求更加迫切|【能源人都在看】将如何拓展人们的想象？哪个领域会率先突破？文丨本报记者董梓童火电+AI在传统火电厂，人工智能的加入可助力其节能增效，广西南宁发电公司AI深度强化学习技术应用就是一个典型例...

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“智能化技术正在寻求新的运用场景 。 此前智能化应用多是在互联网、游戏等产业 ， 如今能源、交通、安防、医疗等产业对人工智能的吸引力越来越强 。 在能源行业数字化、信息化程度本就较高的背景下 ， 也为智能化技术的应用拓展提供了有力条件 。 ”华北电力大学控制与计算机工程学院院长、人工智能学院副院长房方说 。
能源与人工智能结合 ， 将如何拓展人们的想象？哪个领域会率先突破？
文丨本报采访人员 董梓童
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火电+AI
在传统火电厂 ， 人工智能的加入可助力其节能增效 ， 广西南宁发电公司AI深度强化学习技术应用就是一个典型例子 。
该项目通过收集火电厂运行机组不同负荷段的数据 ， 后进行分析和强化学习 ， 研发火电优化模型 ， 将燃烧物理过程嵌入AI模型中 ， 快速获得综合最优控制策略 ， 提升火电机组锅炉燃烧效率 。
【人工智能|华北电力大学人工智能学院副院长房方：可再生能源对AI的需求更加迫切】在AI加持下 ， 广西南宁发电公司#1锅炉效率可提升0.5% ， 机组耗煤降低约1.5g/kWh ， 污染减排降低5% 。
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房方点评：人工智能对电厂的全生命周期智能化管理还涵盖设计（数字化电厂设计 ， 对机组、电厂进行三维设计）、优化运行（提高运行效率 ， 提高能耗、安全性）、维护（设备故障定位、诊断、处理） 。
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光伏+AI
相对于传统能源 ， 由于可再生能源发电项目的分散性特质 ， 加之新能源技术的广泛运用 ， 让可再生能源行业对人工智能的需求更加迫切 。
光伏行业将人工智能技术运用在光伏跟踪器上 ， 通过指令和数据连接虚拟空间和物理空间 ， 驱动光伏组件始终获得最佳的发电角度 ， 从而促进电站整体发电量的提升 。
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风电+AI
在众多的可再生能源类型中 ， 人工智能和风电的结合被业内看作是真正的强强联合 。 这和风电技术壁垒更高密不可分 。
瞬息万变的风、复杂多变的地形 ， 天然就加高了风电的技术门槛 。 且风电机组是世界上最大的旋转机械 ， 结构复杂 ， 涉及空气动力学、结构动力学、仿真、电力电子、电气传动、拓朴设计、控制技术、新材料等科学 。
选窄门 ， 是挑战 ， 更是机遇 。
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房方点评：和光伏相比 ， 风电更加适合智能化 ， 尤其是在海上风电产业不断发展的情况下 ， 未来人工智能在风电领域的应用场景将更多 。
风电和人工智能 ， 到底能碰撞出什么火花？
业内人士直言 ， 随着风电产业越来越成熟 ， 风电机组的突破性技术进展将来自人工智能领域 ， 而非自身行业 。
远景能源的智能风机就可以实现自我学习、自我进化 ， 以适应不同环境 。
这听起来似乎难以理解 。 简单来说 ， 可以借助模拟器来达成 。
先来看一看闻名全球的ANYmal机器狗 。 这只机器狗不论遇到什么地形、什么天气环境都不会跌倒 ， 可以说是有四条腿的不倒翁 。
ANYmal机器狗的每一个动作都不是人类手动编写的 ， 而是在模拟器里用强化学习算法一点一点解锁的 。
远景能源正是用类似训练ANYmal机器狗的模拟器来设计和“训练”风机 。
和机器狗走路时会遇到各种地形和天气状况一样 ， 风机在运行中也面临湍流、雷暴、雨水、复杂地形等各种各样的状况 。 一千台出厂时一模一样的同型号风机 ， 安装运行后的生命周期各不相同 。 而通过模拟器进行强化学习后 ， 风机也可以从容应对各种各样的极端天气 。
风机不再是出厂后和其他风机割裂的存在 ， 而是通过海量数据和算法总结规律 ， 和其他风机一起不断学习成长的智能机器人 。 随着时间的推移 ， 遇到的情况越来越多 ， 经验越来越丰富 ， 控制策略越来越强 ， 产能越来越高 。

稿源：(未知)

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标题：人工智能|华北电力大学人工智能学院副院长房方：可再生能源对AI的需求更加迫切