欧宝APP:力维智联陈仕波:综合能源服务平台演进研究及实践

日期:2021-05-31 17:39:02 | 人气: 59115

欧宝APP:力维智联陈仕波:综合能源服务平台演进研究及实践 本文摘要:我们提供三种形态的大数据AI数据产物互助方式:第一种是购置人工智能大数据平台产物,自己举行数据建模;第二种方式是将成熟的大数据AI产物集成到您现有业务系统中,给您的平台实现快速AI赋能;第三种是基于互助方的业务需求和数据举行AI大数据产物的定制开发。

我们提供三种形态的大数据AI数据产物互助方式:第一种是购置人工智能大数据平台产物,自己举行数据建模;第二种方式是将成熟的大数据AI产物集成到您现有业务系统中,给您的平台实现快速AI赋能;第三种是基于互助方的业务需求和数据举行AI大数据产物的定制开发。——深圳力维智联技术有限公司 电力物联网产物总司理 陈仕波 在全球数字化、智能化历程以及能源厘革新时代生长配景下,能源企业从生产型向服务型转型生长已经成为全球性趋势。能源行业市场化体制机制革新同时也在不停深入推进,北极星电力网于6月11日-12日,在上海举行“第二届综合能源服务工业创新与电力物联网建设生长大会”,北极星电力网、北极星电力APP对集会举行全程直播。深圳力维智联技术有限公司电力物联网产物总司理 陈仕波在大会做《综合能源服务平台演进研究及实践》主题演讲,以下为讲话实录:列位专家,大家下午好。

我今天给大家汇报的主题是综合能源平台的演进和实践,跟大家分享一些我们在建设中的心得。首先给大家先容一下力维智联。力维智联是从事以泛在数据的接入与汇聚以及多维数据融合智能为焦点技术的AIoT产物息争决方案公司。

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我们在动环监控这个领域,已经有20多年的富厚履历。我们做的上海浦东智慧都会大脑,已入选国家全国推广的智慧都会案例集。

我们建设的省级综合能源服务平台,已经开始上线运行。在这当中遇到了一些困惑和一些难题,跟大家一起来探讨一下。

今年国网的综能业务目的是200亿的市场,市场空间很大。各省建设综能平台时,都在问一个问题:数据价值怎么变现?我们来看一下数据价值变现的DIKW模型。其中的D是数据,就是我们说的多维数据接入,是视察和怀抱的原始素材;I是信息,是经由处置惩罚之后对于数据的明白,它解决的是我们怀抱和视察的工具是什么;K是知识,是从信息数据提取出来的纪律以及相关性,这是在做信息数据分析之后获得的抽象,是解决做什么的问题;W是智慧,是基于知识综合应用的推理和预测,是解决在什么时候做什么的问题。看看我们在各个层面所做的事情:CPS、物联接入、数据尺度化、数据归一化、数据时空标签等是数据层面的事情;数据存储及治理、数据资产化、数据时空维度统计分析及数据可视化等是信息层面的事情;知识层面在做的事情是客户/设备画像、知识治理系统、AI群控系统、AI调理系统、知识AI大数据产物等;智慧层面在做售电电量预测、最大需量预测、设备故障预测、智慧AI大数据产物等。

数据、信息层面大家都基本实现了,但到了知识和智慧这个层面大家都犯困惑。为什么呢?知识和智慧层面的事情需要在IT专家和业务专家基础上,还需要AI专家一起才气把这个事情搞得定。

所以现在各综能公司都在问这个问题,我怎么把数据变现,怎么带来数据价值。力维的综能平台实践跟大家分享一下。先从整个平台的架构来看。

最底层为综合能源服务CPS系统,再往上就是物联治理中心、数据中心、企业中台,之上另有智能建模引擎、应用构建引擎,在以此为支撑提供各个业务应用。通过这个平台让我们所有业务支撑酿成一件简朴快捷的事。

在这内里,DIKW是怎么来解决呢?通过CPS系统和物联中心解决数据的问题;在数据中心和应用层,解决信息化的问题;我们要在数据中心,及数据中心之上的业务应用层增加知识、智慧的能力,即让它具备智能。怎么让它具备智能呢?我们给它在数据中心装上一个高性能的执行引擎,这个引擎执行智能算法;AI算法需建模,我们提供了可视化的建模工具,可以用组态的方式,无编码地把AI模型建设起来;再配合调理平台,支撑构建一套完整的业务应用。这就是我们的Sentosa人工智能大数据平台。Sentosa人工智能大数据平台席卷了当今所有主流的AI算法,把各AI算法做成一个一个的组件。

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每一个组件,我们称为算子。基于这些算子,构建算法模型,这些模型有一定数学基础的人就可以构建。算法模型有哪一些呢?有数理统计、机械学习、数学优化、知识图谱,以及自然语言识别。在建模历程及算法效果输出都可以举行可视化的出现来举行分析。

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每一个算法模型建好之后,形成算子流。基于一系列算子流,可以形成一个端到端的业务应用。

它可能是一其中间件,可能是一个web应用,可以做成独立的web系统,也可能做成现有系统当中的一个页面。这些是发电机组的着力计划和售电预测的案例。

详细的算法,感兴趣的我们可以下来再探讨。重点给大家先容一下最优需量预测。

当前大家在做需量申报时,都是报前个月最大需量,或者是上一个季度的、去年同期最大需量。但这并不是最好的方式。需量申报的实质是寻找交钱最少的需量申报,通过我们的人工智能大数据平台可以寻找到最优申报需量。下面我们来看一下最优需量预测的建模历程是如何开展的。

首先会做数据的准备和数据导入,数据准备完之后,我们要做什么呢?就是寻找数据纪律。怎么找到数据的纪律呢?要对它举行探索性的分析,找数据特征,看看是不是有纪律,可不行以举行建模分析。

案例中我们找出来的特征,是有时间相关性。第二步是基于已经找到的时间相关性特征,对于这个时间相关性的数据,举行统计和分析,找到一个合理的数据的漫衍及置信区间。

第三步举行建模,我们知道时间序列预测有许多算法,怎么办呢?把几个可能的算法划分实验,找到合适的算法和参数,看哪一些是合适的,基于此我们找到两个都合适算法。大家会感受这个建模历程很烦,因为都要自己去找。不用怕,我们提供自动建模,建模完成之后,还提供自动调参功效。最后我们找到最优容量预测模型和参数。

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我们来总结一下,人工智能的建模分成五步。第一步就是准备数据,我们支持险些大家可以想到的所有数据类型,包罗流式数据、文本数据和各种数据库类型的数据对接;导入数据之后举行数据处置惩罚,处置惩罚的目的就是保证数据质量,就是我们通常所说的做数据治理;数据质量保证之后,要做建模的探索分析,看看是什么样的数据特征;最后找到它合适的特征,举行建模;建模之后,举行可视化的分析。建模是一个重复迭代的历程,验证完成,我们就可以公布产物了,可以是中间件形式的产物,也可以进一步使用调理平台做成端到端的web应用。

力维智联提供三种形态的大数据AI数据产物互助方式:第一种是购置人工智能大数据平台产物,自己举行数据建模;第二种方式是将成熟的大数据AI产物集成到您现有业务系统中,给您的平台实现快速AI赋能;第三种是基于互助方的业务需求和数据举行AI大数据产物的定制开发。这是我们Sentosa人工智能大数据平台的试用二维码,接待大家免费试用。谢谢大家。

(泉源:北极星电力网,如需转载请完整转载全文不允许删减)。


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