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力维智联陈仕波:综合能源服务平台演进研究及实践

2020-06-19 10:36:35 北极星电力网 点击量:33861
  【安防展览网 高端访谈】我们提供三种形态的大数据AI数据产品合作方式:第一种是购买人工智能大数据平台产品,自己进行数据建模;第二种方式是将成熟的大数据AI产品集成到您现有业务系统中,给您的平台实现快速AI赋能;第三种是基于合作方的业务需求和数据进行AI大数据产品的定制开发。
 
  ——深圳力维智联技术有限公司 电力物联网产品总经理 陈仕波
 


 

  在全球数字化、智能化进程以及能源变革新时代发展背景下,能源企业从生产型向服务型转型发展已经成为全球性趋势。能源行业市场化体制机制改革同时也在不断深入推进,北极星电力网于6月11日-12日,在上海举办“第二届综合能源服务产业创新与电力物联网建设发展大会”,北极星电力网、北极星电力APP对会议进行全程直播。
 
  深圳力维智联技术有限公司电力物联网产品总经理 陈仕波在大会做《综合能源服务平台演进研究及实践》主题演讲,以下为发言实录:
 
  各位专家,大家下午好。我今天给大家汇报的主题是综合能源平台的演进和实践,跟大家分享一些我们在建设中的心得。
 
  首先给大家介绍一下力维智联。力维智联是从事以泛在数据的接入与汇聚以及多维数据融合智能为核心技术的AIoT产品和解决方案公司。我们在动环监控这个领域,已经有20多年的丰富经验。我们做的上海浦东智慧城市大脑,已入选国家全国推广的智慧城市案例集。我们建设的省级综合能源服务平台,已经开始上线运行。在这当中遇到了一些困惑和一些难题,跟大家一起来探讨一下。
 
  今年国网的综能业务目标是200亿的市场,市场空间很大。各省建设综能平台时,都在问一个问题:数据价值怎么变现?
 
  我们来看一下数据价值变现的DIKW模型。其中的D是数据,就是我们说的多维数据接入,是观察和度量的原始素材;I是信息,是经过处理之后对于数据的理解,它解决的是我们度量和观察的对象是什么;K是知识,是从信息数据提取出来的规律以及相关性,这是在做信息数据分析之后得到的抽象,是解决做什么的问题;W是智慧,是基于知识综合应用的推理和预测,是解决在什么时候做什么的问题。
 
  看看我们在各个层面所做的工作:CPS、物联接入、数据标准化、数据归一化、数据时空标签等是数据层面的工作;数据存储及治理、数据资产化、数据时空维度统计分析及数据可视化等是信息层面的工作;知识层面在做的工作是客户/设备画像、知识管理系统、AI群控系统、AI调度系统、知识AI大数据产品等;智慧层面在做售电电量预测、最大需量预测、设备故障预测、智慧AI大数据产品等。数据、信息层面大家都基本实现了,但到了知识和智慧这个层面大家都犯困惑。为什么呢?知识和智慧层面的工作需要在IT专家和业务专家基础上,还需要AI专家一起才能把这个事情搞得定。所以现在各综能公司都在问这个问题,我怎么把数据变现,怎么带来数据价值。
 
  力维的综能平台实践跟大家分享一下。先从整个平台的架构来看。最底层为综合能源服务CPS系统,再往上就是物联管理中心、数据中心、企业中台,之上还有智能建模引擎、应用构建引擎,在以此为支撑提供各个业务应用。通过这个平台让我们所有业务支撑变成一件简单快捷的事。在这里面,DIKW是怎么来解决呢?通过CPS系统和物联中心解决数据的问题;在数据中心和应用层,解决信息化的问题;我们要在数据中心,及数据中心之上的业务应用层增加知识、智慧的能力,即让它具备智能。
 
  怎么让它具备智能呢?我们给它在数据中心装上一个高性能的执行引擎,这个引擎执行智能算法;AI算法需建模,我们提供了可视化的建模工具,可以用组态的方式,无编码地把AI模型建立起来;再配合调度平台,支撑构建一套完整的业务应用。这就是我们的Sentosa人工智能大数据平台。
 
  Sentosa人工智能大数据平台囊括了当今所有主流的AI算法,把各AI算法做成一个一个的组件。每一个组件,我们称为算子。基于这些算子,构建算法模型,这些模型有一定数学基础的人就可以构建。算法模型有哪一些呢?有数理统计、机器学习、数学优化、知识图谱,以及自然语言识别。在建模过程及算法结果输出都可以进行可视化的呈现来进行分析。每一个算法模型建好之后,形成算子流。基于一系列算子流,可以形成一个端到端的业务应用。它可能是一个中间件,可能是一个web应用,可以做成独立的web系统,也可能做成现有系统当中的一个页面。
 
  这些是发电机组的出力规划和售电预测的案例。具体的算法,感兴趣的我们可以下来再探讨。重点给大家介绍一下最优需量预测。
 
  当前大家在做需量申报时,都是报前个月最大需量,或者是上一个季度的、去年同期最大需量。但这并不是最好的方式。需量申报的实质是寻找交钱最少的需量申报,通过我们的人工智能大数据平台可以寻找到最优申报需量。
 
  下面我们来看一下最优需量预测的建模过程是如何开展的。首先会做数据的准备和数据导入,数据准备完之后,我们要做什么呢?就是寻找数据规律。怎么找到数据的规律呢?要对它进行探索性的分析,找数据特征,看看是不是有规律,可不可以进行建模分析。案例中我们找出来的特征,是有时间相关性。第二步是基于已经找到的时间相关性特征,对于这个时间相关性的数据,进行统计和分析,找到一个合理的数据的分布及置信区间。第三步进行建模,我们知道时间序列预测有很多算法,怎么办呢?把几个可能的算法分别尝试,找到合适的算法和参数,看哪一些是合适的,基于此我们找到两个都合适算法。大家会感觉这个建模过程很烦,因为都要自己去找。不用怕,我们提供自动建模,建模完成之后,还提供自动调参功能。最后我们找到最优容量预测模型和参数。
 
  我们来总结一下,人工智能的建模分成五步。第一步就是准备数据,我们支持几乎大家可以想到的所有数据类型,包括流式数据、文本数据和各类数据库类型的数据对接;导入数据之后进行数据处理,处理的目的就是保证数据质量,就是我们通常所说的做数据治理;数据质量保证之后,要做建模的探索分析,看看是什么样的数据特征;最后找到它合适的特征,进行建模;建模之后,进行可视化的分析。建模是一个反复迭代的过程,验证完成,我们就可以发布产品了,可以是中间件形式的产品,也可以进一步使用调度平台做成端到端的web应用。
 
  力维智联提供三种形态的大数据AI数据产品合作方式:第一种是购买人工智能大数据平台产品,自己进行数据建模;第二种方式是将成熟的大数据AI产品集成到您现有业务系统中,给您的平台实现快速AI赋能;第三种是基于合作方的业务需求和数据进行AI大数据产品的定制开发。
 
  这是我们Sentosa人工智能大数据平台的试用二维码,欢迎大家免费试用。谢谢大家。

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