人工智能技术在新能源领域中的应用与发展前景

摘要：我国科技水平和我国新能源领域的快速发展，人工智能技术在新能源领域中应用越来越普遍。为新能源领域的生产经营，提供了可靠的技术支撑，其中人工智能技术因功能作用较多，如智能识别、信息分析以及数据预测等，得到了广泛的应用，对于新能源企业的高质量发展，起着积极的促进作用。但从部分新能源企业人工智能技术目前的应用情况来看，还存在规范性、标准性不足等问题，限制了企业行业的创新发展。因此，深层次分析并研究人工智能技术在新能源行业的应用与发展前景，对于我国新能源领域的可持续发展，具有深远的意义。

关键词：人工智能技术;新能源领域;应用方法

引言

人工智能技术在发电领域的融合创新商业模式及其所带来的深刻影响，随着人工智能技术的飞速发展，其在各行各业的应用日益广泛，尤其在发电领域，人工智能凭借其强大的数据分析、智能决策以及优化控制能力，为发电系统的智能化转型提供了新的可能。结合我国电力行业的发展现状与未来趋势，本文进一步对人工智能在发电领域的融合创新商业模式的发展前景进行了前瞻性的思考，探讨了如何通过人工智能在发电领域的具体应用推动人工智能与发电产业深度融合。

1新能源发电系统的定义与分类

新能源发电系统是指利用可再生资源，如太阳能、风能、水能等转化为电能新能源发电系统，主要有多种类型，如太阳能光伏发电、风力发电、水力发电等。有助于减少温室气体排放和环境污染，它们的共同特点是资源的可再生和对环境的友好。根据能源来源的不同，新能源发电系统分为几大类，每一类都具有独特的技术特点和应用场景，如太阳能光伏发电系统、风力发电系统、水力发电系统等。

2人工智能技术在新能源领域中的应用

2.1技术集成

新能源领域未来在升级、创新人工智能技术的过程中，要注重技术集成，即将人工智能技术与物联网、大数据、5G技术等有机结合到一起，强化人工智能系统的实用性与功能性。以物联网和云计算为例，新能源汽车领域将物联网技术与人工智能技术科学衔接到一起后，从物联网内获取信息数据，再展开预测分析、环境感知与决策制定，能够提高新能源汽车的自动化水平，强化驾驶员的体验感与满意度，增强新能源汽车的市场竞争力。而新能源气象领域可将人工智能技术与云计算融合到一起，利用云计算强大的计算能力与丰富的储存资源，为人工智能系统预测局部气候环境提供理论支撑，有利于提高预测的准确性与时效性，从而达成理想的预测目标。另外，新能源领域在传输、共享数据时，还可以将人工智能与5G技术科学连接，5G技术强大的传输能力可增强人工智能技术的数据处理、分析与共享能力，避免因网络堵塞问题影响人工智能系统的高质量运行。

2.2深度学习在图像识别中的应用

在处理红外热成像图像方面，深度学习技术凭借在图像识别领域的优势，可进一步提升新能源系统运维的智能化水平。传统图像处理方法主要依赖手工特征提取，而在深度学习技术支持下，可自动从原始图像中提取高层次特征。该过程一般涉及卷积神经网络的应用，可有效捕捉图像中的空间特征。在新能源设备监测中，可用深度学习模型分析红外热成像图像，精准识别评估设备状态。例如，当红外传感器捕捉到设备表面的热分布图时，深度学习模型可迅速判断出是否存在热点区域，自动评估和反馈风险。此外，深度学习模型可不断学习和优化，进一步适应复杂的新能源运维场景。

2.3人工智能驱动的系统框架

人工智能为新能源发电系统的智能化提供了强有力的支持，具体的系统框架如图3所示。在数据采集阶段，发电系统的实时运作数据，包括发电量、装置状况、环境状况等资讯，都是通过整合各种感测器与监控装置来收集。对收集到的数据，在预处理阶段进行清理规范，对噪声、异常值进行清除，保证数据质量。在特征提取阶段，为后续的模型训练提供有意义的输入，使用机器学习算法自动识别出与发电效率最相关的特征。进入模型训练阶段，根据训练数据集合拟合发电系统的性能模型，采用支持向量机等先进算法。在性能评估阶段，测试模型的预测精度和概括能力，并通过交叉验证等手段来保证模型的有效性。在应用部署阶段，实时预测和优化调度，在发电系统的控制系统中嵌入训练好的模型。

2.4人工智能在健康管理系统中的实现与优化

健康状态评估模型。健康状态评估模型利用机器学习算法预测健康指数，例如随机森林或梯度提升树（GBT）。特征向量X由特征工程提取温度、振动频率、电流强度等关键参数组成。智能维护与决策支持。智能维护与决策支持系统通过对设备的异常模式进行数据分析和识别，进而利用机器学习算法对故障风险进行评估。系统生成维护计划，包括预防性维护和纠正性维护策略，在这些预测结果的基础上将停机时间和维护费用降到最低。系统还根据设备的健康状况和预测结果，帮助运维人员做出最优的维护决策，为保证设备的长期稳定运行提供决策支持工具。系统集成与联动控制。系统集成与联动控制是通过将人工智能技术与现有的监控系统、维护管理系统和自动化控制平台相连接，实现对设备各子系统通过标准化接口（如API）整合在一起，保证无缝传输，共享数据。利用中控平台实时监控设备状态，自动调整设备工作参数或触发警报，一旦发现异常，立即启动联动控制机制，通知检修小组。系统可以动态调整维护计划和资源配置，根据预测模型的输出情况，保证设备始终保持最佳运行状态。

2.5复合储能系统建模与仿真

分别构建了锂电池的内阻等效电路模型、超级电容的经典等效电路模型及双向DC/DC的效率模型，并进行相关的仿真。复合储能系统需要在不同的工况下，根据系统需求，灵活地平衡能量存储和释放的能力。通过模拟不同工况，验证了初始控制策略的有效性。进一步改进控制策略，有效防止了电池过充过放，显著延长了电池寿命，提高了系统整体性能和稳定性，为复合储能系统的实际应用提供了有力的技术支持。

3发展趋势

未来电力系统自动化将更加依赖于高级数据分析和机器学习技术。发展更强大的数据分析工具，以提高系统的预测能力和决策支持。区块链技术提供安全的分布式账本，用于记录电力交易和能源来源。有助于确保可再生能源的可追溯性和透明性。智能网格将成为电力系统自动化的重要组成部分，将实现设备之间的即时通信和协同工作，以提高系统的灵活性和可响应性。随着可再生能源的不断增加，电力系统需要更好地协调和集成这些能源。人工智能将发挥关键作用，以平衡电力供需和降低能源浪费。电力系统自动化需要不断增强的网络安全措施，包括入侵检测系统、数据加密和身份验证技术，以保护系统免受网络威胁。电力系统自动化的未来发展将依赖于更先进的数据分析和人工智能技术，同时也需要解决数据质量、网络安全和复杂性等挑战。未来电力系统将更加智能、可持续和安全，以满足不断增长的电力需求和环境要求。

结语

在新能源交易中强化了省间、区域间的电力交易能力。通过AI技术，实时计算不同地区电力供需平衡状况，并根据预设的交易规则，智能匹配交易双方的需求，协助新能源发电企业在多个交易市场中无缝对接，灵活参与跨省区的电力直接交易，甚至开发出绿色证书、碳排放权等相关衍生品交易业务，从而创造额外的商业价值。

参考文献

[1]韩富佳.基于人工智能技术的新型电力系统负荷预测研究综述[J].中国电机工程学报，2023（22）：8569－8592.

[2]廖勇.智能网联新能源汽车中的人工智能技术应用综述[J].2023（7）：1－15.