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美林数据以AI赋予能源新智慧
时间:2020-07-03 14:45:53 浏览:
近日,国际权威市场分析机构IDC发布了《中国人工智能软件及应用(2019下半年)跟踪》报告。报告提到,美林数据以11%的市场份额位居中国机器学习开发平台市场榜眼,持续领跑机器学习平台市场。
美林数据市场份额位居中国机器学习开发平台市场榜眼
美林数据作为中国领先的企业数字化转型服务商,在算法研究、行业应用实践、项目落地实施方法论层面拥有独到见解与优势,并依托丰富的行业实践总结出一套成熟的“数据分析应用落地方法论”,快速帮助企业实现数据价值变现,助力企业数字化转型。
能源作为美林数据重要的战略市场,经过二十多年的深耕经营,目前已经覆盖电网、发电、水务、石油、燃气等多个领域。核心聚焦能源领域的数据资产管理、数据分析与挖掘、算法模型构建以及人工智能数字化应用。我们相信随着数据重要性以及价值性的不断提高,AI将为能源生产侧、能源输配侧、能源消费侧带来价值可见的效益,AI+能源的市场前景大有可为。
能源大数据

当AI遇上电网
据中国专利保护协会《人工智能技术专利深度分析报告》数据显示,国家电网以1044项专利位居第六位,超过谷歌和阿里巴巴。在全球AI领域专利权人报告TOP10中,国家电网公司作为唯一一家中国企业在AI领域中与国际竞争对手在专利布局中占有一席之地,充分说明了AI技术在电网领域的巨大应用潜力。
电力大数据
数据驱动的人工智能技术是支撑新一代电力系统的重要手段。电力人工智能核心技术方向包括智能传感、人工智能平台、大数据、机器学习、计算机视觉、自然语言处理、智能机器人等。美林数据服务国家电网多年,基本覆盖了电力的“发-输-变-配-售-用”全链条环节,同时在AI+电网落地方面拥有丰富的实践经验。其中典型应用包括基于大数据算法分析的精准反窃电稽查,基于知识图谱技术的多源网架融合及同期线损治理、基于图像识别技术的电网作业现场风险管控、基于AI知识图谱技术的数据资产管理平台以及全景业务地图等方案。

当AI遇上发电
人工智能技术具有高效解决复杂问题的突出优点,在可再生能源需求逐渐增加的今天,能源系统对信息的实时性要求越来越高,同时需要灵活的解决方案,因此AI在风电、光伏等发电侧具有广泛的应用前景。
人工智能与风力发电
在电源侧,针对风能、太阳能等可再生能源受天气条件影响较大的特点,美林数据利用人工智能平台与AI算法模型,融合电网内部数据与外部环境数据,开展光伏设备健康程度评价,为光伏用户提供设备故障提醒服务,及时检修以提高发电收益。同时可精准预测光伏出力情况,提高分布式新能源的友好并网水平,缓解弃光现象,促进清洁能源消纳。在风电设备方面,美林数据已经形成了成熟的基于AI特征提取的齿轮箱故障预警、基于大数据挖掘的机组性能劣化预警、基于随机森林模型的偏航对风偏差诊断、基于神经网络算法的发电机轴承温度异常诊断等方案。

当AI遇上水务
智慧水务是将水务资源有效的整理利用,进一步提升水务公司的生产效率和服务能力,其本质就是互联网+物联网+AI智能技术带来的水务智能化运营系统,以更加精细和动态的方式管理水务系统的整个生产、管理和服务流程,从而达到“智慧”的状态。
人工智能与智慧水务

美林数据基于多年电网数字化服务经验以及自主研发的人工智能平台,孵化设计出了面向智慧水务的整体解决方案,覆盖原水调度、制水工艺、污水处理、供水管理等环节。包括峰谷经济用能梯级调度优化、需水量精准预测、水质异常预警、智能精准投药、泵站机组效率分析及故障诊断、基于供水管网拓扑的分区优化、智能管网压控等方案。

当AI遇上石油
随着人工智能这缕春风吹进石油领域,AI技术在石油工业的应用也逐渐进入探索阶段,未来将会出现更多的智能油田、智能钻井、智能管道、智能炼厂以及智能销售体系。美林数据重点聚焦大数据分析挖掘与云边协同技术,助力石油企业数字化转型。
人工智能与石油工业
在集团管理层,美林数据能够提供整体的大数据平台解决方案,整合集团数据资产,有效进行数据治理与资产管理,为业务部门提供数据弹药。在油气勘探领域,美林数据通过勘探数据及地质数据,借助AI算法刻画皮克斯勒图版,为油气勘探提供地下的油气分布图谱,标注出显著的油层、天然气层区域及非生产区,让勘探资源更集中,节省非生产区资源投入。而云边协同技术边缘解决了“云计算”资源过度集中、时延等短板,实现了“云、边、端”的资源和任务的合理分配。云端负责模型优化及下发,边缘端自主分析及服务,形成更快的网络服务响应,满足在实时业务、设备控制、安全保护等方面的需求。

未来,人工智能将会在能源行业履行越来越多的使命:针对能源生产、供应、消费、协同等提供独特的解决方案;运用大规模而且迅速的数据处理能力优化能源的生产过程,通过复杂的算法结合技术数据和自然环境数据,优化能源开采;通过对大量消费数据进行学习,了解消费者的习惯、价值观、动机和个性,预测消费行为,更有效地制定策略;协助对多个来源产生的能源输出进行管理,以便实时匹配变化的空间和时间需求。

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