摘要:在生態(tài)環(huán)境保護(hù)戰(zhàn)略深入推進(jìn)的背景下,新能源領(lǐng)域的發(fā)展質(zhì)量和效率顯著升高,成為國民經(jīng)濟(jì)穩(wěn)步增長的內(nèi)生動力,而人工智能技術(shù)與新能源領(lǐng)域的有機(jī)結(jié)合,可進(jìn)一步提高新能源領(lǐng)域的整體發(fā)展水平。基于此,文章詳細(xì)分析了人工智能技術(shù)在新能源汽車、新能源發(fā)電以及新能源氣象模型等多個領(lǐng)域中的應(yīng)用要點(diǎn)后,從技術(shù)集成、數(shù)據(jù)安全與資源分配3個維度出發(fā),深度剖析了人工智能在新能源領(lǐng)域未來的發(fā)展前景,旨在促進(jìn)二者的深度融合,相關(guān)理論成果可為從業(yè)人員提供參考和借鑒。
關(guān)鍵詞:人工智能技術(shù);新能源領(lǐng)域;應(yīng)用方法;發(fā)展前景
中圖分類號:TP18; G642.0
文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A
0 引言
在數(shù)字化時代,信息技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)以及人工智能等先進(jìn)技術(shù)手段的發(fā)展,為新能源領(lǐng)域的生產(chǎn)經(jīng)營,提供了可靠的技術(shù)支撐,其中人工智能技術(shù)因功能作用較多,如智能識別、信息分析以及數(shù)據(jù)預(yù)測等,得到了廣泛的應(yīng)用,對于新能源企業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展,起著積極的促進(jìn)作用。但從部分新能源企業(yè)人工智能技術(shù)目前的應(yīng)用情況來看,還存在規(guī)范性、標(biāo)準(zhǔn)性不足等問題,限制了企業(yè)行業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展。因此,深層次分析并研究人工智能技術(shù)在新能源行業(yè)的應(yīng)用與發(fā)展前景,對于我國新能源領(lǐng)域的可持續(xù)發(fā)展,具有深遠(yuǎn)的意義。
1 研究背景
根據(jù)國家能源局對外發(fā)布的《2025年能源工作指導(dǎo)意見》可知,其提出的21項年度重點(diǎn)任務(wù)中,有一項明確指出,應(yīng)積極開展國家能源數(shù)字化轉(zhuǎn)型技術(shù)試點(diǎn)項目建設(shè),大力推進(jìn)人工智能技術(shù)在新能源領(lǐng)域中的全面有效應(yīng)用,助力新能源領(lǐng)域的智能化、數(shù)字化、現(xiàn)代化發(fā)展。由此可知,人工智能技術(shù)與新能源產(chǎn)業(yè)的深度結(jié)合,是我國新能源領(lǐng)域未來發(fā)展的重點(diǎn)目標(biāo)和主要趨勢,但就實(shí)際情況而言,我國新能源汽車、發(fā)電等領(lǐng)域,在應(yīng)用人工智能技術(shù)時,還存在淺層化、表面化的情況,未能充分發(fā)揮人工智能技術(shù)的作用和價值,導(dǎo)致生產(chǎn)質(zhì)量和效率較低,難以適應(yīng)市場環(huán)境的復(fù)雜變化。因此,我國新能源領(lǐng)域的各個產(chǎn)業(yè)、企業(yè)應(yīng)結(jié)合自身業(yè)務(wù)性質(zhì)與特征,深入挖掘人工智能技術(shù)的多元化方法,通過對該技術(shù)的創(chuàng)新應(yīng)用,提高生產(chǎn)經(jīng)營的智能化水平,實(shí)現(xiàn)真正意義上的轉(zhuǎn)型升級。
2 人工智能技術(shù)在新能源領(lǐng)域中的應(yīng)用與發(fā)展
2.1 新能源汽車
據(jù)Quest Auto 2024年新能源汽車市場發(fā)展年度大報告顯示,2024年新能源汽車領(lǐng)域呈現(xiàn)高增長與高競爭并存的特點(diǎn),其中新能源汽車產(chǎn)量首次突破1000萬輛,小米SU7上市引發(fā)業(yè)內(nèi)外廣泛討論關(guān)注,第一梯隊的比亞迪持續(xù)領(lǐng)跑,第二梯隊的特斯拉中國居高不下,同時上汽通用五菱以及理想汽車等,也表現(xiàn)出了強(qiáng)勁的發(fā)展勢頭,具體情況如表1所示[1]。
通過對表1的觀察和分析可知,新能源汽車領(lǐng)域未來發(fā)展前景廣闊,各大汽車廠商的業(yè)務(wù)量都展現(xiàn)出增長的趨勢,為滿足市場個性化、多元化的產(chǎn)品需求,須要加強(qiáng)對人工智能技術(shù)的應(yīng)用,最大化生產(chǎn)質(zhì)量和效率后,進(jìn)一步提高市場的認(rèn)可度與滿意度。在具體實(shí)踐中,可結(jié)合以下內(nèi)容。
(1)感知識別。在新能源汽車運(yùn)行過程中,利用傳感器設(shè)備與激光雷達(dá)裝置等,采集獲取到一系列有價值的信息數(shù)據(jù),如道路、行人、交通標(biāo)志燈,再傳輸?shù)饺斯ぶ悄芟到y(tǒng)內(nèi),借助深度學(xué)習(xí)算法,對各種數(shù)據(jù)、圖像的特征進(jìn)行提取和學(xué)習(xí)后,反饋至駕駛系統(tǒng)內(nèi),可為新能源汽車精準(zhǔn)識別、定位障礙物提供助力。
(2)決策規(guī)劃。數(shù)據(jù)分析與挖掘是人工智能技術(shù)最顯著的功能特征之一,當(dāng)傳感器裝置將各類數(shù)據(jù),實(shí)時共享到人工智能系統(tǒng)內(nèi)后,該系統(tǒng)就會對數(shù)據(jù)信息展開深層次的挖掘和分析,從中識別出交通堵塞、交通事故等情況后,傳輸?shù)經(jīng)Q策系統(tǒng)內(nèi),為給新能源汽車決策系統(tǒng)更加科學(xué)地下達(dá)指令、執(zhí)行任務(wù)提供可靠的數(shù)據(jù)支持。同時,人工智能系統(tǒng)還能夠根據(jù)路況,為新能源汽車規(guī)劃一條最佳路徑,避開堵塞較為嚴(yán)重的區(qū)域,在減少行駛時間的同時,實(shí)現(xiàn)對燃料的有效利用,避免造成不必要的資源浪費(fèi)[2]。
(3)自動駕駛。自動駕駛是新能源汽車領(lǐng)域未來發(fā)展的主要趨勢,而人工智能技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用,為自動駕駛的實(shí)現(xiàn)提供了助力。例如,將人工智能技術(shù)與駕駛系統(tǒng)有機(jī)結(jié)合到一起后,就可實(shí)現(xiàn)對巡航模塊的有效控制,結(jié)合路況自動調(diào)節(jié)車速、自動調(diào)整轉(zhuǎn)向、自動換車超車等,能夠在最大程度上保證無人駕駛的安全性與可靠性。
(4)故障診斷。在新能源汽車領(lǐng)域高速發(fā)展的進(jìn)程中,搭載的電力電子設(shè)備更迭速度較快,功能日益豐富,但內(nèi)部結(jié)構(gòu)的復(fù)雜程度也越來越高,傳統(tǒng)單一的故障檢測模式,已經(jīng)難以滿足新能源汽車電力電子設(shè)備對高質(zhì)量故障診斷和維修的需求。而將人工智能技術(shù)應(yīng)用到電力電子設(shè)備電池、電機(jī)以及電控系統(tǒng)等新能源汽車核心設(shè)備的故障檢測中,既能夠彌補(bǔ)傳統(tǒng)檢測技術(shù)的欠缺和不足,又能夠提高故障維修質(zhì)量,延長設(shè)備的使用年限。例如,在電機(jī)故障診斷中,利用以人工智能技術(shù)為依托的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),對電機(jī)轉(zhuǎn)子故障的震動信號展開頻譜分析,能夠掌握故障的發(fā)展規(guī)律并定位故障的具體位置,為技術(shù)人員更加高效地開展維修工作創(chuàng)造有利條件。
2.2 新能源發(fā)電系統(tǒng)
新能源發(fā)電是一種以清潔可再生能源為依托的發(fā)電模式,具有清潔、高效、綠色等多種優(yōu)勢特征,對于生態(tài)環(huán)境的改善,起著積極的促進(jìn)作用,例如光伏發(fā)電系統(tǒng)、風(fēng)電場等,都屬于新能源發(fā)電領(lǐng)域,二者的內(nèi)在作用機(jī)理存在一定的差異,以風(fēng)力發(fā)電為例,主要是安裝風(fēng)力渦輪機(jī)后,當(dāng)渦輪機(jī)的葉片在風(fēng)力的作用下旋轉(zhuǎn)后就會產(chǎn)生電能,減少了對煤炭、化石等傳統(tǒng)能源的利用,加快了生態(tài)文明保護(hù)工程的建設(shè)步伐。
在新能源發(fā)電領(lǐng)域人工智能技術(shù)的應(yīng)用場景較多,主要體現(xiàn)在功率預(yù)測、故障識別、儲能調(diào)節(jié)3個維度,具體如下所述。
首先,新能源發(fā)電系統(tǒng)受氣候環(huán)境的影響較大,因此本身具備較強(qiáng)的不確定性,使得功率輸出也存在多變性,若未能準(zhǔn)確預(yù)測風(fēng)力概率與光伏概率,將會干擾到新能源發(fā)電系統(tǒng)的可靠運(yùn)行。對此,為保證功率預(yù)測的準(zhǔn)確性與時效性,要加強(qiáng)對人工智能技術(shù)的應(yīng)用,主要是構(gòu)建預(yù)測模型后,再對短期、長期風(fēng)力、光伏進(jìn)行客觀預(yù)測,如圖1所示。
通過對圖1的觀察和分析可知,這種以人工智能技術(shù)為導(dǎo)向的預(yù)測系統(tǒng),可將風(fēng)力預(yù)報結(jié)果與光伏預(yù)報結(jié)果科學(xué)轉(zhuǎn)換為預(yù)測數(shù)據(jù),再實(shí)時共享到電網(wǎng)端,為電網(wǎng)展開靈活的調(diào)度管理、資源配置奠定堅實(shí)的理論基礎(chǔ)[3]。
其次,在新能源發(fā)電系統(tǒng)的故障識別中,人工智能技術(shù)的應(yīng)用,主要體現(xiàn)在深度學(xué)習(xí)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上,將這2種智能算法有機(jī)結(jié)合到一起后展開故障識別,能夠從大規(guī)模數(shù)據(jù)中,快速識別提取出特征數(shù)據(jù)并掌握非線性規(guī)律,保證故障診斷的可靠性。同時,在發(fā)電系統(tǒng)與設(shè)備的預(yù)防性維護(hù)中,科學(xué)應(yīng)用人工智能技術(shù)也能夠發(fā)揮出顯著的作用和價值,該技術(shù)能夠提前排查出電力設(shè)備潛在的風(fēng)險隱患,提醒檢修人員到達(dá)現(xiàn)場并及時解決隱患問題,可做到真正意義上的及時發(fā)現(xiàn)問題并解決問題,從而推動新能源發(fā)電系統(tǒng)的長期安穩(wěn)運(yùn)行。
最后,利用人工智能技術(shù)構(gòu)建智能化、數(shù)字化的儲能系統(tǒng)后,準(zhǔn)確預(yù)測電力需求,結(jié)合預(yù)測結(jié)果,調(diào)節(jié)儲能系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài),促使供需平衡,可有效減少棄風(fēng)、棄光等不良現(xiàn)象,以進(jìn)一步提高新能源的綜合利用效率。
2.3 新能源氣象模型
在新能源發(fā)電系統(tǒng)投入運(yùn)行的過程中,須要通過準(zhǔn)確客觀的氣象預(yù)測,調(diào)整優(yōu)化工作模式,實(shí)現(xiàn)對電力資源的科學(xué)配置,但隨著全球氣候環(huán)境的變暖,氣象預(yù)測的難度和復(fù)雜程度日益升高,傳統(tǒng)的預(yù)測方法,不僅須投入大量的資金資源、時間精力,還難以保證預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確性,給新能源發(fā)電系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行,造成了不良影響。對此,在新能源需求日益增長的背景下,氣象預(yù)測領(lǐng)域亟須對傳統(tǒng)的氣象預(yù)測方式進(jìn)行創(chuàng)新和升級,最大化預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確性,助力新能源發(fā)電系統(tǒng)的可靠運(yùn)行。而人工智能技術(shù)則能為氣象預(yù)測方式的更新優(yōu)化提供渠道和路徑。
新能源氣象領(lǐng)域在實(shí)際應(yīng)用人工智能技術(shù)時,可構(gòu)建多模態(tài)氣象大模型,將氣象觀測數(shù)據(jù)、數(shù)值天氣預(yù)報以及衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)等統(tǒng)一融入一個模型后,預(yù)測局部地區(qū)的氣候環(huán)境,能夠大幅度提高預(yù)測的精度和準(zhǔn)度,如圖2所示。
通過對圖2的觀察和分析可知,這種模型的核心是transformer神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),作為人工智能技術(shù)的重要組成部分,該注意力機(jī)制神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)主要由4個模塊組成,分別是輸入模塊、輸出模塊、解碼器與編碼器,在前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與注意力機(jī)制的作用下,可有效地學(xué)習(xí)、處理復(fù)雜的氣象數(shù)據(jù),挖掘出氣象數(shù)據(jù)潛在的規(guī)律,實(shí)現(xiàn)對局部氣候環(huán)境的可靠預(yù)測。
2.4 智慧城市能源系統(tǒng)
對于現(xiàn)代城市而言,智慧能源系統(tǒng)指的是以通信系統(tǒng)為核心,建設(shè)以水力發(fā)電、風(fēng)力發(fā)電為主的電源側(cè)后,配置以電動汽車為核心的需求側(cè),如圖3所示。
通過對圖3的觀察和分析可知,這種系統(tǒng)的整體技術(shù)架構(gòu)較為復(fù)雜,需要強(qiáng)大技術(shù)體系的支撐,才能夠長期保持穩(wěn)定的運(yùn)行狀態(tài),而人工智能技術(shù)可以為各個模塊之間的深度融合、輸電線路的合理規(guī)劃等提供堅實(shí)的技術(shù)保障。例如,在新能源輸電線路的路徑規(guī)劃中,利用人工智能技術(shù)構(gòu)建線路模型后,對輸電線路的可靠性進(jìn)行客觀評估,再有針對性地規(guī)劃布局形式,可大幅度提高輸電質(zhì)量和效率,從而降低各種故障問題的發(fā)生概率,減少后期維護(hù)成本[4]。
3 人工智能技術(shù)在新能源領(lǐng)域的未來發(fā)展前景分析
3.1 技術(shù)集成
新能源領(lǐng)域未來在升級、創(chuàng)新人工智能技術(shù)的過程中,要注重技術(shù)集成,即將人工智能技術(shù)與物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、5G技術(shù)等有機(jī)結(jié)合到一起,強(qiáng)化人工智能系統(tǒng)的實(shí)用性與功能性[5]。
以物聯(lián)網(wǎng)和云計算為例,新能源汽車領(lǐng)域?qū)⑽锫?lián)網(wǎng)技術(shù)與人工智能技術(shù)科學(xué)銜接到一起后,從物聯(lián)網(wǎng)內(nèi)獲取信息數(shù)據(jù),再展開預(yù)測分析、環(huán)境感知與決策制定,能夠提高新能源汽車的自動化水平,強(qiáng)化駕駛員的體驗(yàn)感與滿意度,增強(qiáng)新能源汽車的市場競爭力。而新能源氣象領(lǐng)域可將人工智能技術(shù)與云計算融合到一起,利用云計算強(qiáng)大的計算能力與豐富的儲存資源,為人工智能系統(tǒng)預(yù)測局部氣候環(huán)境提供理論支撐,有利于提高預(yù)測的準(zhǔn)確性與時效性,從而達(dá)成理想的預(yù)測目標(biāo)。
另外,新能源領(lǐng)域在傳輸、共享數(shù)據(jù)時,還可以將人工智能與5G技術(shù)科學(xué)連接,5G技術(shù)強(qiáng)大的傳輸能力可增強(qiáng)人工智能技術(shù)的數(shù)據(jù)處理、分析與共享能力,避免因網(wǎng)絡(luò)堵塞問題影響人工智能系統(tǒng)的高質(zhì)量運(yùn)行[6]。
3.2 數(shù)據(jù)安全
人工智能技術(shù)在服務(wù)新能源領(lǐng)域的過程中,主要是通過數(shù)據(jù)的形式展現(xiàn)服務(wù)成果,而這些數(shù)據(jù)的私密性較強(qiáng),一旦發(fā)生泄露、丟失等情況,就會影響企業(yè)、行業(yè)的健康發(fā)展。因此,相關(guān)企業(yè)在升級人工智能系統(tǒng)的過程中,要提高對數(shù)據(jù)安全的重視程度,將防火墻等安全防護(hù)技術(shù)嵌入人工智能系統(tǒng),增強(qiáng)系統(tǒng)的安全系數(shù),避免出現(xiàn)數(shù)據(jù)泄露等風(fēng)險,助力新能源企業(yè)的健康發(fā)展[7]。
3.3 資源分配
多能源協(xié)同管理始終是新能源發(fā)電領(lǐng)域未來發(fā)展的核心目標(biāo),而多能源協(xié)同管理的關(guān)鍵在于分配,因此,智能電網(wǎng)在未來應(yīng)繼續(xù)深入應(yīng)用人工智能技術(shù),在該技術(shù)的支撐下,提升電網(wǎng)的智能化水平,對各種可再生清潔能源展開協(xié)同調(diào)度,減少資源浪費(fèi),以實(shí)現(xiàn)最優(yōu)利用的協(xié)同管理目標(biāo)。另外,現(xiàn)代城市在未來升級完善智慧能源系統(tǒng)時,也要重視對人工智能技術(shù)的創(chuàng)新,在充分掌握機(jī)器學(xué)習(xí)算法、深度學(xué)習(xí)算法以及卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等關(guān)鍵算法性質(zhì)特點(diǎn)的前提下,優(yōu)化改進(jìn)算法,彌補(bǔ)現(xiàn)行算法存在的欠缺和不足,為新能源的大范圍甚至全面普及提供支持[8]。
總體而言,新能源的各個領(lǐng)域在未來仍然要充分、全面地利用人工智能技術(shù),借助該技術(shù)的數(shù)據(jù)分析、挖掘以及應(yīng)用等多種功能,實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量、高水平發(fā)展,以緩解環(huán)境污染問題日益嚴(yán)峻的局面[9]。
4 結(jié)語
綜上所述,在新能源領(lǐng)域現(xiàn)代化發(fā)展進(jìn)程中,人工智能技術(shù)得以有效應(yīng)用,展現(xiàn)出了其廣闊的應(yīng)用潛力。新能源領(lǐng)域要投入更多的資金資源,用于人工智能技術(shù)的引進(jìn)和數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的完善,實(shí)現(xiàn)對人工智能技術(shù)的深度應(yīng)用,促進(jìn)行業(yè)的智能化、現(xiàn)代化發(fā)展,為我國生態(tài)文明環(huán)境保護(hù)工程的加快推進(jìn),注入活力和動力,促進(jìn)社會經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展。在未來,人工智能領(lǐng)域與新能源領(lǐng)域應(yīng)繼續(xù)致力于技術(shù)升級與業(yè)務(wù)更新,將二者緊密結(jié)合到一起,為我國新能源領(lǐng)域的可持續(xù)發(fā)展提供助力。本文研究成果具備一定的理論參考和實(shí)踐指導(dǎo)價值,能夠?yàn)槲覈履茉搭I(lǐng)域更好地應(yīng)用人工智能技術(shù)提供借鑒。
參考文獻(xiàn)
[1]韓富佳,王曉輝,喬驥,等.基于人工智能技術(shù)的新型電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測研究綜述[J].中國電機(jī)工程學(xué)報,2023(22):8569-8592.
[2]廖勇,張炎,汪浩,等.智能網(wǎng)聯(lián)新能源汽車中的人工智能技術(shù)應(yīng)用綜述[J].重慶理工大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)),2023(7):1-15.
[3]張隴平,金小棟,蔻明陽.人工智能技術(shù)在智能網(wǎng)聯(lián)新能源汽車中的應(yīng)用[J].汽車測試報告,2023(9):40-42.
[4]王浩哲,丁愛飛,陸繼翔,等.計及新能源接入的地區(qū)電網(wǎng)人工智能無功優(yōu)化[J].電網(wǎng)與清潔能源,2023(1):133-142.
[5]王世寶.淺談大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)在新能源汽車行業(yè)中的應(yīng)用[J].中國培訓(xùn),2021(10):70-71.
[6]張力,應(yīng)振華.人工智能技術(shù)在新能源功率預(yù)測中運(yùn)用研究[J].電力設(shè)備管理,2024(18):149-151.
[7]閆俊.基于人工智能技術(shù)的新能源發(fā)電系統(tǒng)智能化故障檢測研究[J].通訊世界,2024(9):130-132.
[8]張哲.人工智能技術(shù)在智能網(wǎng)聯(lián)新能源汽車中的應(yīng)用[J].汽車知識,2024(7):32-34.
[9]邢雷.人工智能技術(shù)在新能源汽車中的應(yīng)用探析[J].汽車維修,2024(2):14-16.
(編輯 沈 強(qiáng))
Application and development prospects of Artificial Intelligence technology in the field of new energy
WANG Chengshen1, ZHANG Ning2
(1.Tongshan District Economic Development Bureau, Xuzhou 221100, China;
2.Xuzhou Muniu Liuma Robot Technology Co., Ltd., Xuzhou 221100, China)
Abstract:With the deepening of the ecological environment protection strategy, the development quality and efficiency of the new energy field have significantly improved, becoming an endogenous driving force for steady growth of the national economy. The organic combination of Artificial Intelligence technology and the new energy field can further improve the overall development level of the new energy field. Based on this, this article analyzes in detail the application points of Artificial Intelligence technology in multiple fields such as new energy vehicles, new energy power generation, and new energy meteorological models. Starting from the three dimensions of technology integration, data security, and resource allocation, it deeply analyzes the future development prospects of Artificial Intelligence in the field of new energy, aiming to promote the deep integration of the two. Relevant theoretical achievements are expected to provide reference and inspiration for practitioners.
Key words:Artificial Intelligence technology; the field of new energy; application methods; development prospects