人工智能在智慧能源管理中的應用分析

宋曉亮

摘 ?要：能源都會采取不一樣的形式存儲下來，其主要的能源包括天然氣、石油、煤炭，太陽能等等。煤炭、石油、以及天然氣等都屬于化石能源，也是太陽能在10多億年的時間之內所逐步累積起來的產物。如何才能夠滿足客戶要求，實現能源轉型升級，需要相關人士引起高度重視，要逐步構建起和客戶共榮以及與社會共贏新型現代化供電服務中心，這是新的形勢之下的一個新的戰略，同時也是當前社會發展過程當中的重要的一大課題，本文主要是關于人工智能在智慧能源管理中的應用研究，以供相關專業人士進行參考和借鑒。

關鍵詞：人工智能;智慧;能源管理;應用

在當前的時代背景之下，不僅僅需要切實的保障社會經濟的向前發展，而且也需要高度重視環境保護工作，尤其是當前的能源正在逐漸的稀少，更加需要強化新能源的廣泛使用，提高資源能源的利用效率，要求進行智慧化的管理。當前云計算以及物聯網技術獲得了相對較為快速的發展，同時全球數據中心建設也呈現出了迅猛的發展和增長，逐步的朝著集中化以及規模化方向迅猛的發展起來，

一、新能源產業特征

1、清潔環保性

和傳統的化石能源相比較來講，新能源具有獨特的優勢，相關人士要求能夠強化新能源的廣泛應用[1]。實際如果單純的使用化石能源，會存在著很大缺陷和問題，容易導致大量二氧化碳被排放到環境當中，隨著社會經濟以及科學技術的飛速發展，將會大量使用各種各樣化石能源，但是過多使用化石能源，將會造成環境的破壞和惡化，是以犧牲環境為代價的，容易造成資源的嚴重匱乏，同時也會導致生態環境持續性惡化[2]。在這樣的局面之下，需要相關的工作人員能夠開發和利用新型清潔環保能源，這已經屬于箭在弦上、迫在眉睫的一項任務，要求轉變傳統思想觀念，要盡量減少石化能源，盡可能以清潔環保型能源來取代石化能源，這一方面可以有效的緩解傳統能源的緊張問題，另一方面也有利于環境保護，對于實現經濟發展和環境改善都具有重要的意義和價值[3]。

2、科學技術含量高

在當前的時代背景之下更加需要促進社會經濟向前發展，國內傳統能源產業相關技術已經相對較為成熟和完善，但是對于新能源產業來講，所涉及到的技術含金量比較高，也涉及到了諸多復雜的技術，包括海洋技術、電子技術以及生物技術等等，這都是很多先進技術成果，在發展新能源產業的過程當中，還需要進一步加強科研人員以及科研成果大力投入，同時也需要資金持續性融入其中，但是在對新能源產業進行發展的過程當中本身也存在著研發風險，需要相關人士能夠進一步強化風險防控工作。

二、數據中心能量智能調度管理

1、錯峰用電管理

在當前的時代背景之下要通過利用數據中心對于能量、資源實現調度管理，一般而言，傳統的非居民用電根據用途可以分為大工業用電、一般工商業用電以及農業用電，根據電壓等級的不同又分為平段用電、高峰用電、尖峰用電以及低谷用電等四大類型。通常而言，尖峰用電主要就是指夏季用電高峰階段，或者是一般工作日的用電高峰階段，這個過程當中，電力相對較為緊張，同時電力的價格相對較為昂貴，一般來講，尖峰用電時刻平均價格都會在低谷用電價格的三倍以上，另外低谷用電時刻主要就是指節假日或者是夜間用電。在這個時期電力相對較為豐富，同時價格也比較低廉。這樣的局面之下，需要減少高峰負荷用電，適當的增加低谷負荷用電，這樣才能夠促使電力資源實現更加良好調節，同時也可以對于能源實現統籌安排和協調，對于企業降低成本具有重要的價值和意義，還能夠讓企業資金利用效率得到顯著提升，有利于保障企業資本實現科學合理配置。

2、供電配置智能指導

數據中心主要就是通過利用市電為主以及電池為輔的供電模式，這樣就可以切實的保障24小時都可以實現整個企業正常穩定運行和工作，在這個模式之下，電力使用的過程當中要切實的保障數據中心發揮重要的作用。如何才能夠促使數據中心動力可用度得到提高，切實的保障企業安全穩定及可靠運營和生產是至關重要的一項任務，對于智慧能源管理來講，其要關注關鍵指標，例如斷電時長、斷電時間、供電量，還需要考慮每天最短斷電時長、最長斷電時長、分時斷電次數等等，同時要針對于指數數據進行必要的分析和采集，這樣才能夠逐步的形成更加可靠以及全面的供電報告要求，可以基于供電報告系統性配置電力。

3、負荷預測

負荷預測，屬于電力規劃的一大基礎。電力系統運行過程之中，受很多方面因素影響，這些因素以及負荷之間具備了非線性關系，同時，關系比較復雜。以往電力系統負荷預測過程通過傳統統計分析，這種方法存在著一定弊端，難以適應電力系統發展需求。人工智能預測技術逐漸發展起來，人工智能領域兩項技術是專家系統以及神經網絡技術。其中，對于神經網絡，它可以對時間序列預報問題有效解決，要求合理引入到電力系統，促使神經網絡技術可以電力系統負荷預測過程之中發揮出重要作用。

4、安全評價

如今，電力系統運行過程受到各方面因素影響，因此，電力系系統會出現一定干擾以及事故，包含有人為失誤導致的事故、設備損壞導致的事故以及自然現象導致的事故問題等等。所以，基于這一方面考慮，要求明確干擾或事故影響下電力系統自身承受能力，準確評判這一能力具有重要意義。人工智能技術系統之中，神經網絡是安全評估的一大手段，得到了很大程度發展，對電力系統安全運行起到促進作用。主要采用仿真方法，通過電力系統靜態與暫態響應進行模擬，預想事故難度。人工智能技術在預想事故篩選上有著廣闊前景，促使這項技術與運行人員經驗結合，能夠提升仿真效果和仿真適用性。

結語：

綜上所述，在當前的時代背景之下更加需要針對于能源進行合理科學的管理和調度，隨著人工智能、大數據、云計算以及物聯網技術的進一步發展，更加需要強化智慧能源管理工作，在智慧能源管理的過程當中，要合理及科學應用人工智能技術，還需要強化統籌管理和控制，結合未來社會發展趨勢，有效提高能源管理效果和管理水平。

參考文獻

[1] 周詠，王彬彬，李清，李峰.智慧能源管理平臺在大型公共建筑中的應用研究——以蘇州現代傳媒廣場為例[J].建筑節能（中英文），2021，49（03）：113-118.

[2] 龍惟定.人工智能技術在建筑能源管理中的應用場景[J].建筑科學，2021，37（02）：127-136+145.

[3] 余秋熠.電力電子的智能化控制技術探析[J].電腦編程技巧與維護，2020（08）：138-140.

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