人工智能在电力行业的发展现状
自从人类首次使用电力以来,如今已经到了向家庭和企业供电的第140周年。电力行业如今已经发展壮大,并成为人们工作和生活中最重要的服务之一。但该行业目前也面临着一系列独特的挑战,这意味着其以往的经营模式将会发生变化。
这些挑战包括对发电可持续性的真正需求,在2021年11月举行的第26届联合国气候变化会议上就强调了这一点。世界各国都已做出能源供应脱碳的承诺,并再次强调将大力推进太阳能发电和风力发电向前发展。
这对全球高度监管的电力行业产生了巨大的影响,如果未能按照监管框架的要求供电,就会面临罚款和声誉风险。当使用不太可预测的方法时,需要谨慎管理从化石燃料到可持续能源生产的过渡。
飙升的能源价格也对全球供电商产生负面影响,许多供电商不得不关闭业务。这样做带来的结果是,成熟的电力供应商不得不几乎在一夜之间接纳成千上万的新客户,给工作人员和电力系统都带来了巨大的压力。
遗留技术带来的问题
这给人们带来了遗留IT系统的问题。与电力行业难以更新和改造老化基础设施一样,由于相关技能和专业知识日益短缺,很难找到升级IT平台的投资。
因此,虽然智能计量等举措应通过降低成本和提高效率带来好处,但在实践中,收集的大量数据难以任何有意义的方式进行管理和分析,例如在实时预测未来的能源消费时。
尽管面临能源定价危机,一些消费者已经失去了选择权,但提供卓越的客户服务水平是减少客户流失和获得市场份额的关键因素。这既适用于签约和服务客户,也适用于解决能源供应方面的问题。
传统IT系统意味着联络中心员工支持客户所需的信息通常保存在不同的系统中。人们被用作这些系统之间的连接器,在地址更改、计费或故障修复计划等过程中产生摩擦。
因此,鉴于需要为股东创造价值,同时满足监管要求并让客户满意,那么电力公司如何调整他们的流程,并采用更加数据驱动的方法来管理他们的业务,而不是大规模更换原有的IT系统?
进入智能自动化和人工智能
一个答案在于采用智能自动化(IA)和人工智能(AI)技术,这是一种旨在改变电力行业运营方式的技术融合。一个全球性的行业正在兴起,将智能自动化(IA)和人工智能(AI)应用于可持续电力生产和分配的几乎所有方面,大型企业正在采用自动化平台来实现真正的变革。
通过与电力公司的合作,可以确定自动化和人工智能带来明显好处的一些领域。
(1)客户体验——公用事业公司可能会受到客户体验(CX)评分的巨大影响。这可能会导致监管机构每年实施巨额的激励/处罚,如果管理不善,可能会面临痛苦的体验。通过集成客户关系管理(CRM)和计费系统,公用事业公司可以避免给客户代理留下复杂的系统和多个数据源。而数字工作者可以完成将数据提取到客户的单一视图中的繁重工作。
(2)遗留基础设施——许多企业面临的现实是,他们的底层数字环境是新旧结合的,而具有将两者结合在一起的能力是关键。从已有数十年历史的客户IT系统中获取信息以融入现代劳动力管理系统,在某种程度上仍然是由工作人员从一个系统剪切和粘贴到另一个系统完成的。仅此一项就提供了丰富的改进措施,有助于运营响应团队提高效率。它还允许这些响应人员花费更多时间与客户进行讨论,因为大多数电话都是为了处理业务和服务方面的问题,因此他们经常面临更多的压力。
(3)环境报告——这与气候议程保持一致,但也包括诸如围绕污染和高效能源生产监管目标的绩效报告等指标。此类报告至关重要,支持自动化系统可以管理当日监控和响应,从而能够提供针对目标的准确报告。
(4)智能系统——欧盟27个成员国向智能系统迈进的要求增加了一层复杂性。每个能源供应商都有一个他们自己承担或外包的目标。能源供应商系统和安装人员之间的交互非常复杂,存在大量重复和访问问题,自动化(IA)和人工智能(AI)可以帮助改善这些问题。
(5)优化工厂维护——老旧的发电和配电基础设施是发达国家公用事业公司面临的一些最大的挑战。这对他们为最终用户提供可靠、具有成本效益和“面向未来”的服务的能力产生了巨大影响。在某些情况下,这些供应商正在使用30多年前的发电设备,并希望通过围绕预测性维护等工作流程实施物联网、智能自动化(IA)和人工智能(AI)来最大限度地延长其使用寿命。这是大型设备上的传感器向SCADA系统提供数据的地方,物联网、人工智能、智能自动化平台可以帮助确定发生故障的可能性。根据这些数据,可以自动安排现场服务请求和技术人员在故障发生前进行修复,从而延长使用寿命、降低成本和提高效率。
(6)气候变化——几乎所有供应商都有在特定时间范围内实现净零排放的目标。采用机器人流程自动化(RPA)、高级分析和人工智能有助于实现气候变化目标以及对清洁、廉价、可靠水资源的日益增长的需求。例如,圣迭戈天然气和电力公司通过利用传感器数据以及卫星天气数据来防止野火发生。另一个例子是使用无人机对电力基础设施和太阳能发电场进行检查,并使用计算机视觉来检测数字工作者收集数据、分析和执行下一个最佳行动的异常情况。
消除使用障碍
鉴于智能自动化(IA)和人工智能(AI)可以为电力行业带来的好处,为什么在某些方面仍然不愿意采用相关技术?对于每一个利用先行者优势并看到可衡量结果的企业(例如减少客户入职、自动化工程师调度和地址流程的无摩擦更改),还有其他企业尚未采取任何有意义的步骤来采用智能自动化(IA)和人工智能(AI)技术。
根据经验,使用障碍往往是文化方面,而不是技术和预算方面。使用新技术不仅需要高级领导团队和业务部门的支持,还需要IT团队的支持:其最好的结果来自持续的变革计划,而不仅仅是一次性的临时项目。
另一个挑战是,在竞争激烈的行业中运营的企业可能并不愿意分享其智能自动化(IA)和人工智能(AI)来规划的最佳实践和可衡量的成果。在业务竞争激烈的行业中,很难实现联合、集成的数字化转型。
最后,如果将过多的工作从工作人员那里转交给数字技术,公用事业公司可能会担心失去对基本服务的控制权。然而,正如许多公用事业公司发现的那样,数字技术可以全天候工作,其生产力、准确性、安全性和速度比工作人员都更高。
自从1882年第一座发电站启用以来,电力行业的发展已经走过了漫长的道路。但由于气候变化、基础设施和遗留系统的老化,现在已经到了一个发展拐点,需要开始采用不同的技术和方式,其中包括采用围绕智能自动化和人工智能构建的智能技术平台。
以上是人工智能在电力行业的发展现状的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

热AI工具

Undresser.AI Undress
人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover
用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool
免费脱衣服图片

Clothoff.io
AI脱衣机

AI Hentai Generator
免费生成ai无尽的。

热门文章

热工具

记事本++7.3.1
好用且免费的代码编辑器

SublimeText3汉化版
中文版,非常好用

禅工作室 13.0.1
功能强大的PHP集成开发环境

Dreamweaver CS6
视觉化网页开发工具

SublimeText3 Mac版
神级代码编辑软件(SublimeText3)

热门话题

本站6月27日消息,剪映是由字节跳动旗下脸萌科技开发的一款视频剪辑软件,依托于抖音平台且基本面向该平台用户制作短视频内容,并兼容iOS、安卓、Windows、MacOS等操作系统。剪映官方宣布会员体系升级,推出全新SVIP,包含多种AI黑科技,例如智能翻译、智能划重点、智能包装、数字人合成等。价格方面,剪映SVIP月费79元,年费599元(本站注:折合每月49.9元),连续包月则为59元每月,连续包年为499元每年(折合每月41.6元)。此外,剪映官方还表示,为提升用户体验,向已订阅了原版VIP

通过将检索增强生成和语义记忆纳入AI编码助手,提升开发人员的生产力、效率和准确性。译自EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG,作者JanakiramMSV。虽然基本AI编程助手自然有帮助,但由于依赖对软件语言和编写软件最常见模式的总体理解,因此常常无法提供最相关和正确的代码建议。这些编码助手生成的代码适合解决他们负责解决的问题,但通常不符合各个团队的编码标准、惯例和风格。这通常会导致需要修改或完善其建议,以便将代码接受到应

大型语言模型(LLM)是在巨大的文本数据库上训练的,在那里它们获得了大量的实际知识。这些知识嵌入到它们的参数中,然后可以在需要时使用。这些模型的知识在训练结束时被“具体化”。在预训练结束时,模型实际上停止学习。对模型进行对齐或进行指令调优,让模型学习如何充分利用这些知识,以及如何更自然地响应用户的问题。但是有时模型知识是不够的,尽管模型可以通过RAG访问外部内容,但通过微调使用模型适应新的领域被认为是有益的。这种微调是使用人工标注者或其他llm创建的输入进行的,模型会遇到额外的实际知识并将其整合

想了解更多AIGC的内容,请访问:51CTOAI.x社区https://www.51cto.com/aigc/译者|晶颜审校|重楼不同于互联网上随处可见的传统问题库,这些问题需要跳出常规思维。大语言模型(LLM)在数据科学、生成式人工智能(GenAI)和人工智能领域越来越重要。这些复杂的算法提升了人类的技能,并在诸多行业中推动了效率和创新性的提升,成为企业保持竞争力的关键。LLM的应用范围非常广泛,它可以用于自然语言处理、文本生成、语音识别和推荐系统等领域。通过学习大量的数据,LLM能够生成文本

编辑|ScienceAI问答(QA)数据集在推动自然语言处理(NLP)研究发挥着至关重要的作用。高质量QA数据集不仅可以用于微调模型,也可以有效评估大语言模型(LLM)的能力,尤其是针对科学知识的理解和推理能力。尽管当前已有许多科学QA数据集,涵盖了医学、化学、生物等领域,但这些数据集仍存在一些不足。其一,数据形式较为单一,大多数为多项选择题(multiple-choicequestions),它们易于进行评估,但限制了模型的答案选择范围,无法充分测试模型的科学问题解答能力。相比之下,开放式问答

机器学习是人工智能的重要分支,它赋予计算机从数据中学习的能力,并能够在无需明确编程的情况下改进自身能力。机器学习在各个领域都有着广泛的应用,从图像识别和自然语言处理到推荐系统和欺诈检测,它正在改变我们的生活方式。机器学习领域存在着多种不同的方法和理论,其中最具影响力的五种方法被称为“机器学习五大派”。这五大派分别为符号派、联结派、进化派、贝叶斯派和类推学派。1.符号学派符号学(Symbolism),又称为符号主义,强调利用符号进行逻辑推理和表达知识。该学派认为学习是一种逆向演绎的过程,通过已有的

本站7月2日消息,中国海油公众号昨日(7月1日)发布公告,宣布乌石23-5油田群开发项目投产,这也是我国海上首个全方位绿色设计油田。该油田群首次将油气从2000米的海底地下引上广东雷州半岛,成为中国海上油田绿色开发的新样板,为我国能源行业向低碳化、绿色化转型提供了重要实践示范及经验。本站从报道中获悉,乌石23-5油田群位于北部湾东部海域,平均水深约28米,由2座海上平台、1座陆地终端组成。乌石23-5油田群计划投产开发井43口,其中采油井28口、注水井15口。该油田群预计2026年将实现日产约1

编辑|KX在药物研发领域,准确有效地预测蛋白质与配体的结合亲和力对于药物筛选和优化至关重要。然而,目前的研究没有考虑到分子表面信息在蛋白质-配体相互作用中的重要作用。基于此,来自厦门大学的研究人员提出了一种新颖的多模态特征提取(MFE)框架,该框架首次结合了蛋白质表面、3D结构和序列的信息,并使用交叉注意机制进行不同模态之间的特征对齐。实验结果表明,该方法在预测蛋白质-配体结合亲和力方面取得了最先进的性能。此外,消融研究证明了该框架内蛋白质表面信息和多模态特征对齐的有效性和必要性。相关研究以「S
