推动清洁能源转型-利用人工智能和第二代人工智能为可持续、更智能、更可靠的能源系统提供燃料

能源领域已经达到了拐点。向更清洁、更绿色的能源来源的转型正在稳步进行，但太阳能、风能和地热能等分布式电力系统的使用持续增长，这意味着电网现在更加多元化——也更加复杂。而正如能源来源变得越来越分散，由于极端天气事件、远程工作和消费者行为变化等趋势，能源需求变得不那么可预测。这些动态需求以及多样化能源来源的普及化，导致能源格局发生了明显的变化——这正使规划、生产和输送系统达到临界点，而传统的能源管理平台在有效运行方面面临挑战。去年，可再生能源装机容量全球增长了50%,随着中国在太阳能领域引领发展，欧洲、巴西和美国也实现了 record 的增长。但伴随着这一创纪录的增长，经济和贸易格局的变迁带来了挑战，因为该行业需要在新旧系统之间切换，同时还要满足传统、可靠、经济实惠的能源需求，以满足对可再生能源不断增长的需求。 能源行业迫切的需求显而易见：需要制定一个前瞻性的数据战略，以应对管理这个智能和动态生态系统所面临的挑战。这需要一个策略来管理新一代智能电表和资产的数据传统能源系统建立在静态规则、隔离数据和集中控制结构之上，这些结构无法足够快速地响应或有效地扩展以满足当今的需求。它们根本不是为今天所见的复杂程度而设计的。而且，旧的燃料管道并没有随着新的管道启动而被关闭——基于化石燃料的能源系统远未退出。能源公司必须考虑并适应可再生能源带来的独特挑战，包括其间歇性可用性和波动性价格点，同时还要应对现有的能源生产和分配系统。 采用前瞻性的数据战略和智能平台已不再是锦上添花，而是确保未来稳定性、可持续性和可扩展性的关键步骤。该策略必须考虑如何在满足法律法规要求的同时，保留对未来人工智能应用案例所需恰到好处的历史数据。同时，它必须整合具备利用实时数据、机器学习和人工智能能力的智能、数据驱动系统，以预测供需波动、优化分布式资产性能、自动化能源资源交易，并在生态系统的每个层级提供更快、更准确的决策。– 时间序列和历史数据、消费者数据、维护和调度系统、变电站和电网数据，不仅在源级别，而且也在现代数据和人工智能平台上。 随着能源转型的发展，成功的能源公司将通过利用技术解决方案来脱颖而出，这些解决方案使它们能够进行深入预测分析——部署数据、分析和生成式人工智能，以同时把握这一转型中期阶段的机会并减轻随之而来的风险。可再生能源的不确定性随着可再生能源系统和传统能源系统同时扩大，能源公司在面临一系列风险。这些风险包括可再生能源发电的连续性和可预测性不足，以及由此产生的价格波动和停机成本。对于能源公司而言，这些与风险相关的问题可能代价高昂。而对于制造、金属和材料等高耗能行业，能源成本的剧烈波动会对盈利能力产生深远影响。 赋能清洁能源转型 I 用人工智能和通用人工智能为可持续、更智能、更可靠的能源系统供能。集成系统和数据这是在一个大型石油和天然气公司的情况，该公司正致力于优化一切考虑一家公用事业公司，它面临着从各种来源购买以生产和补充传统能源和可再生能源的挑战，以满足其客户群的需求。为了有效满足需求，该公司需要电力生产和电力需求预测，以及高峰使用和高峰生产时间的有关信息，以及对可能中断生产和分销的变量的了解。 从资产管理到能源交易、库存和零售运营。随着其实时数据消费的增加，公司需要更好地大规模利用其数据，以加速其脱碳进程并塑造更清洁的能源系统。该领域在数据管理和处理能力方面的不足意味着实际使用的资产数据更少。但公用事业和能源公司需要从广泛的来源获取实时数据，以有效决策如何最佳地发电、购买和分配电力。为了利用这些数据，许多能源 在埃森哲，我们已构建了数据驱动的解决方案，以提升能源生产与分配流程各环节的人工智能能力——从需求预测到产品优化和生态系统集成。我们已使发电厂、炼油厂到可再生能源生产者等一切，更有效地满足当今的能源需求。公司正转向人工智能驱动的解决方案，使他们能够整合不同的数据源，以进行更有效的分析和洞察。 赋能清洁能源转型 I 用人工智能和通用人工智能为可持续、更智能、更可靠的能源系统供能。对数据管理的自治方法太频繁地，数据和 Analytics 被锁在专有软件系统中，迫使能源公司依赖技术供应商。这可能会限制它们访问、管理和分析数据以满足特定需求的能力。能源公司通常有两个核心数据来源：运营技术（OT）数据和信息技术（IT）数据。OT数据在这里至关重要，因为它提供了现场实时情况的快照。然而，这些数据通常是结构不良的，难以解析并与其他数据源进行比较——尤其是当它们被锁定在专有软件工具中时。一个具有互操作性选项的开数据平台，反而可以成为能源公司通过其运营技术（OT）和信息技术（IT）系统产生的所有数据的基石。结合对数据管理的自主方法，能源组织能够创建适合其独特业务案例的数据模型。 嘉信利的生成式人工智能战略智能系统（GSIS）通过在企业系统间协调人工智能代理，为能源和公用事业部门提升决策能力。该系统基于Databricks构建，利用实时洞察、预测的KPI趋势，并在运营中生成指导性行动，帮助企业大规模实现可衡量的价值与韧性。最后，Capgemini RAISE是一个基于 Databricks 构建的生成式 AI 解决方案，使用 Mosaic AI 平台，包括向量搜索、AI 网关、MLflow、模型训练和推理、代理框架、AI/BI 等，支持端到端 AI 用例开发，从代理开发到部署和监控。RAISE 将预测模型或输出提升到规范性级别，通过适当的护栏，以规模化的方式针对个体用例制定独特的策略和计划。 01020304在埃森哲，我们正在与databricks通过应用人工智能和通用人工智能来优化能源领域。为此，我们已开发了多种数据加速器和解决方案，这些解决方案有效地连接不同的系统，并在开放的基础上创造互操作性。例如：时间序列数据处理器是与 Databricks 的联合解决方案，基于资产层级处理时间序列数据，并将其提供给 Databricks 统一目录，以确保它能够有效地用于 AI 驱动的用例和 Databricks Genie 等自助服务解决方案。我们利用我们的智能检测框架用于检查输电线路、变电站、发电厂和油气生产设备等资产。该框架使用计算机视觉人工智能来确保缺陷能够及时检测和减轻，以避免非计划停机。我们的SAP数据处理加速器是另一个联合解决方案利用SAP Databricks，这是一项在SAP Business Data Cloud中本地提供的功能，它通过Delta Sharing连接器将丰富的SAP数据与企业数据相结合，用于从数据仓库到AI的各个方面。我们也把不同的数据系统整合到一个统一、可持续的数据模型上可持续性数据中心该框架使用 databrick 数据智能平台来计算排放和抵消的节省。 总而言之，这些解决方案已经为我们的客户带来了积极的结果。以大型油气公司为例，工业时序数据建模解决方案使数百名技术人员能够在超过100个用例中大规模利用数据。这是通过一个开源的云原生框架实现的，该框架扩展了公司的数据湖屋，以适应其在整个生态系统中工业时序数据源的全局足迹。在降低分析基础设施的整体成本的同时，组织获得了主动告知客户潜在性能问题的能力，从而实现及时干预并降低风险。 报告，技术人员更快地检索客户信息，以及更快地对技术问题和客户做出响应，提供35%至40%的监管报告工作量减少，以及20%至25%的电话包含/转移到低成本渠道的增长，同时满意度提高。市场。这只有通过专注于资产绩效管理、可再生能源预测、电网优化、能源交易、脱碳和个性化等领域的健壮数据管理工具和实践才能实现。由于更紧密的客户沟通，客户评价更高，通过及时和情境化的沟通，客户满意度提高了15%到20%使用数据辅助的监管合规和监控自动化，提高生产效率水平得益于能够预先识别关键和脆弱网络区域并实施有针对性的强化措施，从而避免了损害在工业领域，前十分位与其他表现者之间存在巨大差异。前十分位表现者将OT和IT数据集成到关注终端客户成果的决策框架中，通过将其工厂内的资产与活动相匹配技术投资带来的有形价值 达文西能源行业分析师估计，这种方法的实际收益包括：更有效的停机预测和负载均衡，减少五至十个百分点更优的网格洞察、模式识别、风险评估措施预测以及AMI/AMR rationale，提供在配电规划研究中减少10%至15%的手工工作量的能力，同时更准确地检测负荷和负荷类型（如电动汽车和分布式能源），并在未授权负荷和收入回收方面提高5%至10%。 一个集中化、高效的数据系统也有助于组织实现基础设施成本节约、基于数据驱动的洞察行动，并提供更具吸引力的报价。通过利用数据减少非计划停机时间、最大化产量，并推动高度的过程自动化，能源公司最终能够创造更高性能的运营。提升了整体生产力，并提供了更广泛的可持续能源解决方案，已经成功帮助客户减少了碳足迹。而最终，这就是我们所努力的方向：一个更可持续、更高效的能源生态系统，它随时准备满足全球日益增长的可再生能源需求。 乔治·雅各布联系我们请就我们的能力如何协助您的组织提出问题或安排对话。转型领导者 数据与人工智能，能源洞察与数据，毕马威 希夫·特里萨尔全球制造、交通与能源行业主管，Databricks 朱利安·德巴德能源和公共事业主管，Databricks 关于 Databricks关于埃森哲获得你想要的未来 | www.capgemini.com思爱普是帮助公司利用技术转型和管理其业务的全球领导者。集团每天都以通过技术释放人类能量，创造包容和可持续的未来为宗旨。它是一家拥有近35万名员工、分布在全球50多个国家的负责任且多元化的组织。凭借55年的深厚历史和深入的行业专业知识，思爱普被客户信任，以解决其从战略、设计到运营的全面业务需求，这些需求由快速发展和创新的云计算、数据、人工智能、互联、软件、数字工程和平台领域所驱动。集团在2022年报告了220亿欧元的全 cầu收入。Databricks 是一家数据和人工智能公司。全球超过10,000家组织——包括 Block、Comcast、Condé Nast、Rivian、Shell 以及《财富》500强企业中超过60%——都依赖 Databricks 数据智能平台来掌控其数据，并将其与人工智能结合应用。Databricks 总部位于旧金山，在全球各地设有办事处，并由湖仓屋（Lakehouse）、Apache Spark™、Delta Lake 和 MLflow 的原始创造者创立。欲了解更多信息，请关注 Databricks 在领英、X 和 Facebook 上的动态。