【能源转型的新方向】人工智能和机器学习如何改变能源市场的结构和竞争

作者:禅与计算机程序设计艺术

随着传统能源部门将进入“被动”消费时代,我国的整体能源消费结构正在发生巨大的变化。传统能源部门会变得越来越多、越来越便宜,而现在更多的采用“主动”模式,比如用风量计来测算电网中各个节点的发电功率,甚至利用远程监控的方式预测和防范天气变化等,这一切的背后都需要一个更智能的能源管理系统来提供更加准确、更可靠的发电建议。同时,随着人工智能、大数据、云计算、物联网等科技领域的蓬勃发展,人们对能源系统的自动化、智能化需求也越来越强烈。那么,如何利用人工智能、机器学习技术提升能源管理的效率、降低成本,并发挥效益?这项工作面临的主要挑战有以下几个方面:
第一,如何识别出异常发电行为和风险区域;第二,如何实时、精准地进行预测和控制,保障能源供应的安全和稳定;第三,如何收集、整合海量数据,并有效应用到能源管理的决策过程中;第四,如何在不牺牲用户体验的前提下保障能源信息的真实性。

2.基本概念术语说明

首先,需要了解一些相关术语或定义,如下所示:

  • 耗电行为:指的是从事产生或存储能源的活动,包括生产、传输、处理等。
  • 有功功率(Active Power):指单位时间内电流的正相电荷对电容产生的能量的大小。单位:瓦特(V·A)。
  • 无功功率(Reactive Power):指单位时间内电流的负相电荷对电容产生的能量的大小。单位:欧姆(Ω·V)。
  • 电能三要素:即电压、电流和角度&

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