12月22日,2022網(wǎng)易未來大會創(chuàng)新力
論壇在杭州舉行,一眾院士大咖相聚對量子、智能制造、醫(yī)療衛(wèi)生、經(jīng)濟等等話題展開討論。
美國國家工程院院士、東方理工高等研究院常務副院長張東曉發(fā)表《智慧能源系統(tǒng)與科學機器學習》主題演講,圍繞能源科技革命及“雙碳”戰(zhàn)略、光功率預測技術(shù)、風功率預測技術(shù)、電力負荷預測技術(shù)、抽水蓄能電站智能選址技術(shù)展開介紹。
他提到,能源安全是關乎國家經(jīng)濟社會發(fā)展的全局性、戰(zhàn)略性問題,實現(xiàn)一次能源高效低成本開發(fā),二次能源經(jīng)濟安全運行,是維護能源安全的首要任務和基礎性工作。“雙碳”戰(zhàn)略的核心在于優(yōu)化能源結(jié)構(gòu),實現(xiàn)一次能源高效低成本開發(fā)和二次能源經(jīng)濟安全運行。但可再生能源的不穩(wěn)定性提升并網(wǎng)難度,限制了其大規(guī)模應用,核心在于供需平衡與穩(wěn)定功能,我們應該由總量平衡轉(zhuǎn)向?qū)崟r平衡,比如說15分鐘級別6-72小時預測。
在張東曉看來,利用科學機器學習方法構(gòu)建具有物理常識的知識與數(shù)據(jù)雙驅(qū)動的人工智能模型,這些模型相對于市場主流模型準確率有大幅度的提升。另外,利用遷移學習等技術(shù),可以基于短期歷史數(shù)據(jù)進行建模,形成預測模型,將歷史數(shù)據(jù)需求從6個月降低至3周。同時,利用在線學習技術(shù),自主適應電站運
行情況,降低設備老化和故障對預測結(jié)果的影響。用月度和日度的總量平衡轉(zhuǎn)向?qū)崟r平衡,比如15分鐘級別的預測。
他總結(jié)到,實現(xiàn)“雙碳”戰(zhàn)略的關鍵在于優(yōu)化能源結(jié)構(gòu),其核心在于供需平衡,特別是對供給,像光伏、風能和需求(如電力負荷)進行準確預測。智慧能源系統(tǒng)需要綜合優(yōu)化調(diào)度、隨機建模、時空序列預測、多尺度分析和科學機器學習等技術(shù)手段,實現(xiàn)自動閉環(huán)優(yōu)化。
“通過將復雜的各個領域知識以及多種來源數(shù)據(jù)相互融合,可以構(gòu)建知識與數(shù)據(jù)雙驅(qū)動模型,降低數(shù)據(jù)需求,提升可靠性與精度。智慧能源系統(tǒng)的關鍵就是剛才提到的知識嵌入和知識發(fā)現(xiàn),智慧能源系統(tǒng)核心目標就是通過科學機器學習中的知識嵌入與知識發(fā)現(xiàn),實現(xiàn)智慧能源領域中知識與數(shù)據(jù)的閉環(huán),發(fā)展新一代人工智能技術(shù),助力能源科技革命和“雙碳”戰(zhàn)略的實現(xiàn)。”
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