電力公司玩轉AI：實用案例優先，擴大規模攻略！

實用人工智能在公用事業中的應用：如何優先考慮和擴展現實世界的用例

人工智能（AI）使公用事業能夠應對一系列迫切挑戰，包括老化基礎設施、員工流失和操作複雜性。ScottMadden將AI視為一個總稱，涵蓋了一系列變革性技術，包括生成式AI（如聊天機器人、自動報告）、機器學習（預測性維護、異常檢測）、計算機視覺（設備檢查、腐蝕檢測）和深度學習（複雜數據建模和實時決策）。公用事業機構可以透過採用結構化的方法來選擇、原型化和擴展AI用例，從而超越實驗階段，實現可衡量的操作改善，並為持續創新奠定基礎。

來自現場的見解：行業調查結果

在2025年1月的EPRI AI和數字轉型峰會上，觀眾調查揭示了關於公用事業中AI採用的關鍵見解：

調查結果顯示，大多數公用事業仍在試點AI，專注於生成式AI應用和停電計劃優化作為實際的起點。這反映出在特定領域取得早期成功的需求，以促進更廣泛的採用。

根據見解調整策略

為了將興趣轉化為行動，公用事業必須專注於高價值、實用的用例，平衡可行性和影響力。生成式AI應用（例如自動化報告或排程）特別吸引人，因為它們能夠簡化重複性任務。同樣，優化停電計劃仍然是一個高優先級的用例，利用分析和歷史停電數據來最小化成本並改善排程。通過針對這些領域，公用事業可以在奠定長期AI整合的基礎的同時，實現早期的勝利。

克服障礙的結構化用例選擇

AI的採用需要一種系統的方法，以確保與組織目標對齊並解決技術挑戰。主要步驟包括：

1. 確定高影響力用例：專注於具有可衡量價值的領域，如預測性維護和合規自動化。
2. 原型和迭代：開發小型原型以測試可行性並建立信心。合成數據（模擬現實條件的人工生成數據集）可以加速驗證，克服數據訪問挑戰。
3. 同時評估真實數據的準備情況：在使用合成數據的同時，公用事業應評估其真實數據的質量、完整性和結構，以為長期AI實施做準備。
4. 參與利益相關者：跨功能的合作確保解決方案滿足操作需求並獲得組織的支持。

這一結構化過程最小化風險，同時使公用事業能夠有效擴展其AI計劃。

實驗作為AI採用的推動力

實驗在推進AI採用方面發揮著至關重要的作用，使公用事業能夠在受控環境中探索其潛力。示例包括：

– 工作週排程優化：AI工具分析資源分配，標記低效率並平衡工作負載。
– 生成式AI報告自動化：自動化工程、合規和監管報告，減少手動工作量並提高準確性。

這些舉措有助於通過低風險的過程建立組織信心，並為更廣泛整合AI解決方案做好準備。

早期部署的經驗教訓

來自ScottMadden近期項目的見解強調了幾個關鍵教訓：

– 從小規模開始並擴展：專注於明確定義的項目，如預測性維護試點，以便快速獲得成功並建立動力。
– 主動解決數據挑戰：數據質量至關重要，但解決它可能需要時間。雖然合成數據加速驗證，但必須同時評估和準備真實數據，以確保原型最終可以轉換為生產環境。
– 跨部門協作：跨功能合作確保AI解決方案與操作現實和戰略目標相一致。
– 設計以便於擴展：原型應具備適應性，以便未來擴展到其他站點或應用。

AI的實際應用：關鍵用例

AI的潛力涵蓋了傳輸和配電（T&D）以及發電。以下是一些高影響力的應用：

– 預測性維護：
– T&D：AI驅動的計算機視覺分析無人機圖像，以檢測變電塔的腐蝕或結構問題。
– 發電：預測工具識別渦輪軸承故障、鍋爐過熱和核設施中的SCRAM（緊急反應器關閉）風險，減少停機時間並提高安全性。

– 操作效率：
– T&D：AI通過分析實時供需數據來改善電網平衡，優化能源流動。
– 發電：AI管理水電泵的運作並優化燃氣電廠的燃燒，提高能源產出和效率。

– 合規和糾正行動：
– 糾正行動程序自動化：AI通過對事件進行分類、建議解決方案和生成報告來簡化調查工作流程，節省時間並提高一致性。

– OT網絡安全：
– 優先考慮漏洞：AI在操作技術（OT）系統中識別高風險的網絡安全威脅，幫助公用事業將資源分配到關鍵問題上。
– 調整行為警報：通過結合安全和實體傳感器數據，AI提高異常檢測的準確性，減少誤報，提高效率並加速對威脅的反應。

這些例子展示了AI在提高可靠性、效率和安全性方面的多樣性。

擴展AI採用的路線圖

分階段的方法使公用事業能夠可持續地擴展AI：

– 試點並證明價值（0–6個月）：開發小型原型，使用合成數據驗證高潛力用例，同時評估真實數據的準備情況。
– 部署和擴展（6–18個月）：在多個站點擴展成功的試點並完善工具以便更廣泛應用。
– 整合和優化（18–36個月）：將AI解決方案嵌入企業系統，以實現實時數據洞察和操作決策。
– 擴展和轉型（36個月以上）：推動全企業的採用，利用AI來優化資產和提升員工能力。

行動呼籲：從小開始，思考大局

公用事業目前在其AI旅程中處於關鍵時刻。通過專注於實用用例，利用合成數據來應對挑戰，並實驗原型，它們可以幫助團隊深入參與，了解AI的潛力，並解鎖其顯著的操作利益。

在這篇文章中，強調了AI在公用事業中的多重應用及其潛在的變革力量，這不僅是技術的升級，更是整個行業運營方式的重新思考。隨著技術的發展，公用事業機構需要更加靈活和前瞻性地規劃其AI策略，才能在未來的市場中保持競爭力。AI的成功實施不僅依賴於技術本身，更需要整個組織文化的轉變，這將成為未來成功的關鍵因素。

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