На предстоящей встрече экономических лидеров АТЭС, которая состоится в Шэньчжэне в этом месяце, эксперт по стратегическим вопросам из China Southern Power Grid и директор Computing-Power-Grid Engineering Company of CSG Digital Research Institute, Лян Линью, делится отраслевыми мнениями о переходе к энергосети, основанной на искусственном интеллекте. Он обсуждает, как согласовать вычислительные нагрузки с электроснабжением, и предлагает практические варианты сотрудничества в рамках АТЭС для интеграции ИИ и зеленой энергетики.
В условиях глобальных климатических проблем и растущего спроса на энергию, вызванного бумом искусственного интеллекта, ускорение перехода к зеленой энергетике стало насущным приоритетом. Цель состоит в создании энергосистемы, которая будет безопасной, надежной, достаточно обеспеченной, устойчивой, инклюзивной, экологичной и доступной.
Ключевым фактором достижения этой цели является развитие новой сетевой инфраструктуры, которое координирует шесть основных сетей: водоснабжение, электроэнергия, вычисления, связь, подземные городские коммуникации и логистика. Более тщательное планирование позволяет согласовывать потребление энергии с поставками чистой энергии в разных регионах.
Совместное строительство объектов и обмен ресурсами помогают избежать избыточных инвестиций, снизить энергопотребление и уменьшить затраты. Благодаря единой координации, энергоемкие процессы, такие как вычислительные нагрузки, могут гибко планироваться и осуществляться в местах и в моменты, когда имеется избыток зеленой энергии. Это формирует прочную основу для зеленой энергетики, улучшает стабильность, устойчивость и доступность энергетических систем, а также способствует более эффективному развитию глобального ИИ.
Критически важным путем для реализации этого видения является парадигма, ориентированная на ИИ, которая объединяет точность, оперативную реакцию и надежность операций в энергетическом секторе для интеграции моделей общего назначения и специализированных доменов. Глубокое внедрение искусственного интеллекта в производственные рабочие процессы и организационные модели энергетического сектора обеспечивает необходимую поддержку энергетической инфраструктуре для развития промышленного ИИ. Кроме того, отвечая строгим требованиям к интеллектуальному восприятию, надежному принятию решений и безопасному функционированию в энергосистемах, эта парадигма выявляет общие методологии для интеллектуальной трансформации сложных промышленных систем и предлагает технологическое руководство для более широкого обновления промышленного ИИ.
Значение парадигмы, основанной на ИИ
На фоне общих давлений, связанных с изменением климата и революцией ИИ, энергетика выступает ключевым полем битвы, а энергетические системы являются основной движущей силой. Исследование парадигмы, основанной на ИИ, и реализация двустороннего усиления между энергетической инфраструктурой и ИИ, специфичным для энергетического сектора, представляет собой жизненно важный путь к модернизации энергетических систем, зеленому переходу, скоординированному развитию инфраструктуры и трансформации промышленного ИИ.
Энергетические системы обладают уникальными преимуществами, такими как мандат на общественные услуги, стратегическая значимость и системная сложность. Достижение технических прорывов в архитектуре энергетики, основанной на ИИ, в промышленных сценариях может принести двойную выгоду: надежную поддержку энергетической инфраструктуры и инновационное лидерство, что, в свою очередь, ускоряет общий прогресс промышленного ИИ и цифровой интеллектуальный апгрейд в реальном секторе экономики.
Во-первых, поскольку фундаментальная инфраструктура связывает производство энергии, промышленные операции, городское управление и социальные нужды, достижения в парадигме, основанной на ИИ, модернизируют энергетические системы и обеспечивают более стабильные, надежные и доступные источники питания для поддержки крупномасштабного внедрения приложений промышленного ИИ. Более того, энергетические системы служат репрезентативной испытательной площадкой для изучения ИИ, специфичного для отрасли.
Потребление энергии требует баланса спроса и предложения в режиме реального времени; генерация, передача и потребление тесно взаимосвязаны, и все операции должны соответствовать строгим правилам безопасности. По мере того как увеличивается объем генерации возобновляемой энергии от ветра и солнца, поступающей в сети, требуется более тесная координация между активами производства энергии, конечного потребления и хранения энергии, что повышает операционную и координационную сложность. ИИ должен интерпретировать физические законы, управляющие поведением энергосистемы, обнаруживать развивающиеся условия и принимать надежные решения в условиях сложных ограничений для обеспечения эксплуатационной безопасности. Эти проблемы широко распространены и в других промышленных секторах. По этой причине технические достижения и практический опыт, полученные в рамках парадигмы, основанной на ИИ, могут послужить ценной основой для других отраслей и стимулировать более широкое развитие промышленного ИИ.
Практика Китая
Столкнувшись с глобальным изменением климата и высокой нагрузкой на электросети, вызванной расширением искусственного интеллекта, Китай продвигает развитие новой сети для повышения координации шести ключевых инфраструктурных сетей, содействия переходу к зеленой энергетике и создания стабильной, чистой, достаточной и доступной энергетической базы для роста ИИ. Парадигма, основанная на ИИ, предоставляет основную техническую поддержку для этой задачи.
Чтобы удовлетворить требования к скоординированному развитию национальной критической инфраструктуры, включающему «единый диспетчеризацию, многоуровневое управление и принятие решений на месте», Китай предложил и внедряет интегрированную техническую структуру, построенную на четырех столпах: взаимодействие на основе ИИ, архитектура на основе ИИ, процессы на основе ИИ и интеграция инструментов на основе ИИ.
Взаимодействие на основе ИИ позволяет операторам подавать запросы и выполнять задачи, используя повседневный язык, тем самым снижая технические барьеры для межсетевых рабочих процессов. Архитектура на основе ИИ реорганизует отраслевые цифровые основы вокруг ИИ, обеспечивая совместимость между различными агентами, алгоритмами и моделями и продвигая связность между интеллектуальными системами шести ключевых инфраструктурных сетей. Процессы на основе ИИ дают возможность интеллектуальным агентам, обслуживающим шесть ключевых инфраструктурных сетей, автономно генерировать решения и сотрудничать в задачах, поддерживая интегрированное планирование и последовательное строительство межсетевой инфраструктуры. Интеграция инструментов на основе ИИ унифицирует доступ к различным профессиональным инструментам, картирует оборудование, рабочие процессы и взаимосвязи в пределах шести ключевых инфраструктурных сетей и позволяет ИИ вызывать соответствующие инструменты по требованию для совместного выполнения задач.
Эта техническая структура применяется в China Southern Power Grid, что позволяет координировать планирование, строительство, диспетчеризацию и эксплуатацию связанной инфраструктуры. Через свою инновационную платформу E-Hong AI China Southern Power Grid соединяет сетевое оборудование, операционные системы и возможности искусственного интеллекта, объединяя ранее изолированные данные и наборы инструментов для бесшовных рабочих процессов — это пример архитектуры на основе ИИ. Для планирования строительства сетей операторы могут подавать требования к работе разговорным естественным языком в Da-Wate, устраняя громоздкие ручные операции, что демонстрирует взаимодействие на основе ИИ. Его сопроводительный модуль Da-Wate Yun-Rui затем анализирует, где и в каком объеме следует строить сетевую мощность, и автоматически генерирует планы и отчеты. Задачи, которые раньше занимали несколько дней, теперь завершаются в течение 10 минут благодаря ИИ, управляющему сквозными рабочими процессами — это демонстрация процессов на основе ИИ.
При диспетчеризации электроэнергии Tian-Quan выполняет высокоскоростные сложные расчеты на основе условий генерации и нагрузки, а также ограничений безопасности сети. Он поддерживает участников энергетического рынка в определении объема и цен на торгуемую энергию, предоставляя соответствующие специализированные вычислительные ресурсы для профессиональных задач, управляемых ИИ, что представляет собой интеграцию инструментов на основе ИИ. При инспекции оборудования модели искусственного интеллекта обрабатывают изображения инспекции для выявления опасностей на линиях и дефектов оборудования, направляя приоритизацию технического обслуживания. Это смещает обслуживание оборудования от жестких календарных проверок к обслуживанию, основанному на состоянии, что является еще одним реальным примером процессов на основе ИИ. Эти внутренние исследования открывают новые возможности для экономик Азиатско-Тихоокеанского региона для развития чистой энергии и построения более умной инфраструктуры.
Интеграция зеленой энергетики в Азиатско-Тихоокеанском регионе
Опыт Китая в области технических инноваций в рамках парадигмы, основанной на ИИ, и скоординированного развертывания шести ключевых инфраструктурных сетей предлагает свежие подходы к сотрудничеству для перехода к зеленой энергетике и интеграции ИИ в энергетику в Азиатско-Тихоокеанском регионе. В дальнейшем экономики АТЭС могут углублять многоуровневое трансграничное сотрудничество по нескольким направлениям:
Совместные исследования и разработки: Совместная разработка усовершенствованных с помощью ИИ подходов для увеличения использования переменных возобновляемых источников энергии, таких как ветровая и солнечная энергия. Изучение способов согласования вычислительных нагрузок с электроснабжением для содействия более стабильной, надежной и зеленой работе сети.
Трансграничные демонстрационные проекты: Запуск совместных пилотных проектов по решениям ИИ в энергетическом секторе и чистой энергии, адаптированных к местным энергетическим ресурсам и практическим потребностям отдельных экономик. Тестирование скоординированного планирования, строительства и эксплуатации вспомогательных объектов для ускорения перехода результатов исследований в реальное применение.
Согласование стандартов и обмен знаниями: Поощрение участия в разработке международных стандартов. Обмен техническими спецификациями, протоколами обмена данными и правилами использования для улучшения совместимости оборудования и систем через границы и обеспечения скоординированной диспетчеризации ресурсов экстренного реагирования.
Инфраструктурное и промышленное сотрудничество: Содействие обмену ресурсами и скоординированной эксплуатации инфраструктуры водоснабжения, электроэнергии, вычислений, связи, подземных городских коммуникаций и логистики. Примеры включают планирование вычислительных нагрузок в ответ на профили выработки электроэнергии и интегрированную прокладку трубопроводов и кабелей во время программ городской реконструкции. Расширение межрегионального и межкорпоративного сотрудничества для сокращения избыточного строительства и потерь ресурсов, повышения использования переменных возобновляемых источников энергии, а также снижения энергопотребления и выбросов углерода во время строительства и эксплуатации.
В перспективе, посредством совместных инноваций в технологиях, совместного создания сценариев использования, гармонизации стандартов и развития взаимовыгодной экосистемы, экономики АТЭС могут ускорить достижение зеленой, интеллектуальной, надежной и инклюзивной современной энергетической и инфраструктурной системы. Это придаст новый импульс устойчивому развитию во всем Азиатско-Тихоокеанском регионе.
