前面很多老師講了工業(yè)互聯(lián)網的內涵，現(xiàn)在大家的網絡化、平臺化、新模式是非常認同的。工業(yè)互聯(lián)網平臺是在數(shù)字化、網絡化、智能化以后形成的面向未來、泛在連接、彈性供給、高效配置，我認為它的核心是人機物泛在互聯(lián)和深度融合情況下的數(shù)據驅動的智能化，這是代表未來人工智能深度發(fā)展的趨勢。

　　工業(yè)互聯(lián)網的價值和問題很明確，價值上我們看到的優(yōu)勢以外，問題是問絡空間的架構，數(shù)據科學，機器學習、人工智能應用，還有網絡空間安全的問題，這些年來從三網融合，到時空關聯(lián)，到平行演進，包括自感知，自學習、自診斷、自控制，從過去的互聯(lián)網和物聯(lián)網的形態(tài)，向未來以人工智能為驅動的方向發(fā)展。

　　工業(yè)互聯(lián)網趨勢下，人工智能在工業(yè)互聯(lián)網一定需要和行業(yè)的需求結合，和行業(yè)的經驗和知識結合，只有這樣才能把我們的工業(yè)互聯(lián)網的應用推向更深入的方面。把知識驅動的主動智能方向發(fā)展，我提的是能源互聯(lián)網，能源互聯(lián)網是工業(yè)互聯(lián)網重要的領域，是能源方面的分支。我們國家從2009年的智能電網建設開始，當時追隨美國的步伐，我們走到了世界前列，最近我們提出我們要建設世界一流的能源互聯(lián)網，過程當中我們有智能電網的基礎來支撐我們構建未來新一代的能源互聯(lián)網。這也是工業(yè)互聯(lián)網的一個典型的應用案例。

　　能源互聯(lián)網能夠實現(xiàn)一個系統(tǒng)智能，多能協(xié)同、信息對稱、供需分散、扁平管理、交易開放等，所以我們還有很長的路要走也是我們國家推動能源革命的重要的技術支撐平臺，所以說，大量的研究技術研究、產品都在朝著這個方向發(fā)展。

　　我們之所以能夠做能源互聯(lián)網，因為有兩個基礎，過去很長時間的物聯(lián)網的基礎，包括能源的生產端、傳輸端、消費端，數(shù)以億計的海量裝備和熟練，形成的數(shù)據，為我們后來的人工智能的應用，挖掘處理決策等，包括可視化提供了一個非常好的契機。

　　能源互聯(lián)網將實現(xiàn)一個電力系統(tǒng)能量流、信息流和價值流的重新整合，這也符合工業(yè)互聯(lián)網發(fā)展的趨勢。人工智能的內涵和外延也有普遍的闡釋，共識是基礎條件已經成熟，人工智能工業(yè)級的應用，未來的十年當中很可能成為顛覆的技術。人工智能應用除了前面提到的應用領域之外，還有新一代人工智能2.0，2017年的時候國發(fā)的人工智能的綱要，以高級機器學習、大數(shù)據、云計算為核心，重點突破感知智能、計算智能和認知智能領域技術，并將其應用到工業(yè)和很多民用的領域。

　　人工智能的應用有一個特點，就是它跟我們的行業(yè)場景應用是非常耦合的，場景是密集相關的。在工業(yè)互聯(lián)網的背景下人工智能將給新能源電力系統(tǒng)帶來什么樣的挑戰(zhàn)和機會？現(xiàn)在的能源系統(tǒng)也有很多挑戰(zhàn)，包括人工智能提供了新的手段。他們之間在技術上，需求上有哪些可以相互之間交流的地方？前幾年做了一些簡單的工作，工業(yè)互聯(lián)網背景下，針對能源互聯(lián)網系統(tǒng)優(yōu)化、可靠和安全運行的挑戰(zhàn)，從優(yōu)化控制到電氣信息的角度開展，比如多類型能源高度耦合，這是一個很明顯的問題。所以我們需要實現(xiàn)一個自動化甚至智能化的調度和能量適配的手段和方法。

　　第二是風電、光伏、大型的輸電線路發(fā)展得非?？?，我們現(xiàn)在的新能源基礎設施規(guī)模龐大，傳統(tǒng)的運維手段失效了，所以我們引入了新的智能化的高效運維手段。第三，電力信息在相互支撐的過程當中不再融合了，信息安全和網絡空間的問題。舉幾個例子，比如在家庭當中，家庭能量管理當中，這是一個小范圍的冷熱電器，包括不同能源的交匯的地方，能夠滿足家庭周圍的光伏、小型的風機、同時能夠滿足用戶的需求。我們用了一個相對來說有人工智能的特色，但是弱人工智能的方式，我們實現(xiàn)了預測，采用遺傳算法，就解決了，這并不是特別復雜，因為范圍比較小。

　　我們得到的結果發(fā)現(xiàn)效果很好，投入這樣的方式，負荷控制、儲能單元的管理變得非常簡單，它的好處就是我們不需要建立精確的模型，需要對未來的預測有精準的把握。這種情況下我們專門針對預測不準，受天氣的影響比較大，算法可靠性怎么樣？我們也做了魯棒測試。它的性能會有下降，但是還是比傳統(tǒng)的方式要好很多。

　　第二是國內的海島很多，比如上面有一些工業(yè)生產的過程，也有電源的來源，脫離在主網之外。這也包括一些典型的光伏、風機，包括柴油發(fā)電機，還有鹽水淡化的裝置。這些處理是波動性很大的，很難預測，宋老師也提到了，很難建立精確的模型，基于模型很難奏效，我們用了一個比較簡單的模糊推理的方式。

　　我們制定了一個模糊表，根據我們的運行經驗，我們把它變成一個規(guī)則，我們找到了變量和決策之間的關系。通過這樣的效果，我發(fā)現(xiàn)結果比較好，通過模糊推理的方式，避免或者規(guī)避了求一個模型才能控制的局面。

　　基于數(shù)據驅動的方式，大大增強了能量調度的適用性。第三就是非常龐大的輸電線路，我們采用無人機作為輔助手段，采集大量的數(shù)據，我們發(fā)現(xiàn)這些圖像非常難分析，有兩個問題。第一是特征難以表達，第二是形態(tài)各異，第三是干擾因素比較多，光線、背后的背景，相對運動的隨機性等，都會對我們的分析產生一定的問題，不能依賴于人，我們要用智能化的方法來解決。

　　大量的研究難以獲取真實的樣本，這阻礙了采用一些智能化手段。我們采用的一些解決方法就是高效增廣，比如用虛擬仿真、對抗學習的方法，生成更多的仿真樣本，原有樣本的不足，解決樣本不足的問題、分不平衡的問題。然后我們再做一些深度的特征分析，以及判斷，這都提供了一些解決，這是我們當時做的工作。效果還是很明顯的，我們知道可見光、紫外、紅外，針對不同項目的原件，都有圖像特征，我們通過這樣的方式，增加樣本，然后采用不同的訓練的模型嘗試，后面發(fā)現(xiàn)效果還是很好的。故障的特征可以很精確地表達出來，識別效率也比較高。

　　風力發(fā)電軸承的故障是76%，齒輪故障是17.1%，我們做得不同，我們是基于振動，也就是運行過程當中采集的振動信號來研究和分析產生了什么故障，哪里發(fā)生了故障，故障的程度怎么樣。我們前期在沒有獲取數(shù)據之前用了一些仿真信號，我們驗證我們的方法是否有效，我發(fā)現(xiàn)初步可以達到比較好的效果。我們再轉移到了平臺上，就是我們后面有一個自己的機械平臺，來模擬我們風力發(fā)電機組的缺陷。

　　向量機的分析，從概率上可以獲得它是某一個類型故障的比例或者可能性，這樣可以對我們做運維決策有很大的幫助。真實風機，我們把效果驗證完畢之后集成到了風力發(fā)電廠的系統(tǒng)當中，這樣我們從遠程可以實現(xiàn)對這個故障的診斷和早期的預警。我們還做了一些光伏組件，它很龐大，地理分布也非常地不規(guī)則，人為巡檢非常困難，在這種情況下，我們的組件巡檢特別嚴重，影響到了我們發(fā)電站的質量。

　　比如說熱板、隱裂、蝸牛紋、組件破損什么的，后來通過無人機，我們采集了很多圖像，然后我們基于訓練出來的模型，然后來輔助決策出現(xiàn)了哪一種故障，情況怎么樣，效果非常好，對五種典型的表面缺陷的診斷可以達到92%以上。還有一個就是安全防護的問題，我們做了嘗試，電力和信息系統(tǒng)相吻合的情況下，電力系統(tǒng)會出現(xiàn)未知威脅。

　　2015年烏克蘭發(fā)生了大停電事故，因為首次采用了網絡協(xié)同的方式，來實現(xiàn)了一個組合拳的攻擊。網絡攻擊手段達到了非常高的水平，現(xiàn)有防范水平不可能具有絕對的防御能力。我們國家特別龐大，我們整個支撐電力系統(tǒng)運行過程當中專網是非常大的，基本上規(guī)模是世界上首位的。

　　我們現(xiàn)在的光纖覆蓋率，連接程度也是非常大，在這種情況下我們控制的安全、網絡的安全、數(shù)據的安全，都面臨前所未有的威脅，這種情況下我們做了一些嘗試，比如智能化變電站當中，增加了它的操作性。但是由于它用了IEC 61850標準協(xié)議，我們考慮到當你受到攻擊或者網絡出現(xiàn)問題的時候，流量會發(fā)生變化，從流量檢測的角度我們看是不是可以診斷出一些問題。然后建立了一個構建了一個網絡流量評價的模型，我們事實上是可以一定程度上把屬于異常流量的把它分離出來，這樣的話我們可以第一時間發(fā)現(xiàn)異常。

　　再有就是輸電泄露當中，它的控制很大程度上取決于我們的廣域量測系統(tǒng)，這個時候如果我針對它的廣域量測系統(tǒng)攻擊的話后果不可設想，尤其是虛假數(shù)據的注入攻擊。我注入了虛擬數(shù)據，直接導致我后面的狀態(tài)估計是錯誤的。在這種情況下我就無法保證安全。

　　我們考慮網絡攻擊威脅的情況下，如何去配置和安防量測單元，來決定它能夠達到一定的冗余，或者對系統(tǒng)安全性的保障。再一個就是剛才提到的，之江實驗室主要的目的是在未來的網絡，泛化人工智能泛在信息安全、無障感知互聯(lián)、智能制造與機器人開展研究，在鄔院士提出的擬態(tài)防御理論體系的指導下，基于異構、冗余、動態(tài)的思想的擬態(tài)防御理論在工業(yè)控制系統(tǒng)，特別是應用于電力系統(tǒng)的最有防御策略和形式化驗證方法。

　　工業(yè)互聯(lián)網不是一張信息網，而是支撐泛在連接、彈性供給、高效配置的開放式平臺，未來人工智能要跟行業(yè)結合，才能發(fā)揮更大作用，同時人工智能是更大的支撐平臺。這是我總結的未來工業(yè)互聯(lián)網出現(xiàn)的超級特性，規(guī)模特別大，系統(tǒng)超級異構，比如混合組網模式，端到端服務質量，互操作能力，還有工業(yè)互聯(lián)系統(tǒng)超高靈活性能，超高的性能，比如數(shù)據的可靠、可靠的傳輸、高效計算，謝謝。