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AI与电力系统的融合,首要表现是节约电力资源

  赖普奇在文章中提到:“过去两年间,共享单车从由政府主导下缓慢前进的技术转变成了最受资本青睐的、和最具竞争力的面向消费者的技术。”今年一月份,Uber就和JUMP在旧金山市合作运营了一个共享单车项目。该项目运营着250辆电力辅助JUMP自行车,这些自行车可以在Uber应用内找到并实现租赁。
 
  该收购交易表现出Uber走出单一打车业务市场并走向多种出行方式提供者的野心。虽然谷歌没有透露具体节省的金额规模,但是根据美国能源信息管理局的数据,一般企业的平均电价每兆瓦在25~40美元间。因此,即使节省15%的能耗,长期来看,也将是一笔上亿美元规模的成本减支。谷歌方面的数据显示,2014年用电总量达4402836兆瓦时,相当于美国366903户家庭全年的用电量。谷歌从3年前就开始把机器学习(人工智能的核心,使计算机具有智能的根本途径)引入数据中心,希望借此探索出节省公司巨大能源开支的方法。2016年,谷歌把旗下的AI实验室DeepMind更为细分的人工智能工具用于服务器散热。
 
  DeepMind通过人工智能技术的学习算法,提升了数据中心的负载,优化了冷却系统,以及更有效地管理设备,最后帮助谷歌将总用电量削减了15%。值得一提的是,DeepMind因开发出人工智能围棋程序阿尔法狗(AlphaGo)而家喻户晓,后者成功击败了多名世界围棋名将而成名。
 
  英国国家电网公司拥有并运营着英国国内的电力基础设施,肩负着平衡供应和需求的使命。不过,随着近年来光电和光伏等可再生能源在英国电源结构中的占比不断增加,平衡电力系统的供需成了个大难题。可再生能源的最大挑战在于其生产具有间歇性,其产量取决于天气条件,如风吹或阳光照射。
 
  而按照DeepMind的说法,凭借机器学习技术的强大预测功能,人工智能能够准确预测电力的供需峰值,最大限度降低弃风弃光率,降低电力系统对环境的影响,顺带帮助用户节省巨额的电费支出。
 
  行业普遍认为,未来,能源供给侧将不再局限于电力,而是多种能源形态共存;能源需求侧将由家庭、企业、智能楼宇、电动汽车及各类储能装置等构成。能源供给侧和需求侧之间将形成智能综合能源平台,各类电力设备和用电终端在平台上互联互通,能源流、数据流和资金流将实现无缝衔接。本周一,JUMP CEO瑞安·赖普奇(Ryan Rzepecki)在一篇博客文章中宣布其管理的电动共享单车初创公司将加入Uber,但保持自身品牌。关于此次收购的具体条款没有公布,但据消息称此次收购交易的价格大约是2亿美元。
 
  赖普奇在博客中提到说,达拉·科斯罗萨西带领下的Uber所创造的公司文化增加了JUMP团队的信心。
 
  JUMP生产并运营电动辅助自行车,并且是无桩的。该公司总部位于纽约,在旧金山市和华盛顿特区都运营着无桩共享单车。JUMP计划于明年在更多美国城市上线。
 
  Uber通过收购JUMP进入了拥挤的共享单车市场。如今美国市场上已经有不少共享单车品牌,比如LimeBike和Spin都增长得非常快。
 
  通过人工智能技术,能够操控计算机服务器和相关的散热系统。这个技术和DeepMind教计算机玩Atari电子游戏的原理是一样的。DeepMind称,能够使用神经网络的模式识别系统来预测用电量的变化,从而达到节省能耗的目的。
 
  DeepMind还打算利用人工智能帮助英国国家电网公司平衡电力供应的问题。“目前,我们正在与英国国家电网公司以及其他大型电力供应商进行初步探讨,以便帮助解决这些机构面临的种种问题。”DeepMindCEO哈萨比斯公开表示,“无需投入新的基础设施,只通过优化的手段,就可帮助英国节省10%的电力使用量。”
 
  Uber CEO达拉·科斯罗萨西(Dara Khosrowshahi)在一篇博客文章中说:“我们保证将在Uber App内提供多种出行方式的选择-这样你就可以选择最快或最经济的方式到达你想去的地方,可能是搭乘Uber车、或是骑自行车,或是坐地铁等。”