در حالی که برخی هنوز هم معتقدند که هوش مصنوعی (AI) یک چشم انداز علمی تخیلی از آینده است ، اما در حال حاضر زندگی روزمره ما را به طرز چشمگیری تحت تأثیر قرار می دهد. چه از طریق تلفن هوشمند خود ، پیدا کردن یک مسیر ، پخش برنامه تلویزیونی مورد علاقه خود یا استفاده از وسایل هوشمند در خانه: شما در حال تعامل با هوش مصنوعی هستید. تقریباً هر بحث فنی امروزه به نوعی مربوط به هوش مصنوعی است و صنایع بیشتر و بیشتر تحت تأثیر آن قرار می گیرند - از جمله بخش انرژی. در این مقاله ، ما عمیق تر به مفهوم پشت AI ، برنامه های کاربردی در صنعت انرژی و به طور خاص چگونگی شکل گیری دنیای تجارت برق می پردازیم.
هوش مصنوعی و برادر کوچک آن ، یادگیری ماشین
ایده کلی زندگی مصنوعی که قبلاً در دوران باستان شرح داده شده بود. آثار باستانی هوشمند از آن زمان به بعد در ادبیات و افسانه ها ظاهر شده است. آغاز هوش مصنوعی همانطور که امروز می دانیم ریشه در کار آلن تورینگ دارد ، که بخشی از گروه برتر مخفی از کد های کد بود که به شکستن دستگاه انیگما آلمان در طول جنگ جهانی دوم کمک می کند. این دانش مشترک با رایانه شطرنج آبی عمیق IBM ، که در سال 1996 به اولین دستگاهی تبدیل شد که قهرمان جهانی شطرنج را گری کاسپاروف شکست داد.
اما امروز چگونه هوش مصنوعی را توصیف می کنیم؟متأسفانه ، هیچ تعاریف واحد و پذیرفته شده جهانی از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین وجود ندارد. به نظر می رسد همه موارد متفاوتی دارند. بیایید آن را امتحان کنیم ، هر چند!
هوش مصنوعی (AI) به طور کلی ماشینهای مجهز به قابلیت های قابل مقایسه با "هوش طبیعی" منتسب به انسان و حیوانات. اصطلاح عمومی روشهای حل مسئله ، از جمله روشهای منطق و برنامه ریزی را شامل می شود ، که برای آن به هوش انسانی نیاز خواهد بود اما با جمع آوری و پردازش داده ها می توانند از چه دستگاه ها ، برنامه ها یا سیستم ها استفاده کنند.
اصطلاح یادگیری ماشین (ML) اغلب با یا حتی به عنوان مترادف هوش مصنوعی اشتباه گرفته می شود. اگرچه از نزدیک با هم ارتباط دارند ، اما یکسان نیستند. ML در واقع زیرزمینی از هوش مصنوعی است. این شامل تکنیک هایی است که یک برنامه نرم افزاری را قادر می سازد تا بینش داده ها را بدست آورد. الگوریتم ها می توانند الگوهای و منظم در مجموعه داده ها را تشخیص داده و راه حل هایی از آنها ایجاد کنند. بنابراین ML همیشه می تواند به عنوان نوعی هوش مصنوعی درک شود ، اما هر آنچه را که تحت اصطلاح AI قرار می گیرد نمی تواند ML نامیده شود.
بنابراین ، رویکرد هوش مصنوعی تعریف قوانینی است که برای یک مجموعه داده اعمال می شود و با زمان و قدرت محاسباتی منجر به نتیجه می شود. از طرف دیگر ، با استفاده از ML ، مدل ها تا حد امکان داده ها ارائه می شوند تا دستگاه ساختارهای اساسی و خود را به رسمیت بشناسد.
مزیت هوش مصنوعی و ML؟آنها وظایف را سریعتر ، پاسخگوتر ، خودکار تر و در نهایت آسانتر - در بخش های مختلف و به طور خاص صنعت انرژی انجام می دهند.
چگونه هوش مصنوعی صنعت انرژی را تأمین می کند
عدم تمرکز ، اتصال مصرف کنندگان الکتریکی جدید و سهم فزاینده ای از نوسان انرژی های تجدید پذیر به افزایش پیچیدگی سیستم انرژی کمک می کند. هوش مصنوعی می تواند به رسیدگی به جریان های عظیم داده های تولید شده کمک کند ، و در خدمت بهینه سازی سیستم و برآورده کردن بهتر نیازهای مشتری است. مناطق کاربردی کلاسیک شامل شبکه برق ، مصرف برق و تجارت برق است.
شبکه برق: از هوش مصنوعی در شبکه برق برای مدیریت تعداد زیادی از شرکت کنندگان با افزایش دیجیتالی استفاده می شود. شبکه های هوشمند نه تنها برق بلکه داده ها را نیز حمل می کنند ، به طوری که اپراتورهای شبکه تقریباً در زمان واقعی اطلاعاتی در مورد تولید و مصرف انرژی دریافت می کنند. شبکه های هوشمند ، مدیریت بار و انعطاف پذیری تقاضا می توانند از این طریق استفاده از شبکه را بهینه کنند. هوش مصنوعی همچنین می تواند به هماهنگی فعالیت های نگهداری ، به حداقل رساندن اختلال در عملیات شبکه و همچنین هزینه ها کمک کند. تمرکز ویژه بر ادغام وسایل نقلیه برقی در شبکه با نظارت هوشمندانه و هماهنگی فرآیند شارژ است.
مصرف برق: یک شبکه تثبیت شده با یکی از مهمترین شرکت کنندگان - مصرف کنندگان شروع می شود. راه حل های خانه هوشمند که هوشمندانه مدیریت نورپردازی ، تهویه مطبوع ، گرمایش و سایر دستگاه های الکترونیکی را در حالی که اندازه گیری مصرف در زمان واقعی از طریق کنتورهای هوشمند می تواند بازار انرژی را کارآمدتر کند. فناوری اساسی؟عید
معاملات برق: تجارت برق اطلاعات زیادی را در زمان واقعی جمع می کند ، بنابراین جای تعجب نیست که هوش مصنوعی را در برنامه های مختلف پیدا کنید. به عنوان مثال ، پیش بینی تولید و تقاضا می تواند به طور قابل توجهی بهبود یابد. مقدار زیادی از آب و هوا و داده های تاریخی را می توان به طور سیستماتیک ارزیابی کرد تا ثبات شبکه و در نتیجه امنیت عرضه را افزایش دهد.
علاوه بر این، برخی از الگوریتم‌ها آنقدر پیشرفته هستند که می‌توانند با نظارت و تجزیه و تحلیل فعالیت‌های معاملاتی، اساساً برای خودشان معامله کنند. به این تجارت الگوریتمی، تجارت الگوریتمی یا تجارت خودکار می گویند. با راه‌حل‌های هوش مصنوعی، این سیستم‌ها به طور فزاینده‌ای هوشمند می‌شوند، اطلاعات بیشتری مصرف می‌کنند و نه تنها بر اساس تغییرات قیمت بلکه بر اساس طیف وسیع‌تری از داده‌ها تصمیم‌گیری می‌کنند.
اگرچه هوش مصنوعی و معاملات خودکار یک موضوع داغ هستند، هنوز چیزهای بیشتری در راه است! بنابراین، بیایید نگاهی به آینده داشته باشیم و چرا برای یک بازار انرژی منعطف و مطمئن مفید خواهد بود.
آینده ای هوشمندتر برای تجارت برق
تجارت کوتاه مدت برق به دلیل افزایش سهم تولید فرار از انرژی های تجدیدپذیر اهمیت فزاینده ای پیدا می کند. به ویژه بازار درون روز، که در آن برق در ساعات پایانی تا چند دقیقه قبل از ورود به شبکه معامله می شود، نقش مهمی در آینده ایفا خواهد کرد.
زمانی که تمرکز بیشتر بر بازارهای بلندمدت بود، معامله‌گران انرژی با تکنیک‌های مدل‌سازی مرسوم و استراتژی‌های معاملاتی کاملاً موفق بودند. با این حال، معاملات روزانه تحت تأثیر عواملی مانند شرایط آب و هوایی خرد، داده‌های مصرف سطح کنتور، و همچنین ظرفیت فرامرزی و قطعی نیروگاه است که بر قیمت‌ها و نوسانات کوتاه مدت تأثیر می‌گذارد. این به این معنی است که حجم داده ها و روابط متقابل پیچیده اطلاعات، تصمیمات معاملاتی - یعنی اینکه چه چیزی، چه زمانی و با چه قیمتی معامله شود - بیشتر و دشوارتر می شود. و هنگامی که ما در مورد میزان داده در بازار روزانه صحبت می کنیم، منظور حجم شگفت انگیزی است که در آن میلیون ها نقطه داده می توانند در چند ساعت جمع شوند.
چه کسی در پردازش مقادیر زیادی از داده های پیچیده، یافتن الگوها و پیش بینی آینده پیشرفت می کند؟همانطور که ممکن است حدس بزنید، پاسخ هوش مصنوعی است.
وقتی از لاریسا چیژووا، دانشمند داده اصلی خود، در مورد آینده هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی در بازار انرژی پرسیدیم، او پاسخ داد: "من مطمئن هستم که ما در حال حاضر شاهد گذار از تجارت الکترونیکی دستی به تجارت الکترونیکی کاملاً خودکار در بازار انرژی هستیم. مشابه آنچه 10 تا 20 سال پیش در بخش مالی اتفاق افتاد. و استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی نقش مهمی در این انتقال ایفا می‌کند. ما به عنوان انسان می‌توانیم از داده‌هایی که می‌بینیم نتیجه‌گیری بسیار کمی بگیریم، و مابه راحتی روندهای مهم را از دست می دهید. یافتن سیگنال های معاملاتی در حجم عظیمی از داده های معاملاتی، آب و هوا و بارگذاری، وظیفه ای است که ماشین ها باید آن را خراب کنند."
AI-AS-A-Service: استراتژی های تجارت خودآموز
در Enspired ، ما با ارائه معاملات هوشمند ، پشتیبانی از هوش مصنوعی و خودکار به عنوان خدمات ، 24 ساعت شبانه روز ، 7 روز در هفته ، 365 روز در سال ، اولین قدم را برداشته ایم. با انجام این کار ، ما رویکردهای برنامه ای را که توسط قابلیت های انسانی محدود شده اند ، با استفاده از طیف گسترده ای از داده های معاملاتی موجود از منابع مربوطه ، پشت سر می گذاریم. دانشمندان داده ما با فناوری هوش مصنوعی برش کار می کنند تا قدرت تصمیم گیری کامل را به مدل های ما واگذار کنند و استراتژی های معاملاتی را برای تصمیم گیری بهینه در میلی ثانیه سازگار می کنند.
آیا شما آماده بازاریابی دارایی های خود هستید اما مطمئن نیستید که چگونه شروع کنید؟یا فقط می خواهید از دردسرهای اداره میز تجاری مدرن خود خودداری کنید؟تیم کارشناسان ما در تجارت انرژی مبتنی بر هوش مصنوعی می توانند از آن مراقبت کنند ، و شما را در هیچ زمان با شفافیت کامل و هیچ خطری شروع نمی کنید.
در خبرنامه ما مشترک شوید تا از آخرین تحولات انقلاب انرژی پایدار بمانید.< SPAN> AI-AS-A-SERVICE: استراتژی های معاملاتی خودآموز
