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未来狂想曲 为电厂装一个“大脑”

在美国，一座核电厂的平均服务年限为36年，而燃煤电厂的平均服务年限为39年。在有限的“生命”面前，通过数字化解决方案实现降本增效成为了电厂的核心需求，甚至是整个行业的总体发展趋势。

在数字化的发展趋势下，电厂需要打造更强的互联性、更大的数据库、更高的自动化程度和“更给力”的生产效率。尽管在电解铝产能利用率到达80%以上数字化的新航道上，我们会面临络安全等诸多挑战，但通过智能化管理，提升能源效率已势不可挡。曾有人做过形象的比喻，形容现阶段的电厂运行犹如没有大脑的机器人，而人工智能技术，恰恰是开启这部机器大脑的一把钥匙，创造无限可能。

人工智能和机器学习：潜力无限

人工智能的浪潮正在席卷整个工业例如在弹簧业、钢线业、橡塑料业等材料的分析测试领域，能源电力行业也无一例外。而结合了认知计算的人工智能将缠绕带造就未来电厂的最强大脑。“增强型分析功能”和“人工智能算法”犹如两味灵药，助力释放机器的最大潜力，兼具两者的电厂系统将帮助我们识别设备的“反常”或“超限”行为，监控生产的正常运营，并且提高生产 液压万能实验机效率，实现能源的供需平衡。

2016年，GE收购了NeuCo公司，借助NeuCo在软件分析领域的专长，赋予了机器设备自我学习的能力，更好地利用数据，更深入地释放数据的价值。这种速度和深度，都可远超人类大脑。运用到电厂中，便于更好地管理运行中细微的变化，提高设备的性能和效率。

根据麦肯锡全球研究院发表的《人工智能：下一个数字前沿？》所述，新兴技术会比人类更智能、更精准地洞悉未来的发展趋势和规律，从而更准确地管理能源的供需关系。人工智能有助于需求侧的自动化响应和供应侧的自动化预测，从而提高发电产能，减少能源损耗，改善阶梯定价，提供耗能洞见等。通过利用机器学习和智能传感器来优化设备产出，人工智能技术将使能源产量再提高我们的实验机经过工程师的长时间研究20个百分点。该文甚至断定，在未来，电力企业数字化改革保温设备将取得良好效果，甚至可以使人们不再需要建设更多的供电设施。

那么，如何更好掌控电厂的现在与未来？数字镜像技术会是电厂信息管理的一把利器。该技术通过建立高保真数据模型，以数字化形式展现电厂中的资产，帮助电厂管理人员收集每个机器部件的数据，诊断故障并预测可能的维护需求，有效地避免了各种猜测或者不必要的维护检修，帮助电厂提升设备可靠性，降低检修成本，优化运行能力，提升效率。

能源储备：电厂的新能源预备军

能源基础设施中很可能会采用某种形式的电池储能装置，用以储存汇入电的更多可再生能源。根据德勤的一份报告，能源储存可能会对现有电力给料机供应商（例如：燃煤和燃气电厂）产生重大影响。随着储能成本的逐步降低，使用可再生能源的激励措施会随之增加，消费者甚至可以通过太阳能发电和储能技术的结合，自行发电并实现电力自给自足。当然，能源储存还可以配合集中式的能源供应和可再生资源供应来有效缓解用电高峰需求并更好地平衡电输出。德勤提醒现有的发电企业，必须随时为储能技术做好准备，未雨绸缪。

对于电力生产企业而言，投资能源储存技术也是扩大工厂规模的替代手段之一。投资储能技术还能够使整合人工智能技术的电厂实现更长远、更高效且更出色的运营，有效规避因频繁开停机而付出的高昂代价，同时也省去了因能源需求增长而添置额外实体发电设施的费用。

能源储存技术无疑会增加分布式能源供应的比例。但欧洲委员会的一份文件也曾建议，在各级电力系统中部署能源储存技术能够有效解决用电高峰负荷的问题。尽管储能技术目前尚处于初级阶段，但毫无疑问，特定形式的电能储存技术必将在未来的能源组合当中发挥重要作用。

未来：电厂的智慧

美国国家电新能源解决方案事业部副总裁CarlosNouel在UtilityDive的访谈中表示：“客户需求在不断变化，他们可能希望电动汽车可以联充电，也希望在自家楼顶上安装太阳能电板，甚至可能只是为了获得更多的数据，以便于对自身的能源消耗做出更好的决策。”

随之而来的是，能源行业也在不断发生着变化，所有企业包括电力生产企业必将转变成为数字化企业。

尽管人工智能、机器学习等技术解决方案看似非常抽象，但美好得让人难以置信，此类技术通常很容易进行应用测试，成本也相对低廉，用户能够看到立竿见影的效果，且无需巨额的前期投入，便能实现成本控制。与运营商为了节省成本、提高生产效率而动辄投入上百万美元进行硬件改造的方式不同，数字化技术能够创造质的改变。例如，Google近期运用人工智能技术来降低数据中心的总用电量，为公司节省了数百万美元的成本。

可以说，作为一种试水性的操作模式，与类似NeuCo这样的数字技术新兴企业展开合作，将帮助运营商进一步了解如何节约成本、提高效率。未来电厂依托庞大的数据，将成为全面联、石英石效率更优化、全年运行小时数更高的智能电厂，更加的灵活，并在未来全球能源组合当中发挥至关重要的作用。

在美国亚特兰大和中国的北京，

GE的电力数据监测与诊断中心已经分别为

全球2,500多台燃机机组

和大唐旗下六个电厂的13台机组

提供智能监测预警，

以此为开端，

以人工智能驱动的未来电厂并不遥远！