让人工智能为低碳未来电网工作

现在，对技术提供者来说，关键问题是——我们真的到了那一步了吗?我们是否找到了“应用数字化”解决复杂问题的正确方法?因为仅仅实现新的闪亮的系统，并不一定会转化为有意义的业务成果。技术的进步正在发生，而且肯定可以加以利用。然而，主要的障碍是“如何应用”这些进步，以确保能源过渡是无缝的/少颠簸的，并且对消费者来说，及时提供好处不会过于昂贵。

人工智能和机器学习如何帮助加速净零转型?

有一系列可用的数字技术，如物联网、设计思维、RPA、云计算、人工智能和机器学习等。从所有这些技术中，“数据科学”真正开辟了新的机会，以及以有效和深刻的方式进行业务活动的新方法。几乎每个公用事业公司都有这种燃料“原始数据”，通过以“工程师的方式”有效地应用人工智能和机器学习算法，可以获得“有价值的见解”。如果执行得当，AI/ML模型可以帮助最大限度地发挥DER的潜力，并减少浪费以实现净零。

市场上的许多产品都提供基于人工智能的解决方案，以解决网络规划、网格运营、客户参与、DER集成、资产优化等多个用例。然而，人工智能模型的使用通常不足以提供业务用户认为可靠、有益和值得信赖的结果。例如，在开发基于人工神经网络(ANN- Artificial Neural Networks)的预测模型时，必须了解人工智能建模技术和工程概念，以便提供有意义的结果。每个基于神经网络的模型都有基本的工作方式，这是基于“层”和“激活函数”。我们需要根据业务问题/用例的适用性和适用性来使用正确的“层”，然后使用具有相关功能的模型(如Relu, Sigmoid等)来激活。例如，下面是一些公用事业用例映射到ANN模型的常见示例:

那么，关键是什么呢?

数字技术的使用，特别是AI和ML模型，只与它对用例的适用性一样好。在正确的选择之后，我们还需要为每个有贡献的“自变量”分配仔细的权重，这将决定结果“因变量”。一些用例非常复杂，因此可能需要组合模型来实现可靠的预测。如果我们能够准确地预测近实时到日前/周，DER的编排将是高效、低成本的，对客户和网络有利，以负担得起、可靠和安全的方式实现净零的未来。