宋晓亮

摘  要：能源都会采取不一样的形式存储下来，其主要的能源包括天然气、石油、煤炭，太阳能等等。煤炭、石油、以及天然气等都属于化石能源，也是太阳能在10多亿年的时间之内所逐步累积起来的产物。如何才能够满足客户要求，实现能源转型升级，需要相关人士引起高度重视，要逐步构建起和客户共荣以及与社会共赢新型现代化供电服务中心，这是新的形势之下的一个新的战略，同时也是当前社会发展过程当中的重要的一大课题，本文主要是关于人工智能在智慧能源管理中的应用研究，以供相关专业人士进行参考和借鉴。

关键词：人工智能;智慧;能源管理;应用

在当前的时代背景之下，不仅仅需要切实的保障社会经济的向前发展，而且也需要高度重视环境保护工作，尤其是当前的能源正在逐渐的稀少，更加需要强化新能源的广泛使用，提高资源能源的利用效率，要求进行智慧化的管理。当前云计算以及物联网技术获得了相对较为快速的发展，同时全球数据中心建设也呈现出了迅猛的发展和增长，逐步的朝着集中化以及规模化方向迅猛的发展起来，

一、新能源產业特征

1、清洁环保性

和传统的化石能源相比较来讲，新能源具有独特的优势，相关人士要求能够强化新能源的广泛应用[1]。实际如果单纯的使用化石能源，会存在着很大缺陷和问题，容易导致大量二氧化碳被排放到环境当中，随着社会经济以及科学技术的飞速发展，将会大量使用各种各样化石能源，但是过多使用化石能源，将会造成环境的破坏和恶化，是以牺牲环境为代价的，容易造成资源的严重匮乏，同时也会导致生态环境持续性恶化[2]。在这样的局面之下，需要相关的工作人员能够开发和利用新型清洁环保能源，这已经属于箭在弦上、迫在眉睫的一项任务，要求转变传统思想观念，要尽量减少石化能源，尽可能以清洁环保型能源来取代石化能源，这一方面可以有效的缓解传统能源的紧张问题，另一方面也有利于环境保护，对于实现经济发展和环境改善都具有重要的意义和价值[3]。

2、科学技术含量高

在当前的时代背景之下更加需要促进社会经济向前发展，国内传统能源产业相关技术已经相对较为成熟和完善，但是对于新能源产业来讲，所涉及到的技术含金量比较高，也涉及到了诸多复杂的技术，包括海洋技术、电子技术以及生物技术等等，这都是很多先进技术成果，在发展新能源产业的过程当中，还需要进一步加强科研人员以及科研成果大力投入，同时也需要资金持续性融入其中，但是在对新能源产业进行发展的过程当中本身也存在着研发风险，需要相关人士能够进一步强化风险防控工作。

二、数据中心能量智能调度管理

1、错峰用电管理

在当前的时代背景之下要通过利用数据中心对于能量、资源实现调度管理，一般而言，传统的非居民用电根据用途可以分为大工业用电、一般工商业用电以及农业用电，根据电压等级的不同又分为平段用电、高峰用电、尖峰用电以及低谷用电等四大类型。通常而言，尖峰用电主要就是指夏季用电高峰阶段，或者是一般工作日的用电高峰阶段，这个过程当中，电力相对较为紧张，同时电力的价格相对较为昂贵，一般来讲，尖峰用电时刻平均价格都会在低谷用电价格的三倍以上，另外低谷用电时刻主要就是指节假日或者是夜间用电。在这个时期电力相对较为丰富，同时价格也比较低廉。这样的局面之下，需要减少高峰负荷用电，适当的增加低谷负荷用电，这样才能够促使电力资源实现更加良好调节，同时也可以对于能源实现统筹安排和协调，对于企业降低成本具有重要的价值和意义，还能够让企业资金利用效率得到显著提升，有利于保障企业资本实现科学合理配置。

2、供电配置智能指导

数据中心主要就是通过利用市电为主以及电池为辅的供电模式，这样就可以切实的保障24小时都可以实现整个企业正常稳定运行和工作，在这个模式之下，电力使用的过程当中要切实的保障数据中心发挥重要的作用。如何才能够促使数据中心动力可用度得到提高，切实的保障企业安全稳定及可靠运营和生产是至关重要的一项任务，对于智慧能源管理来讲，其要关注关键指标，例如断电时长、断电时间、供电量，还需要考虑每天最短断电时长、最长断电时长、分时断电次数等等，同时要针对于指数数据进行必要的分析和采集，这样才能够逐步的形成更加可靠以及全面的供电报告要求，可以基于供电报告系统性配置电力。

3、负荷预测

负荷预测，属于电力规划的一大基础。电力系统运行过程之中，受很多方面因素影响，这些因素以及负荷之间具备了非线性关系，同时，关系比较复杂。以往电力系统负荷预测过程通过传统统计分析，这种方法存在着一定弊端，难以适应电力系统发展需求。人工智能预测技术逐渐发展起来，人工智能领域两项技术是专家系统以及神经网络技术。其中，对于神经网络，它可以对时间序列预报问题有效解决，要求合理引入到电力系统，促使神经网络技术可以电力系统负荷预测过程之中发挥出重要作用。

4、安全评价

如今，电力系统运行过程受到各方面因素影响，因此，电力系系统会出现一定干扰以及事故，包含有人为失误导致的事故、设备损坏导致的事故以及自然现象导致的事故问题等等。所以，基于这一方面考虑，要求明确干扰或事故影响下电力系统自身承受能力，准确评判这一能力具有重要意义。人工智能技术系统之中，神经网络是安全评估的一大手段，得到了很大程度发展，对电力系统安全运行起到促进作用。主要采用仿真方法，通过电力系统静态与暂态响应进行模拟，预想事故难度。人工智能技术在预想事故筛选上有着广阔前景，促使这项技术与运行人员经验结合，能够提升仿真效果和仿真适用性。

结语：

综上所述，在当前的时代背景之下更加需要针对于能源进行合理科学的管理和调度，随着人工智能、大数据、云计算以及物联网技术的进一步发展，更加需要强化智慧能源管理工作，在智慧能源管理的过程当中，要合理及科学应用人工智能技术，还需要强化统筹管理和控制，结合未来社会发展趋势，有效提高能源管理效果和管理水平。

参考文献

[1] 周咏，王彬彬，李清，李峰.智慧能源管理平台在大型公共建筑中的应用研究——以苏州现代传媒广场为例[J].建筑节能（中英文），2021，49（03）：113-118.

[2] 龙惟定.人工智能技术在建筑能源管理中的应用场景[J].建筑科学，2021，37（02）：127-136+145.

[3] 余秋熠.电力电子的智能化控制技术探析[J].电脑编程技巧与维护，2020（08）：138-140.

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