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

傳統的維護策略采用一種被動的、“直到出現故障再維護”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作。可視化工具為團隊提供了每個人都可以使用的單一管理視圖來協調日?；顒雍土鞒?，從而幫助團隊共享信息。

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？