人工智能范畴专家张毅，环绕“人工智能技能在动力办理范畴的运用与实践”共享了经历与洞见。

  为保证动力体系供能的高可靠性与高质量，将AI技能融入动力办理以获得动力的高效调度与运用，在全世界内成为重要实践。在我国，尽管人工智能已被大范围的运用于包含无人驾驶在内的许多职业，但在动力办理范畴的运用还处于起步阶段。对此，张毅表明：“AI在动力职业的深化运用，有助于推进清洁动力出产、下降碳排放，是对双碳战略的有利实践。而作为人工智能的分支范畴之一，机器学习已被引进动力办理。早在2016年，施耐德电气就开端探究经过机器学习协助客户进步动力办理效能，并在能耗及冷量猜测、设备调优战略办理、智能确诊三方面引进机器学习。”

  经探究实践，施耐德电气将机器学习运用于动力的端到端闭环办理，经过猜测未来24小时内的冷量和整个楼宇的能耗，进行设备调优，在设备运用的过程中发觉缺点，并凭借智能确诊确认设备问题、完结设备修理和保养，由此协助用户完结减排节能、高效运营。施耐德电气EcoStruxure™微网动力参谋（EMA）就是AI与动力办理结合的成功模范。作为依据AI技能的渠道，EMA与分布式动力无缝衔接，依据主动获取的天气预报、前史负荷和电价水平，主动猜测和经济调集分布式动力与负荷，优化客户动力本钱、碳脚印的一起，进步体系弹性。经过布置本地微网操控器T300及云端微网动力参谋EMA，以AI算法进行继续优化，协助浙江省电力有限公司旗下欣美电气在2020年完结削减碳排放829.5吨，新动力浸透率达70%，并由此首先获得浙江省企业首张“碳中和”证书。

  跟着电力商场由传统集中式配电向由新动力和分布式动力组成的双向交互式改变，以及倡议与鼓舞开展虚拟电厂的政策法规相继出台，虚拟电厂运用远景宽广。倪凯表明：“全球的环境与生态危机使电力革新火烧眉毛，我国双碳战略更加快了革新脚步。而革新进程中，存在发电侧清洁动力并网的波动性和间歇性，以及用户侧电力需求上的不确认性和随机性。为处理这样一些问题，亟需构建一个以电力商场为中心、以虚拟电厂为关键技能的新式电力体系。而虚拟电厂经过AI和大数据技能存储和处理海量电力数据，剖析并猜测电力负荷和可调控负荷，高效完结呼应分配，是AI与动力办理交融开展的重要运用范畴。”

  虚拟电厂的中心才能包含才智预调度、猜测性战略调理和云边协同调度操控。倪凯在共享电享科技的虚拟电厂架构经历时介绍：“电享科技考虑在边际侧，即在储能场景、充电场站、分布式动力、工厂负荷等场景中，电享科技VPP Cloud 虚拟电厂结合iEMS Edge边际操控战略，以完结实时监控，并在搜集分布式设备实时运转数据的一起，评价当时才能。”电享科技VPP Cloud虚拟电厂集光储充、微电网智能调度和负荷办理于一体，以“千站千面”的形状，完结每个“源-网-荷-储”的电力电量平衡、储能办理、战略运营和优化和谐运转，满意储能电站由规划扩张带来的运营和办理需求，以云-端互动完结了每个微网的灵敏战略运营。

  时逢双碳与数字化战略双转型，AI技能在动力范畴的深化，为处理杂乱体系操控与决策问题供给了有效途径。施耐德电气等待与生态同伴携手，经过继续探究AI技能与动力办理的高效交融，深化动力办理的数字化转型，助力完结更才智、更低碳的电力未来。