人工智能方興未艾

能源轉型勢在必行

對于電力行業(yè)而言，這世界正在經歷著天翻地覆的變化，“數字化轉型”這顆靈丹妙藥，將怎樣服用，才能攻克電力行業(yè)的發(fā)展難題？

#復雜局勢中，挑戰(zhàn)和機遇并存

伴隨著可再生能源容量的不斷增長，和分布式、用戶自有發(fā)電的擴大部署，要求發(fā)電企業(yè)做出更好、更快的決策來平衡供需關系。

從發(fā)電，到供電，再到用電，龐雜而宏大的電力網絡在越來越多的可再生能源接入電網、技術互聯(lián)加速等動態(tài)變化中面臨著日益艱巨的挑戰(zhàn)：

- 洞察力：如何精準滿足可用性和可靠性要求？

- 競爭力：如何在競爭激烈的市場中保持資產盈利能力？

- 決策力：如何實現(xiàn)分布式資產的實時態(tài)勢感知？

雖然許多電力企業(yè)認識到數據是解決問題的關鍵，但卻無法從海量信息中發(fā)掘出有價值內容。

數據是克服這些挑戰(zhàn)的核心，而數據基礎設施則是數字化轉型的基礎。

#電力行業(yè)的轉型三部曲

現(xiàn)代化電網需要新的數據解決方案。通過「三步戰(zhàn)略」，構建合適的數據管理基礎，實現(xiàn)預測性分析和可視化，電力企業(yè)可以打造出克服困局的跳板，實現(xiàn)可靠、靈活、可持續(xù)的電力供應。

1、數據基礎設施: 數字化轉型成功的基礎

隨著可用數據量的增加，發(fā)電廠運營商、機組和電網管理人員可獲取數十億個信號。數據的運用方式日新月異，為了挖掘數據的最大價值，IT部門需要一個能夠管理日益復雜的數據的基礎設施，一個簡化的、易于使用的綜合解決方案。

2、預測性分析：從被動維護轉向主動維護

傳統(tǒng)的維護策略采用一種被動的、“直到出現(xiàn)故障再維護”的方法，依賴于可視化工具和警報工具，在問題發(fā)生后才會發(fā)現(xiàn)問題。相比之下，預測性維護采用高級分析，幫助用戶識別異常，預防災難性故障或其他代價高昂的問題發(fā)生。但這一轉變不可能一蹴而就，必須建立強大、正確的數據基礎，制定有效的變革管理策略。

3、運用數據可視化提升運營洞察力

雖然建立完善的數據管理系統(tǒng)是任何成功資產績效策略的基礎，但引入最先進的數據可視化功能可以提升運營洞察力，促進跨職能部門的協(xié)作?？梢暬ぞ邽閳F隊提供了每個人都可以使用的單一管理視圖來協(xié)調日?；顒雍土鞒蹋瑥亩鴰椭鷪F隊共享信息。

知易行難，在這清晰的三部戰(zhàn)略中蘊藏著各種細節(jié)。

對于電力行業(yè)而言，建立數據基礎設施，需要具備哪些必要的、特殊的功能？

從被動維護到預測性維護如何循序漸進地過渡和升級？

優(yōu)秀的數據可視化工具應當擁有怎樣的性能和優(yōu)勢？

除此之外，Southern Company、安大略省發(fā)電公司（Ontario Power）、杜克能源公司（Duke Energy）、法國電力新能源公司（EDF Renewables）、德州電網等電力行業(yè)頭部企業(yè)，在踐行「轉型三步戰(zhàn)略」的過程中有怎樣的優(yōu)秀實踐經驗？