消息：搶修管網(wǎng)

、預測誤差 能源領域AI強刷存在感

，企業(yè)也可以利用圖像識別和機器學習技術，實現(xiàn)天氣趨勢智能分析、天氣系統(tǒng)時空特征過濾及識別、預測誤差及不確定度挖掘，有效提升電力氣象智能化預報水平;基于深度學習技術對云觀測圖像中云層和云系進行識別，實現(xiàn)對云層遮擋條件下光伏功率快速波動的預測。

深度融合需以大數(shù)據(jù)建設為基礎

業(yè)內人士指出，人工智能與能源產(chǎn)業(yè)的結合

，不是某一項或某幾項技術的結合，而是兩大技術領域的深度融合;不是短時期內就可以完成，而是要經(jīng)歷一個漫長的歷史過程。

中國工程院院士、航空工程學院院長何友認為

，走好人工智能工業(yè)化之路，必須要以大數(shù)據(jù)建設為基礎。他說：“工業(yè)大數(shù)據(jù)是新一輪產(chǎn)業(yè)革命的核心，是實現(xiàn)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和中國智能制造的重要抓手，將推動企業(yè)從‘制造’走向‘智造’。”

此外

，人工智能技術方案在能源產(chǎn)業(yè)中的應用，還要緊貼行業(yè)特點和生產(chǎn)需求。據(jù)媒體報道，2017年11月，印度北部的一座燃煤電廠發(fā)生爆炸，造成32人死亡，原因是煤氣管道堵塞導致鍋爐爆炸，這是能源行業(yè)經(jīng)常發(fā)生的一類故障，導致事故發(fā)生的原因是沒有對設備進行經(jīng)常性的檢查。而使用人工智能來觀察設備并在事故發(fā)生前檢測出故障