观点｜AI如何提高电网能耗预测准确性

近年来，能源生产和消费方式发生了根本变化。可再生能源发电，社区微电网和快速变化的能源价格等新变量使电网的管理变得无限复杂。为了应对这一挑战，我们公司的Predictive Layer开发了一种人工智能（AI）数字解决方案，旨在更好地预测整个电网的能源供需变化

如何在管理可变电网时改善预测

我的客户关心如何在管理更多可变的电网的同时改善其预测。许多人都有类似的问题，所以这是我对一些最常见问题的回答。

问题：考虑到风能和太阳能等可再生能源的间歇性，我如何保持电网的稳定性？

答：可再生能源使电网管理变得更加复杂，因为它们增加了不可预测性。很难理解何时何地将产生和消耗能量。为了将风能和太阳能成功整合到您的电网中，本地公用事业公司必须以某种方式对电网进行调整，编程和调度，以便能够实时适应这些有时无法预测的变化。您的预测模型不能仅等待新的供需模式出现。它必须预测并预期网格拓扑的重新配置，以优化性能。

要开发此功能，您的网格将需要两个基本支柱。

首先，确保电网基础设施具有传递所需能量的能力，并将补充的能量流重定向回电网中需要该能量的那些点（例如，当太阳能或风力发电厂生产过剩时）。这是在适当的时候将网格拓扑优化为适当的容量的问题。

其次，控制跨电网的能量流很重要。能量流调整不当会导致电网效率降低5％，10甚至20％

问题：我可以扩展我的预测吗？如何生成足够的数据接触点，以使网格范围内的预测比现在更准确？

答：不仅本地电网，企业和微电网也需要更多数据，以提供对短期生产和消耗的自动，准确的预测。可扩展的自动化预测功能至关重要。这不仅仅是拥有一个智能的人工智能系统，该系统将自动了解当地情况，然后发布预测。它还涉及吸收和评估整个网格中数千个接触点的能力。

仅人类数学家几乎不可能实现这一点。您每次需要重新调整预测模型时都无法派出数学家。您想通过人工智能和机器学习实现自动化模型，以进行高精度缩放。例如，如果社区微电网的太阳能电池板数量增加了一倍，则系统应自动了解已添加了七个新的太阳能电池板，并立即将其纳入计算和预测中。由于有了云计算等新技术，这种可扩展性现在可以以可承受的价格获得。您可以租用100台计算机几个小时，并在三个小时内完成，这是人类数学专家以前在三周内完成的。

问题：已经安装了AI预测解决方案的客户如何调整以信任机器软件算法？

答：最初，他们非常谨慎，并仔细查看机器的建议，以了解人员是否需要推翻决策。然后，随着时间的流逝，随着结果开始以更高的准确性和精确度出现，信任就建立了。由于缺乏数据科学家，因此这些专家可以让AI引擎接管。现在，他们可以自由解决更大的问题，例如那些需要比机器思维更多的人类思维的问题。

Predictive Layer是Schneider Electric技术合作伙伴，为寻求以更高的准确性和速度预测整个电网的能源供需的电力公用事业和微电网管理人员提供支持（Olivier Cognet ）