数据无界，赋能电力运营无限潜能 

为什么以数据为中心的自动化对于现代电网至关重要

在全球电力行业经历前所未有变革的背景下，电力企业正面临三项紧迫任务：向可再生能源转型、实现老旧基础设施的现代化，以及持续提供经济、可靠的电力。

艾默生新一代自动化架构专为打破数据孤岛而设计，旨在构建现代化、面向未来的工业计算环境，从而优化发电、储能和配电各环节的运营。 其中，Ovation 自动化平台 4.0 是一种软件定义架构，可统一来自智能现场、边缘和企业层面的可靠性、安全、生产和可持续性数据。 这种集成能力帮助公用事业企业优化运营，并更加自信地应对快速变化的市场环境。

 

向边缘计算迈进

向更多分布式能源（DER）的转变正在推动电力行业经历一些重大变革。这些资源包括联合循环发电厂、风电场、水电设施、太阳能电池板、电池储存、微型电网和电动汽车充电站。采用此类复杂电力组合的公用事业公司可以依赖 Ovation 4.0 的电网边缘生态系统来管理实时、双向能源流，并在整个网络中提供分布式数据。

此外，电网边缘控制器通过涵盖 DER 的高速、本地化计算环境提供更精细的电网视图，安全地为运营商提供丰富数据，从而优化负荷与需求管理。

 

提升远程运营能力 

面对大规模退休潮和劳动力短缺，企业越来越依赖远程运营中心来集中专业知识并利用规模经济。 集中化运营赋能电力企业和发电公司“以更少的资源实现更高的产出”，从而提升运营灵活性并降低成本。 例如，专家可以通过数据分析来确定单台资产或整个资产群设备运行与老化的长期影响，从而在故障演变成高昂代价的问题之前，提前预测并加以缓解。

对于如今的可再生能源发电机和电池存储站点而言，远程监测尤为重要，因为这些场所通常只需要非常有限的操作员干预，且地理分布广泛。 运营团队可以从中心站点监控这些设施的运行，并在必要时再调度人员前往现场。

艾默生凭借数十年的发电行业经验，开发了一整套用于远程监控的高级模式识别与机器学习技术。 我们全新的 Ovation 分析软件和智能框架集成了 AspenTech 的 Mtell® 软件和机器学习引擎，自动学习资产的正常和异常操作，从而持续改进预测性维护。

 

工业 AI（人工智能）：从被动响应迈向预测性运营

当今充满挑战的电力格局，要求我们采取更多预测性而非被动响应的策略——这正是高级分析技术发挥关键作用的领域。 Ovation 4.0 自动化平台面向未来的现代化计算环境将助力艾默生提供变革性生成式 AI（GenAI），以便能够放心挖掘大型、复杂的数据集，并利用高级分析功能来指导决策、增强员工能力并优化运营。

艾默生对 GenAI 的新兴能力及其赋能未来员工在整个运营中做出更快、更安全、更有效决策的潜力充满期待。 AI 有望为工业软件领域的许多创新奠定基础，其中包括：

• 远程运营 - 在监控多项装置的中央控制中心，AI 与操作人员协同工作，发挥自主监护的作用，提供规范性指导，帮助进行信息处理和提供决策支持。
• 可靠、连续运营 - GenAI 助手可预测维护需求，帮助运营团队减轻常见可靠性问题的影响，如传感器故障、机械磨损、温度波动和压力偏差。 此外，实时数字孪生仿真技术配合进行过工厂特定历史运行与维护数据训练的 AI 模型，能够识别异常情况，找出过程偏离基准运行的路径和原因。
• 电网优化 - 利用 AI 辅助的预测性维护，控制平台具备了先进的态势感知，可从发电到输电改进操作人员的决策，从而提高电网的稳定性。
• 安全性 – 作为一种工具，强大的 AI 模型将被用来优化威胁检测、自动化响应、漏洞管理和整体安全协议，从而增强网络安全。

在当今环境下，有效释放并民主化所有职能部门的数据，对于提高运营效率、增强电网可靠性和复原力、实现脱碳目标以及利用 AI 等新技术至关重要。 改善数据管理的机会无限，其所能带来的影响也尤为深远。

随着业界进一步迈向数字化未来，我们很自豪能够走在前沿，满足客户需求，并制定无需替换的现代化计划。 无论客户处于何种准备阶段，我们都在这里——通过开放架构的路径，助力客户简化现代化进程，构建更高效的控制系统，让数据真正转化为生产力。