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CCF YOCSEF保定举办线上技术论坛:电力物联网下的AI和大数据技术能有多能?
2020-05-11 阅读量:354 小字

2020年5月10日下午,CCF YOCSEF保定举办的“电力物联网下的AI和大数据技术能有多能?”的线上技术论坛活动成功落下帷幕。

本次活动由中国计算机学会(CCF)主办,中国计算机学会青年计算机科技论坛(CCF YOCSEF)保定分论坛承办,华北电力大学协办。此次活动邀请到了中国电科院系统所高级工程师刘道伟、首都师范大学教授王万森、北京大数据研究院副研究员程超作主题报告;邀请到国网冀北电力有限公司信息通信分公司副总经理邢宁哲、国家开放大学学分银行评审专家孔彦波、保定市冀能电力自动化设备有限公司董事长许军营作特邀嘉宾。YOCSEF保定副主席华北电力大学副教授鲁斌、YOCSEF保定AC委员华北电力大学副教授赵振兵,担任本次论坛的执行主席;YOCSEF保定AC委员河北农业大学副教授张玉新、YOCSEF保定AC委员河北稻田智能科技股份有限公司创始人王建锋,担任本次论坛的在线主席。YOCSEF保定AC委员以及全国各地分论坛AC委员、来自全国各高校、企业或单位的代表共319人扫码参加了本次线上论坛,活动最高在线人数达到173人。

本次活动分为嘉宾及论坛背景介绍、嘉宾主题报告和论坛讨论三个部分。首先,由YOCSEF保定主席河北金融学院教授何志强作开场致辞,介绍了本次技术论坛的背景。接着,YOCSEF保定副主席华北电力大学副教授鲁斌对受邀报告嘉宾作了简单的身份介绍和欢迎致辞。

接下来三位嘉宾分别作了主题报告。

来自中国电科院的高级工程师刘道伟的报告题目为《智能电网全景安全防控大脑及共享实验室》。该报告主要分为四个部分。第一部分:能源革命与能源互联网的战略机遇。在国家“一带一路”和“互联网+”国家战略指导下,国家电网公司提出了建设全球能源互联网的宏观战略。第二部分:智能电网全景安全防控大脑框架体系。智能电网全景安全防控大脑具备全息状态感知、全态量化评估、全程精准控制、全域智能交互四大核心功能,属于全天候、高自律的互联大电网新一代智能调控和安全防御大脑系统。第三部分:介绍了中国人工智能学会智慧能源专委会。第四部分:智能电网协同创新及虚拟共享实验室。提出为有效落实科技强国、科技建国的国家科技创新战略,需要打造工业级智能生态产业,结合高校打造协同创新实验室,开启政府、科研、学术、产业模式协同创新的新篇章。

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首都师范大学的王万森教授作了题为《走近“智能+”,创新“智能+”行业应用技术与途径探讨》的报告。王教授的报告主要涉及五个方面。第一部分:我国人工智能发展进入“智能+”新阶段。详细解释了“智能+”是什么,用在哪,怎么用。第二部分:我国“智能+”专业教育的起源及现状。用图表的形式详细展示了我国“智能+”专业教育的发展历程。第三部分:“智能+”核心专业知识结构及课程体系。举例说明了当前我国人工智能专业教育的课程内容。第四部分:“智能+”本科专业结构及人才培养模式。剖析了新一代人工智能本科教育的专业结构。第五部分:“智能+”行业应用技术与途径探讨。针对当前“智能+”行业存在的许多问题,王教授一一做了解答。

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北京大数据研究院的副研究员程超的报告主题为《大数据技术在智慧城市和物联网中的应用探索与实践》,报告分为三个部分。第一部分:介绍大数据的起源、现状和发展趋势。通过列举实际例子详细说明了大数据的特性。第二部分:数据科学的基本内容和关键技术。指出大数据行业的三大推动力分别是数据源、模型和计算能力、广泛的应用场景。第三部分是大数据的一些应用实践和探索。通过举例,说明了大数据在人们生活中起着十分重要的作用。

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依照CCF YOCSEF的传统,结合本次线上论坛的实际情况,论坛执行主席为作主题报告的嘉宾颁发了电子感谢牌,表达对嘉宾们的由衷谢意。

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在三位嘉宾精彩绝伦的报告结束之后,YOCSEF保定AC委员华北电力大学副教授赵振兵主持了论坛讨论的环节。以下是相关议题以及部分发言观点。

议题1:物联网适用于电力系统哪些场景?

邢宁哲:电力物联网更开放,围绕电力系统的各个环节;电力物联网是全方位,全天候的,从三个维度,五个方面来分析。

刘道伟:能源物联网的骨干是电网;可以把各种端口的规范统一起来。

议题2:电力物联网中哪些地方必须同时使用AI和大数据技术还是其一,用到了哪些具体的AI或大数据技术?

程超:AI和大数据是密不可分的。在应用方面,比如从运输端的智能巡检和故障识别这些技术来说,大数据和AI是可以应用的;从用电端的角度来看,客户用电的诊断优化和预测,如何精确预测是需要AI和大数据的(例如神经网络)。

孔彦波:物联网、AI和大数据没有明显界限,从AI的角度来说,AI需要数据的支撑,而物联网就可以获取数据,AI是离不开物联网和大数据的。从使用的目的来说,AI和大数据都是依靠历史数据的分析,对现状和未来进行判断和预测,目前电力行业可分为生产电力,传输电力,使用电力3部分,其中用到人员检测和设备维修的区域就可以应用AI和大数据。

邢宁哲:经过实践发现,大量的信息化系统开始大规模建立,在各个行业进行应用,但数据采集不同,难以共享融通,大数据打破了数据间的壁垒,方便了管理和应用,AI方面也是如此。

耿超:例如风箱检测来说,只有图像检测等是不够的,综合的数据可以通过物联网进行收集,预测的数据可以通过AI和大数据进行采集,所以包括偏远地区的电网检测等很多方面都是需要AI和大数据同时使用的。

议题3:电力物联网中的AI和大数据技术与其他行业中的AI和大数据技术相比有什么异同?

刘道伟:电力行业能耗巨大。

许军营:电力行业有不一样的特色,AI和大数据是很好的工具,可以用来解决电力系统中问题。

邢宁哲:结合实际场景应用AI和大数据,避免技术与场景脱节;电力行业与其他行业在应用场景和应用问题有不同,我们应该跟具体问题具体业务进行应用才能有结果。

刘新锋 :逾越技术和电力行业间的鸿沟是急需解决的问题。

程超:在数据源方面电力行业与其他行业差别较大,1数据巨大 2数据准确度高。

耿超:从应用角度看,电力行业涉及的范围广,渗透到各行各业。

耿邵峰:电力设备缺陷检测与其他行业的不同?

许军营:物联网对提前诊断断路器的状态有很大帮助。

方艳辉:因为AI对服务器硬件,数据有很大要求,很难在一般高校进行,所以如何解决这方面问题?

邢宁哲:目前共享原则正在慢慢得到应用,数据在脱敏之后再进行开放,数据大中心也发布了一些目录,将这些数据进行开放。

议题4:目前电力物联网中有没有误用或滥用AI和大数据之处?

刘道伟:在刚开始应用时使用了很多种方法,但得到的结果并不理想,但随着国家基金项目的实施,大数据平台使用的方式方法,大学中学科的建设和普及,现在电力物联网中的误用和滥用越来越少。

程超:误用和滥用的行为肯定是存在的,在其他行业中有客户隐私,行业信息的问题。在电力行业中采集数据时如何做到数据的脱敏和加密工作,这些行业规则是十分重要的。

提问:

1、大数据和AI是基于大数据来实施的,而数据的安全问题是十分重要的,在电力物联网中是否可以延用常规的大数据及AI安全技术,还是需要进行改进,如果改进的话有什么建议?

2、电网触及的范围是很广的,在家庭使用中,比如电瓶车的充电安全问题的监测,家用电器的安全监测标准有哪些?

回答:

1、程超:电力行业本身有其特点,针对要达到的目标效果不同,要定义的内容自然也是不同的,以其他行业为例,在涉及到客户隐私的问题中,常常会把隐私安全问题加入到函数的y部分从而达到想要的效果。

2、刘道伟:充电桩,智能插座的发展可以对充电安全进行保障,这些充电端口可以对电车的充电安全进行预警。

议题5:在电力物联网如何正确合理地应用AI和大数据?电力物联网建设如火如荼,AI和大数据技术真正落地了吗?如何落地?

孔彦波:行业人员与AI人员并不相互了解,这对AI和大数据在电力行业发展有制约。

许军营:应该聚焦电力基本要求问题。

蒋志刚:用深度学习检测电力行业很热门,在这方面有什么好的应用建议?

杨晓辉:用电力物联网来对电力资源调度问题进行解决。

丁洁涛:在大量的数据中,如何治理数据?

邢宁哲:建立公用模型,提高数据质量,大数据和AI的落地,数据是很重要的一部分,现在公用的数据模型应用,又有数据共享在实施,让电力物联网数据部分有更好的应用。

总结此次技术论坛的讨论成果:论坛围绕物联网、AI、大数据在电力系统中哪里用、为何用、怎么用等焦点问题作了深入交流和探讨。嘉宾们一致认为,电力系统普遍使用着AI和大数据,而且是多平台、多层次地使用。感知层、传输层、决策层、应用层各个阶段都可以用到。某些场合下,技术的融合比单一更有作用,对提高发输配变用都有着重要的作用,提升效率、确保质量。电力行业有特殊性,对安全可靠要求更高,与其他行业技术上没有本质区别,但应用上有区别。不可否认,从其他行业切换到电力行业,鸿沟确实存在,但好在电力业务越来越清晰,如何应用已经逐步明晰。重点在于,吸取之前某些领域误用和滥用的教训,真正把好钢用在刀刃上,协同创新,建立国家能源数据中心,做好数据的采集治理开放共享,通过一些新技术,真正做到落地生根,为社会做好服务。

讨论结束之后对特邀嘉宾颁发电子感谢牌,表达对嘉宾们的由衷谢意。

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论坛最后,大家进行在线合影留念。

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