维小尼 Tang
来源:环球零碳
人工智能(AI)不只是“吃电怪兽”,也是能源转型和效率提升的核心工具。能源与AI已形成相互赋能、共生耦合关系。
在“Energy for AI”与“AI for Energy”的双向奔赴上,有些企业的“AI+能源”已形成王炸组合。
近日,南方电网发布《关于2024-2025赛季AI负荷预测技术比武年度成绩排名的通告》。《通告》显示,远景智能公司以综合得分排名第一的成绩夺得冠军。
《通告》表示,为全面贯彻国家“人工智能+”行动部署,落实南方电网公司数字化发展战略工作要求,持续推动调度域数字化智能化转型,南网总调以大电网调度负荷预测为场景,于2024年7月启动了为期一年的AI负荷预测技术比武,吸引了大量高水平人才队伍对南方区域(五省区+深圳市)次日负荷及未来10天负荷预测(含统调口径和系统口径)展开激烈角逐,取得了显著成效。
与远景智能一同获得优异表现的参赛队伍还有北京清软创新公司,南方电网人工智能公司,分别获得第二和第三名。
《通告》中,排在第一的“融合模型”由南方电网通过一定算法动态融合表现优异的队伍预测结果得到,非实际参赛厂家。

这个比赛的含金量还是很高的,参赛队伍实力都很强,既有能源电力企业,也有高校和科研院所,还有人工智能和软件公司,甚至还包括南网旗下的人工智能公司。
比如获得第二名的清软创新科技公司,成立于2005年,创始人及核心管理与技术人才团队来自清华、北大、西安交大等国内知名高校,是一家专业从事电力系统负荷预测决策软件及其相关咨询业务的高新技术企业。
该公司主要在电力市场、电网调度、电力规划、电力营销的负荷分析预测决策领域为客户提供软件产品及咨询服务。
获得第三名的南方电网人工智能科技有限公司由南网数字电网研究院公司全资持股,专注电力领域人工智能技术研发与应用。公司承担电力人工智能核心技术装备供应、基础设施赋能服务以及人工智能与能源融合解决方案开发,业务涵盖电力系统调度智能化、负荷预测优化、设备智能运维等核心场景。
2023年9月,该公司发布自主可控电力大模型创新平台,构建覆盖智能创作、设备巡检、电力调度等七大场景的AI应用体系 。2024年开展类脑架构设备采购和人形机器人关键技术研究,同时在贵阳、广州等地实施算力服务器运输安装调试及维保服务项目。
获得第一名的远景智能也来头不小,它隶属于全球领先的绿色科技企业远景科技集团,其全球最大的智能物联操作系统EnOS 已接入788GW能源资产,相当于全球新能源装机容量的四分之一。
笔者查询资料获悉,远景智能在类似比赛中,多次获得冠军。
根据2023年南方电网发布的《关于公布 2023 赛季新能源功率预测价值生态圈培育计划竞赛结果的函》,在新能源发电功率预测生态圈培育计划参赛队伍中,远景智能以累计全网综合平均得分95.3437分,排第一名,获比赛特等奖。
南方电网表示,比赛邀请了国内外新能源预测算法团队持续性开展公平、公正的现场技术比拼,力争从全球范围内筛选出适合南方区域的新能源预测“TOP 级”选手,构建“灵活、开放”的新能源功率预测价值生态圈。

图说:在2024年度的负荷功率预测生态圈培育计划中,远景智能综合得分处于前列。
远景智能是在这几次比赛中唯一一家同时获得发电功率预测和负荷功率预测双料冠军的企业。也是唯一一家利用AI技术同时赋能电源端、负荷端以及电力市场的企业。
远景通过AI赋能的新型电力系统,已覆盖发电、电网、负荷、储能、电站管理全链条的创新产品体系。
南方电网组织的系列AI负荷和功率预测技术比赛,之所以广受业界关注,还因为比赛持续时间比较长,经历了一个完整的年度。对于AI预测来说,长时间周期预测还是非常重要的,十来天或一两个月的预测,意义就没这么大,因为无法覆盖负荷变化的各种情形和曲线,只有拉长到一年,遭遇负荷的各种峰谷周期,才能充分体现AI策略的表现。
另外,我们知道,南网覆盖的范围包括广东,广西,海南,云南,贵州五省份,并承担香港和澳门的电力供应保障任务。这些地区的气象、环境、负荷相差很大。
对于这些地区的负荷预测,非常考验AI技术水平和对新能源出力的理解。这里除了有珠三角这种电力需求比较大的城市外,还要面临这些省份不同气候环境带来的气象预测。
在这些省份中,既有广东、海南、广西这样的沿海省份,经常面临台风袭击,这对风电的影响和波动是巨大的。
还有云南和贵州这样的高原地带,面临各种极端天气和降雨,还有极端高温和低温,岭南地区有时还会下雪,这种特别寒潮将带来额外的负荷需求。
在这样复杂环境下,对新能源功率和负荷的预测及匹配,是对“AI+能源”组合的真正考验。
而且这并不是模拟现实的花架子,而是真实环境的实战。
据南方电网介绍,他们实际上已经在使用比赛预测结果,以支持实际的日常业务操作。
每个团队报出预测结果后,南网会把这些预测结果比较好的进行融合,直接推给各个省电网的中调,供他们做每天调度计划的参考,有时还用于实际调度运行,包括机组启停计划的安排。
新能源与AI正走向融合,这将带来能源管理的根本性变化。
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