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上海专家学者聚焦人工智能构建新能源体系

中新社上海1月8日电 (记者 陈静)当前,信息化、智能化浪潮正深度驱动工业和能源系统变革,人工智能与新能源系统融合成为重要推力。
“电力系统的数字化转型是一个典型的创新过程,通过‘集成’的方式最终实现‘智能自动化’。”对于新能源系统的智能化转型,中国计算机协会会员、范大数据学院教授周庆英8日对记者表示,要回归能源和电力的本质规律、数据的基本特征和人工智能的基本原理,进行系统性和功能性的基础性重构,而不是简单地依靠现有经验和技术的结合。
周傲英教授提出在人工智能驱动的新“自动化”范式下,构建新能源系统应基于“数据智能”和“第一原理”思维。周庆英指出,当今人工智能的本质是“数据智能”,其三大要素是数据、算法和算力。
该学者强调,人工智能的根本目标是实现各种认知和决策过程的自动化。 “数据工程是智能自动化的科学基础,”他说。
周傲英教授进一步阐释,人工智能正在从理论走向实践,推动科学研究走向以数据为中心的“第四范式”,即关注相关性而不是单纯的因果逻辑,直接从数据中发现洞察和规则。他提出“融合”是AI时代的核心方法论,并举例说明应用场景、技术创新与产业发展必须深度结合。
8日,记者获悉,在“人工智能赋能新能源系统建设创新论坛”上,与会专家、学者和行业代表围绕“人工智能开启新能源系统建设新路径”主题进行深入研讨,探讨智能技术与能源转型的融合创新。
中国科学院院士、西安交通大学教授管晓红提出了构建系统零碳智能能源系统的创新技术路径和实用解决方案,系统地提出了方案,并特别指出:“基于氢的零碳智能能源系统可以在经济可行性的前提下实现区域能源平衡和充分的市场便利化,从而打破碳减排必然需要更高成本的固有认知。”
关晓红先生强调电力能源系统亟需绿色转型,而大规模、长期、高性价比的储能技术是可再生能源广泛使用的关键,也是支撑未来计算和数据中心绿色能源供应的基础。
他重点介绍了陕西省榆林市无碳智能电站示范成果。本次项目示范采用智能传感、灵活通信、自主计算、协同优化组成的一体化系统架构,对氢、电、热等多种能源进行组合互补,打造分布式的电、氢、热协同供需系统,能源总利用率超过92%。
关晓红认为,以氢为动力的零碳智能能源系统不仅是技术创新,更是推动能源结构重大转变、保障新生产力绿色特征的重要途径。我们还提出了电力系统新概念:“集中式电网+分散式零碳能源系统”。相信分散式系统能够实现局部地区新能源消纳的时间实际和足额平衡,减少对主电网瞬时调节的依赖,从而显着提高电网的韧性和新能源消纳能力。
专家指出,具有物理可追溯零碳能源供应能力的智能园区将为出口导向型企业提供显着的竞争优势。团队技术已在西安地铁零碳车段、甘肃金川零碳矿区、河北张北零碳园区等多个项目落地和推广,形成了一系列可复制的系统解决方案并得到晋升。
上海电力大学告诉记者,我国能源改革不断深化,新能源比重、风能、太阳能不断增加,构建新的电力体系既面临重大机遇,也面临诸多挑战。人工智能赋能新能源系统是在时代十字路口诞生的新前沿领域。它包含了一系列亟待思考的基础理论课题,以及视角广泛的实际应用场景,值得全面、持续的探索和创新。
上海电力大学人工智能学院青年教授王力成表示,人工智能正在深刻重塑新型电力系统的形态和发展路径。目前,大规模语言模型、强化学习等智能算法正在以下领域取得实际成果:s电力负荷预测和检查。智能设备开启。作为“人工智能+能源电力”交叉领域的领军科研人员,他将持续深耕能源领域人工智能创新,通过“电网-负荷存储”环节推动先进算法深度融合,助力构建更安全、低碳、智能的能源系统,为能源结构转型贡献大学科研能力。 (已完)【编辑:曹子健】
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