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為了預(yù)測(cè)一個(gè)復(fù)雜而不確定的世界，你不能僅依靠過去的數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)科學(xué)，你必須將其與社會(huì)的專業(yè)知識(shí)結(jié)合起來。
這句話是 Cosmo Tech 的 CEO Hugues de Bantel 說的。這家法國公司希望利用這項(xiàng)技術(shù)在未來能夠通過 AI 改變電力生產(chǎn)和分配環(huán)節(jié)。
這似乎和特斯拉創(chuàng)始人馬斯克的想法相似――和 AI 組隊(duì)，一起去答未來的疑題。
Cosmo Tech 這家公司選擇的是創(chuàng)建軟件來幫助決策者在最復(fù)雜的環(huán)境中做出決策，用軟件預(yù)測(cè)決策對(duì)其業(yè)務(wù)的影響，這屬于增強(qiáng)智能領(lǐng)域。增強(qiáng)智能的理念是將人類智能和人工智能結(jié)合起來。一旦做到了這一點(diǎn)，我們就有能力進(jìn)行預(yù)測(cè)，做出假設(shè)場(chǎng)景，再進(jìn)行決策。
而這些技術(shù)甚至可以應(yīng)用在電力行業(yè)。
我們都知道，太陽能和風(fēng)能是可再生的清潔能源，是未來能源的一種，但它們并不能保證提供穩(wěn)定和持續(xù)可預(yù)測(cè)的能源。他們?cè)诔鞘须娋W(wǎng)中的存在使能源平衡和優(yōu)化變得更加復(fù)雜。這導(dǎo)致了可再生能源的損失，以及電力供應(yīng)的故障。
2003 年，美國東北地區(qū)因清潔能源造成的大規(guī)模停電就造成了 5000 萬人連續(xù)多日的斷電。而在今天，歐美地區(qū)的私人住宅公寓也在安裝太陽能板來為自己供電，但私人住宅用戶無法消耗完太陽能板產(chǎn)生的能源，電力公司還需要購買（接收）這些多余的能源，讓這些過剩的電量還需要返回電網(wǎng)。
個(gè)人太陽能板的供大于求是一種情況，還有一種情況則是電力供不應(yīng)求。當(dāng)需求超過供應(yīng)時(shí)，電力公司就會(huì)啟用化石燃料發(fā)電廠，即啟用「峰值發(fā)電廠」，以避免停電。這個(gè)過程是昂貴的，無論是在消費(fèi)者使用成本方面，還是在環(huán)境影響方面，我們都該盡力避免此事的發(fā)生。
這是清潔能源應(yīng)用在電網(wǎng)中讓情況更復(fù)雜的一個(gè)縮影，這也意味著能夠按需提供能源的「智能電網(wǎng)」在未來幾年將變得越來越重要。
為此，英國的國家電網(wǎng)公司為此就在與 Google 旗下的 DeepMind 進(jìn)行初步談判，以開發(fā)一套系統(tǒng)準(zhǔn)確預(yù)測(cè)需求，更有效地平衡國家能源系統(tǒng)與風(fēng)能和太陽能的供應(yīng)。
而美國能源部也在與斯坦福大學(xué)國家加速器實(shí)驗(yàn)室合作，開發(fā)人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，以建立一個(gè)自主電網(wǎng)，處理來自衛(wèi)星圖像、公用事業(yè)運(yùn)營和其他來源的數(shù)據(jù)。
這依然是一個(gè)給 AI 投喂數(shù)據(jù)，再由 AI 反哺人類的案例。AI 在初始接收了大量電網(wǎng)系統(tǒng)中斷的案例，隨后他們就能逐漸學(xué)會(huì)從已定義的系統(tǒng)故障中區(qū)分（并精確分類）出正常的操作數(shù)據(jù)。
訓(xùn)練后，研究人員就可以將 AI 應(yīng)用到當(dāng)前數(shù)據(jù)中，代替曾經(jīng)的手動(dòng)處理方式。這是 AI 首次進(jìn)入電網(wǎng)的實(shí)時(shí)應(yīng)用領(lǐng)域，它能在瞬間發(fā)現(xiàn)哪里存在異常或故障，并定義干擾的類型和位置。
如果一個(gè)發(fā)電廠發(fā)生故障，那么其他發(fā)電廠的負(fù)荷可能會(huì)突然出現(xiàn)一個(gè)峰值。增加的負(fù)荷使發(fā)電機(jī)變慢，頻率降低。這需要快速地做出決策，快速指的是 500 毫秒以下。
而 AI 就是那個(gè)能在 500 毫秒內(nèi)做出決策的「人」，它能在 20-50 毫秒內(nèi)做出決策，有足夠的時(shí)間做出調(diào)整，保證電網(wǎng)的正常運(yùn)營。
