国家的能源基础设施迫切需要变革。电力需求正在上升，但基础设施老化、能源组织人手不足以及趋势的变化使得满足这些需求具有挑战性。电力负载平衡对于改变这些情况至关重要，但传统方法还不够。答案在于人工智能（AI）。人工智能及其更高级的子集机器学习（ML）提供了现代网格所需的适应性、准确性和速度。
为什么电网需要更好的电力负载平衡
电力负载平衡是当今全国电网的痛点。过去10年，停电变得越来越频繁和严重——如果电网不适应，这一趋势只会随着用电量的增加而加剧。虽然电力分配不是造成这些事件的唯一因素，但它确实发挥了作用。
清洁能源转型进一步提升了对更高效负载平衡的需求。为了应对气候变化最显著的影响，国家必须大力发展风能和太阳能等可再生能源，但这些能源无法实现按需发电。
可再生能源发电峰值小时数通常与用电峰值不一致。因此，电网必须适应持续的变化，更有效地将电力分配到不同区域，以防止浪费，并使大规模采用成为可能。传统基础设施缺乏实现这种平衡所需的灵活性。
人工智能和机器学习如何改进负载平衡
人工智能和机器学习提供了一种解决方案。人工智能模型可以分析数据以识别模式，并根据这些洞察调整运营。机器学习可以更进一步，从实施过程中的持续变化中学习，从而随着时间的推移变得更加准确。这些技术在电力负载平衡方面有多种应用。
适应实时变化。人工智能在负载平衡中最直接的用例是适应不断变化的条件。人工智能可以实时监测电力消耗和发电数据，以确定哪些区域在任何特定时间耗电最多。然后，它可以相应地分配电力，使整个电网负载均衡。
这些实时调整至关重要，因为许多因素都可能影响输出负载，导致设备故障。电力公司可以使用人工智能来平衡负载，并确保电网能够适应意外中断。这样，天气变化、能源消耗不均衡以及其他变化就不会导致错误或浪费。
其他技术理论上也可以适应不断变化的条件，但人工智能的效率要高得多。它比其他解决方案（当然也比人类）更准确地理解数据及其影响，并且能够更快地响应这些变化。
预测未来负荷需求。机器学习 (ML) 可以更进一步地进行这些调整，并预测未来的需求。预测分析模型会分析过去的数据，以了解特定条件如何与更大的趋势相符。然后，它们可以准确预测未来的变化，并进行调整以保持理想的状态。
住宅负荷平衡是一个理想的用例。智能变压器中的机器学习模型可以分析用电数据，以确定哪些家庭在哪些时段耗电最多。然后，它们可以根据这些信息在高峰时段分配负荷，确保充足的输出并防止中断，而无需临时调整。
随着机器学习模型接触到更多数据并从现实世界的趋势中学习，它们会变得更加准确。使用这些持续学习的模型而不是简单的算法，电力公司可以更可靠地预测未来的负荷需求，并预测更远的未来。这样，他们就可以更有效地做好准备，防止中断。
检测异常。异常检测是人工智能在电力负载平衡中的另一个关键用例。即使对于最可靠的机器学习模型来说，某些场景也是无法预测的。快速响应对于解决这些不可预见的问题至关重要，而人工智能能够提供比其他方法更快的速度。
人工智能异常检测的工作原理是基于历史数据学习正常情况。当实时信息超出这些正常参数时，模型会立即将其识别为潜在问题。然后，它可以平衡负载以解决异常情况，或者（如果问题较大）提醒维护人员，以便他们快速修复。
这些快速响应非常适合发现和应对诸如电线掉落、变压器故障或类似设备故障等问题。人工智能的速度和准确性确保维修团队能够尽快响应，从而最大限度地降低成本并防止更大规模的停电。
提升电网网络安全。同样的异常检测功能可以帮助提高电网的安全性。虽然网络安全在某些人看来似乎与电力负载平衡无关，但它却是电力系统中日益紧迫的一部分。随着电网应用更多互联技术，其遭受的网络攻击也日益增多，因此提升电网安全性至关重要。
人工智能驱动的持续监控是电网安全不可或缺的要素。随着电力公司采用更多物联网 (IoT) 设备来改进运营，它们也为黑客提供了更多潜在的切入点。人工智能可以像处理运营问题一样监控可疑活动。
持续监控模型可以在检测到问题后立即隔离可能受到攻击的端点或部分电网。然后，它们可以提醒网络安全专家进行调查并采取进一步行动。这些快速响应可以防止极具破坏性的攻击，而这只有通过自动化才能实现。
持续改进。在所有这些用例中，机器学习模型都能提供电力公司优化运营所需的洞察。能源技术将不断变革，消费趋势也将发生变化，电网也将进行重组。最佳实践也将不断发展，而人工智能是利用这种变革的关键。
随着时间的推移，数据会发生变化。机器学习可以分析信息，预测未来趋势，或突出显示出现新的低效或机遇的领域。这项技术可以发现人类无法察觉的细微变化，从而提前进行调整。
收集这些人工智能洞察的能源组织可以制定改进路线图。定期审查并适应这些人工智能支持的建议，可确保电网保持尽可能高效和可靠。
人工智能和机器学习或将彻底改变电力负载平衡
电力负载平衡是一个复杂的过程，绝非一劳永逸。它需要持续的调整和快速响应。人工智能和机器学习在这些方面表现出色。
随着越来越多的能源公司采用这些技术，电力行业将迎来变革。人工智能和机器学习使负载平衡和支持流程比以往更加简单、更加有效。
作者：Emily Newton
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