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阿里云闵万里:AI试水电力调度是道让人兴奋的题目

文章来源:大数据文摘 作者:【未知】 点击:次 时间:2017/4/28 14:15:17
大数据文摘作品,转载请注明来源 大数据文摘记者 | 魏子敏 如何让供电更加高效合理?这看似是一个简单的调度预测问题。引入算法工程师的力量,智能算法真的有望给电力行业带来新的技术鲶鱼吗? “用电之痛”是全国千万用电及售电企业的大难题。业内人士预测,2017年我国电力生产行业资产规模将达到86852亿元。据悉,仅2016年全社会用电量达59198亿千瓦,其中3.5%是因电力预测的偏差白白消耗。 4月26日,在云栖大会·南京峰会上,数据众智赛事平台阿里云天池平台联合扬中高新区政府、大航集团,启动首个电力AI大赛------大航杯“智造扬中”电力AI大赛,希望借助参赛工程师的智能算法提升电力预测调度能力。 对于这个AI初涉的领域,阿里云的团队及大赛数据提供方扬中高新区政府、大航集团都表现出了巨大的热情。“人工智能在电力预测的试水,据我所知是全国首次尝试 。”大航集团副总裁孙伟表示,“ 传统的预测模式多为‘拍脑袋’决定,它们需要变得更加灵活、更加高效。政府也正在推动电力行业的转型。”   (在4月26日南京云栖大会上,阿里云天池电力AI大赛正式启动) 电力调度的最大难点 在于不可控因素多、回归不准 如何让供电更加高效合理?这看似是一个通过调度,预测未来一个月每天的用电量的回归问题。 “其实最大的难点是回归不准”,阿里云人工智能团队科学家闵万里这样回答大数据文摘,“真的是不准,有的企业是24小时排班的,有的企业就是白天工作晚上关门的,还有一些企业可能是夏天开足了马力,冬天不搞了,甚至有的企业规定说,当我们外面的湿度高于多少必须停工。所以说这个是非常好的实战的课题,可以用回归是一个基础,但是也可以发现在上面还要做很多的工作。” 而阿里云在调度问题上已经有过不少尝试。17年1月11日,饿了么对外透露正和阿里云合作,研发人工智能调度外卖引擎,全面推行到外卖送餐领域,利用人工智能调度180万骑手。(点击查看大数据文摘文章《阿里云与饿了么合作全球最大实时调度系统后,我们和研发团队聊了聊》) 闵万里称,电力调度跟之前阿里云在调度上的尝试是有内在的逻辑关联性的,“饿了么做配餐调度,还有交通中调度信号灯,都是在一个固定的网络结构上针对不确定的随机的需求做一个管控。配电的供应上,从超高压到降压、公用到民用电都有随机性,用电的需求也有变化的,这里面怎么匹配的好?要对即将发生的情况有未卜先知,可能就先发制人,所以说我们要预测,这个是我们要干的事情。” 而相比调度一批快递员,电力问题显然更有社会效益,做不好的话很可能出现电力浪费的问题,“所以说很兴奋看到这道题目,也感谢扬中政府的支持包括企业的支持给到我们数据一起做这个事情。”闵万里说。 给电力行业专家配 一个算法工程师? 还是让行业专家学代码? 除了不可控因素多,怎么样把行业知识与技术能力结合起来,也是电力调度工程师及本次大赛选手面临的一大挑战。 对于多数算法工程师来说,电力行业是个非常陌生的领域。 “我第一次看工业数据的时候,感觉难如天书”,闵万里承认做电力调度问题需要大量行业知识。那么到底该给电力行业专家配一个算法工程师?还是让行业专家学写代码?   (阿里云人工智能团队科学家闵万里) 闵万里认为两种做法都有可能,但是难度不一样。 “第一个是传统行业的专家了解这些云计算的技术或者是大数据深度挖掘的技术再去做这个行业的升级换代,听起来很美好,但是执行起来很难,原因在哪?当他已经成为一个行业专家的时候,基本上是单位的顶梁柱,他的动力在哪?因为他面临重新学习的过程,单位能让他去吗?但是反过来,我们的技术专家,我说过我们愿意走到车间去,我们愿意去学习行业专家的一些知识,对我们来讲,我国有激励的机制让大家沉到场景中去,我们可能会学的很快就没有非技术的阻碍了,我刚刚讲的行业专家学我们,有一些非技术的阻碍,所以说从现实的效果来看,是技术人走出去,可能效果更快。” 电力行业专家、盾安新能源技术研究院执行院长顾毅也给出了类似的答案,“往往很有经验的专家精力非常有限,做这么具体的事情,不是做不到,而是不太现实。所以我们一开始就找像阿里这样的(技术型)公司合作,我提供专业知识,前端的数据,包括基本的概念去补充,然后这些专业的大数据公司,把我的想法从数据层面实现,然后把数据提供给这些模型,通过不断的迭
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