随着国家能源局发布的《关于加快推进能源数字化智能化发展的若干意见》的出台,电力行业的数字化智能化转型发展进入了新的阶段。在这个背景下,电力行业中的智能化设备供应商也得到了更多的关注和需求。本文将以西藏自治区昌都的电气设备供应商为例,结合大数据分析,探讨当前电力行业中数字化智能化转型的相关知识点。
首先,智慧融合是推进新型电力系统建设的基础。新型电力系统以数据为核心驱动,实现了数字与物理系统的深度融合。在智慧融合中,状态感知、智能学习和预测控制等技术发挥了重要作用。通过状态感知技术,电网内外参与耦合运行的物理系统可以从局部的感知量测转变为全局的确定性映射。智能学习可以从单纯物理量的分析转变为包括人的行为在内的非物理量的感知和智能研判。预测控制则可以从传统的电力物理系统的机理模型仿真和预测转变为融合机理和数据模型的信息物理耦合仿真预测,提升预测精度。
其次,发电功率预测是当前电力行业中重要的研究方向。新能源发电具有一定的间歇性和波动性特征,因此对其电量进行准确预测对电网调度具有重要意义。基于人工智能的预测模型在这一领域具有很好的应用潜力。与传统方法相比,基于AI的预测模型在高维非线性样本空间拟合能力更强,参数更容易获取,输入特征更灵活,并且结合智能优化算法可以进行参数自动寻优,进一步降低了人工调参工作量。发电功率预测的*性对于电力系统的稳定运行和新能源并网具有重要作用。
*,智能运维与巡检是电力系统运维管理中的重要环节。传统的人工巡检存在许多劣势,如工作难度大、危险指数高、及时性低、工作量大等。因此,采用智能化的巡检方式成为大势所趋。智能巡检具有人工巡检的灵活性和智能性,同时响应更加及时、效率更高、成本更低。随着技术的发展,智能机器人技术在电气行业的应用前景广阔,未来电力行业无人化巡检将成为行业的常态。相比传统的人工巡检,AI的替代具有更高的性价比。
根据以上分析,我们可以得出在西藏自治区昌都的电气设备供应商应具备数字化智能化转型相关的技术和能力。例如,他们可以提供智能化的电力系统建设解决方案,包括数字与物理系统的融合、状态感知、智能学习、预测控制等技术。同时,他们还可以提供基于AI的发电功率预测模型,用于帮助电网调度部门进行传统电力与新能源电力的调控计划,提高电力系统的调峰能力。此外,他们还可以提供智能运维与巡检解决方案,包括智能巡检设备和技术支持,以提高电力设备的运维效率和可靠性。
综上所述,随着国家能源局发布的《关于加快推进能源数字化智能化发展的若干意见》,电力行业中的数字化智能化转型已经成为大势所趋。在西藏自治区昌都,电气设备供应商需要具备智能化技术和解决方案,以适应新形势下电力行业的发展需求。他们可以通过智慧融合、发电功率预测和智能运维与巡检等方面的技术支持,为电力行业的数字化智能化转型提供保障和支持。