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AI在电力行业的发展现状

来源自:媒体公告    点击数:1   发布时间:2024-01-17 05:49:20

  自从人类首次使用电力以来,如今已经到了向家庭和企业供电的第140周年。电力行业如今已发展壮大,并成为人类工作和生活中最重要的服务之一。但该行业目前也面临着一系列独特的挑战,这在某种程度上预示着其以往的经营模式将会发生变化。

  这些挑战包括对发电可持续性的线届联合国气候变化会议上就强调了这一点。世界各国都已做出能源供应脱碳的承诺,并再次强调将大力推进太阳能发电和风力发电向前发展。

  这对全球高度监管的电力行业产生了巨大的影响,如果未能按照监管框架的要求供电,就会面临罚款和声誉风险。当使用不太可预测的方法时,需要谨慎管理从化石燃料到可持续能源生产的过渡。

  飙升的能源价格也对全球供电商产生负面影响,许多供电商不得不关闭业务。这样做带来的结果是,成熟的电力供应商不得不几乎在一夜之间接纳成千上万的新客户,给工作人员和电力系统都带来了巨大的压力。

  这给人类带来了遗留IT系统的问题。与电力行业难以更新和改造老化基础设施一样,由于相关技能和专业相关知识日益短缺,特别难找到升级IT平台的投资。

  因此,虽然智能计量等举措应通过减少相关成本和提高效率带来一定的好处,但在实践中,收集的大量数据难以任何有意义的方式来进行管理和分析,例如在实时预测未来的能源消费时。

  尽管面临能源定价危机,一些消费者已经失去了选择权,但提供卓越的客户服务水平是减少客户流失和获得市场占有率的重要的条件。这既适用于签约和服务客户,也适用于解决能源供应方面的问题。

  传统IT系统意味着联络中心员工支持客户所需的信息通常保存在不同的系统中。人们被用作这些系统之间的连接器,在地址更改、计费或故障修复计划等过程中产生摩擦。

  因此,鉴于需要为股东创造价值,同时满足监督管理要求并让客户满意,那么电力公司如何调整他们的流程,并采用更加数据驱动的方法来管理他们的业务,而不是大规模更换原有的IT系统?

  一个答案在于采用智能自动化(IA)和人工智能(AI)技术,这是一种旨在改变电力行业运营方式的技术融合。一个全球性的行业正在兴起,将智能自动化(IA)和人工智能(AI)应用于可持续电力生产和分配的几乎所有方面,大规模的公司正在采用自动化平台来实现真正的变革。

  (1)客户体验——公用事业公司可能会受到客户体验(CX)评分的巨大影响。这有几率会使监督管理的机构每年实施巨额的激励/处罚,如果管理不善,可能会面临痛苦的体验。通过集成客户关系管理(CRM)和计费系统,公用事业企业能避免给客户代理留下复杂的系统和多个数据源。而数字工作者能够实现将数据提取到客户的单一视图中的繁重工作。

  (2)遗留基础设施——许多企业面临的现实是,他们的底层数字环境是新旧结合的,而具有将两者结合在一起的能力是关键。从已有数十年历史的客户IT系统中获取信息以融入现代劳动力管理系统,在某一些程度上仍然是由工作人员从一个系统剪切和粘贴到另一个系统完成的。仅此一项就提供了丰富的改进措施,有助于运营响应团队提高效率。它还允许这些响应人员花费更多时间与客户进行讨论,因为大多数电话都是为了处理业务和服务方面的问题,因此他们经常面临更多的压力。

  (3)环境报告——这与气候议程保持一致,但也包括诸如围绕污染和高效能源生产监管目标的绩效报告等指标。此类报告至关重要,支持自动化系统能管理当日监控和响应,从而可提供针对目标的准确报告。

  (4)智能系统——欧盟27个成员国向智能系统迈进的要求增加了一层复杂性。每个能源供应商都有一个他们自己承担或外包的目标。能源供应商系统和安装人员之间的交互很复杂,存在大量重复和访问问题,自动化(IA)和人工智能(AI)能够在一定程度上帮助改善这些问题。

  (5)优化工厂维护——老旧的发电和配电基础设施是发达国家公用事业公司面临的一些最大的挑战。这对他们为最终用户更好的提供可靠、具有成本效益和“面向未来”的服务的能力产生了巨大影响。在某些情况下,这些供应商正在使用30多年前的发电设备,并希望能够通过围绕预测性维护等工作流程实施物联网、智能自动化(IA)和人工智能(AI)来最大限度地延长其常规使用的寿命。这是大型设备上的传感器向SCADA系统提供数据的地方,物联网、人工智能、智能自动化平台能够在一定程度上帮助确定出现故障的可能性。依据这一些数据,可以自动安排现场服务请求和技术人员在故障发生前做修复,从而延长常规使用的寿命、减少相关成本和提高效率。

  (6)气候平均状态随时间的变化——几乎所有供应商都有在特定时间范围内实现净零排放的目标。采用机器人流程自动化(RPA)、高级分析和人工智能有助于实现气候变化目标以及对清洁、廉价、可靠水资源的日渐增长的需求。例如,圣迭戈天然气和电力公司通过利用传感器数据及卫星天气数据来防止野火发生。另一个例子是使用无人机对电力基础设施和太阳能发电场进行全方位检查,并使用计算机视觉来检测数字工作者收集数据、分析和执行下一个最佳行动的异常情况。

  鉴于智能自动化(IA)和人工智能(AI)可以为电力行业带来的好处,为什么在某些方面仍然不愿意采用有关技术?对于每一个利用先行者优势并看到可衡量结果的企业(例如减少客户入职、自动化工程师调度和地址流程的无摩擦更改),还有别的企业尚未采取任何有意义的步骤来采用智能自动化(IA)和人工智能(AI)技术。

  根据经验,使用障碍往往是文化方面,而不是技术和预算方面。使用新技术不仅需要高级领导团队和业务部门的支持,还需要IT团队的支持:其最好的结果来自持续的变革计划,而不单单是一次性的临时项目。

  另一个挑战是,在竞争非常激烈的行业中运营的企业可能并不愿意分享其智能自动化(IA)和人工智能(AI)来规划的最佳实践和可衡量的成果。在业务竞争激烈的行业中,很难实现联合、集成的数字化转型。

  最后,如果将过多的工作从工作人员那里转交给数字技术,公用事业公司可能会担心失去对基本服务的控制权。然而,正如许多公用事业公司发现的那样,数字技术能全天候工作,其生产力、准确性、安全性和速度比工作人员都更高。

  自从1882年第一座发电站启用以来,电力行业的发展已经走过了漫长的道路。但由于气候平均状态随时间的变化、基础设施和遗留系统的老化,现在已经到了一个发展拐点,需要开始采用不一样的技术和方式,这中间还包括采用围绕智能自动化和人工智能构建的智能技术平台。

  电力行业的内网结构较为复杂、应用系统众多,网络和应用系统的运维消耗了管理人员相当的精力。然而,根据统计发现,企业内网和应用系统出现故障的原因很少是由于网络设备和应用系统自身的问题,更多的是因为企业内网的其它安全因素导致,如病毒爆发、资源滥用、恶意接入、用户误操作等。而这些安全因素,则几乎全部来源于用户终端计算机。因此,企业内网和应用...