图灵汇官网

导览：机器之心原创 作者：蛋酱

在AI步入实际应用阶段，企业面临的关键挑战之一是如何有效连接大数据与AI应用。2020年9月，中国政府宣布了在2060年前实现碳中和的目标，自此，“碳达峰”与“碳中和”概念热度飙升，并被写入了2021年的《政府工作报告》。作为全球最大的碳排放国，中国正努力平衡能源转型与经济增长的需求，以实现碳中和目标，这需要各行业，特别是能源行业，做出更大努力。

起初，AI与IT主导的AI、大数据技术似乎没有直接关联，但能源转型的推进揭示了技术驱动的潜力。在低碳经济的趋势下，风电、光伏等可再生能源正日益占据能源体系的核心地位。国家能源局数据显示，仅2019年上半年，风电发电量增长11.5%，光伏装机量增长20%。

然而，这些新能源在生产过程中易受环境影响，如风速、光照、温度等因素，导致发电效率和电网接入安全面临挑战。在此背景下，功率预测系统的价值凸显，有助于优化电网调度，提升调峰能力，减少弃风弃光现象，成为实现降本增效的关键。

过去，依赖历史数据和人工经验进行功率预测存在局限性。在当前的变革中，AI、物联网、云计算等新技术将成为解决这一问题的重要力量。通过智能化手段，新能源企业正走在绿色能源发展的前沿。

金风慧能作为行业的领头羊，通过集成气象预报数据、构建多模型组合的功率预测方案，显著提高了预测精度。其成功秘诀在于引入更多维度、更有价值的数据和多元模型组合策略。

借助Analytics Zoo，金风慧能实现了大数据平台与AI应用的无缝集成。通过与英特尔的合作，Analytics Zoo提供了一套解决方案，能够直接在基于至强处理器的大数据平台上部署AI应用，无需额外构建平台，降低了成本，提升了资源利用率和可扩展性。

Analytics Zoo支持多种AI框架，如TensorFlow、PyTorch等，具有全面的性能优化能力，尤其针对英特尔架构。它为时序数据分析提供了丰富的组件，包括深度学习和机器学习模型、数据预处理、特征工程和异常检测方法，以及自动化特征选择、模型选择和超参数调优功能。

在实际应用中，Analytics Zoo显著提升了功率预测的准确性。在光伏测试场站的测试中，新方案的预测准确率从原有的59%提升至79.41%。此外，Analytics Zoo还应用于智能制造、金融和物流等行业，助力企业构建高效AI系统，提升运营效率，降低人工成本。

综上所述，大数据与AI技术的结合对于实现AI的“软着陆”至关重要。Analytics Zoo等工具的出现，为行业提供了强大的技术支持，推动了AI应用的广泛落地与优化。