时间:2022-12-10 09:38:30
导言:作为写作爱好者,不可错过为您精心挑选的1篇浅谈电力行业的人工智能构建,它们将为您的写作提供全新的视角,我们衷心期待您的阅读,并希望这些内容能为您提供灵感和参考。
电力行业非常注重系统的安全性和及时响应,目前人工智能主要用于态势感知和辅助决策等领域,并逐步在营销、资产、生产、信息、综合、金融等业务领域落地。人工智能技术的推广应用将使得各领域的业务系统变得更加智能可靠。
1建设原则
1.1统筹规划、顶层设计、统一指导
人工智能应用建设需要统一设计、统一标准、统一规范,具体建设要总体考虑、分步实施,建设实施要注重人力资源配置的合理性,逐步提高业务人员的知识技能结构,综合发挥整体资源效能,同时更要考虑到项目的紧迫性、重要性和变化快、更新快等特点,加快推进应用建设,及早投入使用。
1.2平台先行、应用验证、开放共享
紧密结合电力行业的实际业务需要,以需求为导向进行建设,系统建设以自主技术应用开发为主,满足当前和未来一段时期内业务发展的需要。首先根据公司内部业务的实际需求,建设人工智能平台,同时结合应用,对人工智能平台进行验证。不断完善人工智能平台及人工智能产品的API、SDK、接入规范,使人工智能平台具备良好的开放性。
1.3省地协同、分工协作、成果积累
人工智能应用建设应遵循国家标准和电力行业的各项制度、技术规范。重视规划制定系统相关的业务、技术与管理标准。省地协同建设,高效联动,人工智能主平台的建设以信息中心为主,生产大区、区域分中心、竞争性业务等在公司的技术指导下,根据实际需求完成人工智能子平台建设及其业务应用。同时,由公司信息中心统一把控,对输出的人工智能SDK、人工智能产品进行标准建设,对外提供统一人工智能云服务,实现资源共享、成果积累、信息互通。
2架构体系设计
人工智能创新平台基于电力企业大数据平台和云计算平台,开展基础框架、算法、智能语音语义处理集成应用平台、智能图像处理平台、知识库等方面的基础研究和建设,支撑电力企业各业务域应用,人工智能架构体系如图1所示。人工智能创新平台基于电力企业云计算平台和大数据平台建设,云计算平台提供人工智能计算能力,大数据平台提供数据来源。人工智能创新平台包含基础框架层、平台层、服务能力层和应用接入层。基础框架层:包括机器学习、深度学习、CNTK、Mahoout等,基础架构层部署主流人工智能开源开发工具/框架,提供开放基础算法库,构建底层开发平台,提供人工智能基础计算服务。平台层:提供平台接入服务,包括智能语音语义处理集成应用平台、智能图像处理平台和知识库三大内容。智能语音语义处理集成应用平台提供词法分析、句子分析、篇章分析、模型训练等方面处理能力;智能图像处理平台提供图像预处理、图像检测、图像分类分割、目标关键帧提取、模型训练等方面处理能力;知识库打造公司综合、集成、开放、共享的知识集,对内对外统一提供知识内容。服务能力层:基于平台层的算法和模型,提供人工智能基础应用功能实现,如语音转写、机器翻译、文稿生成、人脸识别、OCR识别、指纹识别和虹膜识别等功能。应用接入层:人工智能平台对外提供接入服务,将人工智能平台服务与各业务领域应用结合,支撑公司业务创新发展。
3分步建设
首先初步建成通用跨系统接入的智能语音语义处理集成应用平台。通过对语音识别、语义转换、多轮对话、上下文关联、指代消解、场景切换等相对成熟的技术进行研究,建设通用跨系统接入的智能语音语义处理集成应用平台,初步实现为公司内不同业务应用系统提供深度、平台化的中文自然语言处理的服务。例如语音智能客服等技术可以先在电力企业内部客户服务部门进行,再逐步推广到面向外部客户的客服平台。通过与企业应用的交互结合,拓展企业应用的人机交互能力,提高交互效率。建立一个智能语音语义处理集成应用平台,可以接入多种类型的企业应用,并且融合和共享各个应用的知识库,在此基础上衍生出新的知识,扩展服务的范围,创造新的价值。第二步,建设智能图像处理集成应用平台。研究模式识别、图像处理、计算机视觉、人脸识别等技术,建设智能图像处理平台,为公司机巡、自动化巡检、故障识别、安检等业务应用提供应用接入服务。在输变电领域,实现应用于输变电设备巡检和输电通道风险评估的图像识别技术,基于图像识别、知识图谱构建和推理技术,处理直升机、无人机、巡线巡检机器人和遥感卫星图像及视频数据,识别出设备缺陷和输电线路的潜在风险。第三步,建立各业务场景下的知识库,整合形成公司基础知识库。研究知识库建设、训练、运维的优化流程及自动化算法,运用统计分析、自动生成、机器学习等技术,在有监督甚至无监督模式下进行知识库的自动化训练工作,形成训练工作和方法。开展各业务域的知识库建设,最终融合形成公司通用基础知识库,推动公司各业务域知识共享共用。在新能源领域的电力气象预报、光伏短期功率预测、新能源消纳能力评估等业务场景,应用图像识别、机器学习、深度学习等人工智能技术,结合知识库提升电力企业灾害性天气的预报水平,预测光伏功率的波动,评估新能源消纳能力并辨识消纳风险,促进新能源领域的快速健康发展。第四步,完善人工智能创新平台。整合人工智能创新平台,完善智能语音语义处理集成应用平台和智能图像处理集成应用平台,对人工智能研发应用提供基础支撑。人工智能开源软硬件基础平台重点建设支持知识推理、概率统计、深度学习等人工智能范式的统一计算框架平台,整合人工智能软件、硬件、云计算平台、大数据平台、知识资源,形成人工智能创新平台,为公司研发应用提供方便、快捷的基础服务。云计算平台为复杂智能计算提供支持大规模训练的异构实时计算引擎;大数据平台为人工智能服务提供数据资源。例如在电力安全与控制领域,基于环境识别、复杂内外部条件认知,应用人工智能技术深度学习自动提取电网稳定特征,从而实现电网稳定运行方式的判断,为电网运行提供相应的辅助决策,实现电网运行控制的智能化。
4结语
综上所述,通过将人工智能平台的技术与电力企业业务应用相结合,实现人工智能技术在电力系统故障诊断中的应用,实现电力企业移动应用平台、企业社交化平台与人工智能创新平台接入,提供移动应用导航、语音填报表单、95598客服、1000号客服等服务。将人工智能技术与电力行业应用相结合,针对电力建设、运行与检修的各个环节,研究电力特种机器人,替代人工从事急、难、险、重和重复性劳动,为电力系统故障防范、在线检修、提高供电可靠性等提供技术保障。人工智能技术的推广应用必将帮助电力行业各领域变得更加智能可靠。