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公用事業面臨了將分散式潔淨能源資源，例如風電場、屋頂太陽能、家用電池和電動車等，整合至傳統電網基礎架構中的挑戰。現有系統用於管理來自少數工業規模之發電廠的單向電力流，通常是使用煤、天然氣或核能的運作。
這些場所的能源產出為可預測及可控制的，可以使發電與電力的需求保持一致。安排停電維護是例行任務，可以為仰賴可靠電網維持照明之客戶減少發生服務中斷的情形。
但是，全球加速能源轉型和實現淨零排放的轉變，暴露出現有電網基礎架構的缺陷。因為許多能源資源都會產生少量可能會被消耗或重新導回電網的電力，而導致難以預測和控制產出。這些資源分散在不同的位置，且產生的電量各不相同，因此很難管理。
需要一種以邊緣 AI 和高效能運算（HPC）為基礎的新電網管理方法，才能管理分散式能源資源。此組合建立了一個加速計算平台，透過需求預測、最佳電力潮流、電網模擬以及現有基礎架構的預測性維護，加強電網韌性，將傳統電網轉型成軟體定義的智慧電網。
驅動次世代工業發電廠
將電網數位化的第一步是從發電開始。全球的工業工廠，每年產生 24,000 兆瓦時（TWh）的電力，其中的將近 38% 是由核能、水力、風力、太陽能和再生能源產生。
發電機、渦輪機、泵浦、反應爐等重型機械需要進行例行性維護，但是意外停機可能會妨礙有效地交付服務、影響營收，並會導致高昂的維修成本。人力密集型檢查會降低生產力、對工作人員之健康和安全造成不必要的風險，且可能會損壞工業設備。
西門子能源（Siemens Energy）
為了盡可能地減少維護中斷，能源公司正在建立真實世界發電場所的工業數位孿生。全球能源技術供應商西門子能源（Siemens Energy）是使用 NVIDIA Modulus （物理機器學習框架）和 NVIDIA Omniverse（3D 設計協作和物理準確模擬平台），創造熱回收蒸氣產生器（HRSG）的虛擬複製品。HRSG 是使用燃氣渦輪機的廢熱，產生驅動蒸氣渦輪機的蒸氣，以提高工廠的效率和產出，同時降低營運成本。
該公司開發出新的工作流程，可以提供溫度、壓力和速度資料給 Modulus，並使用 Omniverse 即時模擬蒸氣和水流。西門子能源是透過數位孿生準確預測腐蝕，估計將設備檢查自動化及每年將停機時間減少 10% 之後，公用事業每年可以節省 17 億美元。
西門子歌美颯（Siemens Gamesa）
離岸平台也可以產生電力，例如風電場，這些平台是以更高的風速驅動渦輪機，產生比陸上場所更多的每裝置容量電力。模擬風力紊流、尾流效應及其他情境的傳統方法需要進行密集運算，且成本高昂。
再生能源領域的領導者西門子歌美颯，建立了數位孿生為離岸風電場建模，這些風電場每年可以產生超過 100 吉瓦的能源。該公司使用 NVIDIA 數位孿生平台進行科學運算，能以高準確度和保真度快 4,000 倍的速度模擬尾流效應。更快地計算出流體力學模擬，縮短設計理想風電場的時間，進而提高電力產出和降低營運成本。
Gigastack
能源公司正在探索以永續方式為工業工廠供電的流程，使用「綠氫」取代化石燃料。新的工業聯盟正在發展世界上第一個工業規模的綠氫計畫 Gigastack，以加速該國的淨零排放目標，並建立可以在世界各地成功營運的框架。
目前該計畫是處於三階段中的第二階段，目標是利用離岸風力產生的再生電力，將水分解為氧氣和可再生氫氣，為英國的 Phillips 66 Humber Refinery 提供燃料。該計畫的主要工程公司 Worley針對 Humber Refinery 的物理準確 3D 概念配置，利用 Aspen Technology 的 Optiplant 軟體與世界各地的設計師和工程師進行遠端協作。數位孿生是將多個維度分層，以將工廠流程自動化，例如調度、成本估計、排放、維護和工作人員安全。
將傳統電網基礎架構現代化
在發電之後，電力必須經由輸配電線路到達終端客戶，無論是住宅、商業或工業。在此過程中會損失絕大部分的能源，而減少了可用的能源供給。此外，暴風雪、野火、水災等極端天氣事件也會威脅電網的可靠性。
如果大型風暴或其他原因導致大範圍停電時，公用事業會安排車輛至現場維修故障線路，以快速、有效率地恢復電力。但是，安排車輛是非常複雜的問題。
NVIDIA cuOpt 可以協助公用事業在出現新挑戰或電網資產離線時，以動態方式重新最佳化上門服務。使用經過 GPU 加速之物流求解器的路線最佳化軟體套件是仰賴試探法和最佳化，提供動態重新安排路線模擬和次秒級求解器反應時間。
電力研究機構（EPRI）
加速運算讓公用事業可以最佳化電力流、預測電網異常、防止意外停電，以及將維護自動化。電力研究機構（EPRI）是獨立的非營利能源研發機構，目前正在與 NVIDIA 合作打造電網模擬器，以安排電力系統停電及盡可能減少停機時間。
公用事業可以利用 AI 和高效能運算（HPC）將電網建模為連接圖，將變壓器和變電站視為節點，以及將輸電線路視為邊緣。這些模型是根據歷史資料進行訓練，以模擬特定電網中斷，並解決適應可變再生能源、分散式能源資源和變動潮流模式的挑戰。
此應變規劃方法從 N-1（單一資產故障）延伸至多點故障，進而加強區域、微型和奈米電網層級的韌性。工具是根據負載和發電機的輸入曲線，將 AC 電力流（ACPF）模擬為輸電網電路的穩態分支電流和節點電壓。
隨著潔淨能源資源的擴展，電網模擬器可以在數秒內解決數百萬個同時出現的 ACPF 問題，以引導營運商重新調度或重新配置網路拓撲。
HEAVY.AI
由於公用事業在基礎架構方面的可見性有限，電網附近的植被可能會構成野火，進而威脅鄰近社區和野生動物棲息地。管理植被需要分析即時資料，以主動監控輸電線路和變壓器。
HEAVY.AI 是一家先進的資料分析公司，可以根據衛星、LIDAR、天氣和植被健康分析數 TB 的地理空間資料。strike tree 模型可實現以風險為基礎的植被管理，網頁式儀錶板則能為預測性維護和緩解野火提供洞見。
鐵雲科技（IronYun）
在變電站，安全和保全對於可靠之電網運作的自動化和維護而言極為重要。IronYun 等新創公司是使用電腦視覺，監控保全通行或設備狀態。該公司的平台是使用現有的 IP 攝影機和智慧影像分析，協助確保工作人員遵守衛生安全規定及防止現場違規。
透過智慧電網技術解鎖邊緣智慧
在電網邊緣，能源可以到達住宅、辦公大樓、工廠、商店等最終目的地。
Utilidata
Utilidata 與 NVIDIA 合作開發可嵌入智慧電錶中的智慧電網晶片。此晶片可以加強電網韌性、在太陽能、儲能與 EV 之間整合分散式能源資源（DER），並加速轉型成去碳化電網。此晶片之目的是成為創新平台，由 Utilidata 開發的核心電網營運服務，支援第三方開發的應用程式。
圖 3 為嵌入智慧電網晶片中，適用於先進計量基礎架構的平台工具和 Utilidata 核心服務，以及可開發的應用程式範例。
Noteworthy AI
公用事業也可以自動化和簡化配電桿、電力線路及其他桿裝設備的檢查。Noteworthy AI 採用的電腦視覺和智慧攝影機系統可以透過電網邊緣推論，偵測裂縫、腐蝕、破損、高風險植被以及其他潛在問題。以 NVIDIA Jetson 邊緣 AI 平台為基礎的攝影機系統是安裝在公用事業卡車上，在現場維修期間收集 60 MB 的電網基礎架構影像。在 Jetson 上的邊緣執行多個 AI 模型，僅會傳送一部分影像至雲端進行分析，可以降低 Noteworthy AI 的運算成本。
Bullfrog Energy Ecosystem
智慧居家也是使用連線至物聯網（IoT）的智慧型裝置，將任務自動化。Anuranet 推出 Bullfrog 能源生態系，包括搭載 NVIDIA Jetson 的智慧電錶、智慧斷路器和居家控制中心。該平台使用電腦視覺和對話式 AI 與屋主進行個人化互動。
- 在消費者方面，可以檢視耗電量和碳足跡，以降低每月的電費。
- 在公用事業方面，此邊緣連線能力使即時能源定價成為可能。
Anuranet 的平台可以使社區級微電網控制自動化，將個別智慧居家整合至節能社區中。
加速能源轉型
公用事業是走在潔淨能源轉型的最前端，但是必須將輸配電電網基礎架構現代化，以便能大規模管理再生能源資源。加速運算可以推動此數位轉型，並建立軟體定義智慧電網，以提供可靠的能源及加速永續發展計畫。
欲深入瞭解，請參閱精選公用事業使用案例產業簡介。
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圖片來源：Utilidata 智慧電網晶片示範