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加强发电、输电和配电，以实现电网现代化并降低成本。
构建软件定义的智能电网可增强在极端天气情况下的恢复能力，通过实时优化电力流提高电力的可负担性和可靠性，整合太阳能、风能、电动汽车 (EV) 和家用电池等分布式能源，减少二氧化碳排放加速脱碳计划。借助 AI ，公共事业企业可以对传统电网基础设施进行现代化改造，扩大可再生能源规模，并为家庭和企业提供更低成本的电力。
了解 AI 和边缘计算如何帮助公用事业预测能源需求、动态管理能源供应、识别实时停机风险，以及改善联络中心的客户体验。
了解 Utilidata、Hubbell 和 NVIDIA 如何将分布式 AI 引入电网边缘，使电力公司能够实时了解电网运行情况和分布式能源资源。
管理分布式能源资源
管理如电动汽车、太阳能和风力发电等分布式能源给传统电网带来了挑战。边缘 AI 有助于动态管理能源、预测需求并分配能源供应，从而提升电网的恢复能力。智能电表的进步由基于 NVIDIA Jetson 边缘 AI 平台软件定义的智能电网芯片提供动力支持，为电力及其客户提供更高的价值，同时为清洁能源公司和第三方市场开发者创造新机遇。
自动化电网资产检查
大多数无人机检查仍然需要人工手动检查视频中的缺陷。如果没有针对每种可能缺陷的大量标记数据，则难以训练计算机视觉模型实现自动检查。通过使用 NVIDIA Omniverse™ 中的合成数据生成功能，电力公司可以自动创建成千上万的标记过的、逼真的、包含各种缺陷的示例。这些合成图像随后可用于训练实时无人机检测的检查模型。
优化电力流和停电调度
随着微电网和纳米电网的出现--小规模的本地备用电力系统，自主运行并整合分布式能源资源，实时负载平衡和价格调整的复杂性成倍增加。高性能计算 (HPC) 使电力公司能够快速大规模地进行网络建模，并实现停电调度和应急分析的最佳电力流。AI 增强型智能视频分析和网络安全可防止电网基础设施遭到未经授权的访问。
分析基础设施以实现自动化修复
在美国，电力部门管理 1.85 亿根电线杆，每年需要花费数千万美元跟踪横梁、变压器、保险丝和其他附加设备的状态，以发现潜在故障。这种需要大量人工操作的过程可能需要持续长达十年的时间，而每台设备的状况对于为家庭和企业安全供电至关重要。通过在现场服务维修卡车上部署 NVIDIA Jetson 边缘 AI 平台，电力公司可以自动收集和分析数据，准确监控实时电网运行状况，并确定是否需要维修或植被修剪。
个性化客户互动
客户服务是衡量电力公司的一个关键指标，依赖于全天候的服务可用性。由于意外停电导致需求波动高于正常水平，可能会导致受影响客户的呼叫量激增。然而，AI 和数据分析可以增强整体客户体验并帮助控制运营费用。在呼叫中心，电力公司可以使用 AI 作为虚拟助手来支持客服人员。数据分析可以用于向客服代表提供 360 度全方位客户视图，包括过去的使用情况、同行比较和费率指导，从而减少通话时间和提升客户满意度。
改善极端天气下的上门服务
在因强风、暴雨或其他天气事件导致停电时，电力公司需要迅速有效地部署现场服务车队，以恢复居民和企业的电力供应。电力公司正在探索使用 AI 实时优化车辆路线规划，减少行驶时间，降低燃油成本，并缩短响应时间。
了解 AI 如何改善发电、降低能源成本并推动科学突破。
美国最大的受监管电力公司 Exelon 正在使用 NVIDIA Omniverse 为实时无人机检查模型自动创建数千个网格资产缺陷示例，从而提高电网可靠性和弹性。
NVIDIA 初创加速计划的成员公司 Minerva CQ 正在致力于使得能源行业的电话客户服务工作对于客服代表和客户来说都更加迅速和高效。了解该初创公司如何使用 NVIDIA Riva 提供实时对话建议、情感分析和优化服务流程。
Image courtesy of Open Climate Fix.
作为 NVIDIA 初创加速计划的成员公司，Open Climate Fix 构建了基于 Transformer 的 AI 模型，通过训练 TB 级的卫星数据，使太阳能发电预测的准确性提高了3倍。了解该非营利组织如何帮助英国电网脱碳。
图片来源：Open Climate Fix
早在几年前，我们就与 NVIDIA 合作购买了 NVIDIA DGX™ -1 系统 … … 我们使用 NVIDIA Omniverse 生成横臂的不同缺陷，从而生成用于训练检查模型的标记数据。
— Exelon 首席定量工程师 Vladyslav Anderson
通过在 NVIDIA Omniverse 中使用合成数据生成，我们的目标是自动创建网格资产中各种缺陷的数千个带标记的逼真示例。我们正在使用真实图像和这些合成图像来训练检测模型。
— Justo Ankush Agarwal，Exelon 高级分析总监
在俄勒冈州，我们正在亲身体验气候变化的影响，并意识到在向清洁能源未来过渡的过程中，电网边缘急需创新。投资电网新技术是 PGE 实现其气候目标并为客户提供清洁、经济实惠和弹性能源的关键策略。
— 波特兰通用电气 (PGE) 集成电网高级经理 Ananth Sundaram
随着分布式能源资源(尤其是电池、太阳能和电动汽车)的增加，这些技术可能会给公用事业带来管理问题或机遇。我们正在与 NVIDIA 合作，将中央计算转移到电网边缘，以便我们可以实时管理这些资源，并将其集成到从变电站到线路终端的实时电力流动力学中。
— Marissa Hummon，Utilidata 首席技术官
施耐德电气宣布与 NVIDIA 合作开发新的参考设计，以优化数据中心基础设施以实现性能、可扩展性和能效，从而为 AI 和数字孪生的突破性进展铺平道路。
图片由 Crystal Group 提供
Aclara 将成为首家将 Utilidata 的分布式 AI 平台 Karman 嵌入智能电表的公司，以实现提供清洁可靠能源的联网电网。Karman 基于利用 AI 的定制 NVIDIA 模块组建，可捕获可靠、高质量的数据，以改善电网运营并管理分布式能源。
图片由 Utilidata 提供
Utilidata 宣布，Portland General Electric 将在俄勒冈州试用 Utilidata 的智能电网芯片，这是首款由 NVIDIA Jetson 提供支持的分布式 AI 平台，旨实现脱碳目标。
了解适用于公用事业的 AI 和 HPC 硬件、软件和网络解决方案。
NVIDIA Jetson 外形小巧，节能高效，可为边缘提供加速 AI 性能。与 NVIDIA JetPack™ SDK 和 NVIDIA Isaac™ 软件这些 Jetson 模组，包括新的 NVIDIA Jetson Orin Nano™ 支持各种边缘 AI 和机器人开发应用。
借助 NVIDIA AI Enterprise，能源公司可以加快用例应用程序的开发，例如油藏模拟、地震处理、需求预测、预测性维护和电网管理。了解如何通过精心策划的免费实验室访问 NVIDIA AI 以开始测试。
NVIDIA DGX Cloud 是一款多节点 AI 训练即服务解决方案，针对企业 AI 的独特需求进行了优化。访问 NVIDIA DGX Cloud，体验用于 AI 训练的软件和基础设施组合解决方案，其中包括全栈 AI 开发者套件、顶级基础设施和礼宾级支持。
NVIDIA Fleet Command™ 是一个用于容器编排的托管平台，可简化边缘系统和 AI 应用程序的调配和部署。它凭借云的规模和弹性简化了分布式计算环境的管理。
NVIDIA cuOpt™ 是一种优化 API，可利用 AI 帮助开发者创建复杂的实时车队路线规划。这些 API 可用于解决具有多种约束条件的复杂路线规划问题，并提供新功能(如动态重新规划路线、作业调度和机器人模拟)，且求解器响应时间为亚秒。
NVIDIA Riva 是一款 GPU 加速的语音 AI SDK，用于构建和部署完全可定制的实时 AI 工作流，可在所有云端、本地、边缘和嵌入式设备上提供出色的准确性。
NVIDIA Morpheus 是一个框架，可让网络安全开发者创建经过优化的 AI 工作流，对大量实时数据进行过滤、处理和分类。Morpheus 将数据中心、云和边缘的安全性提升到新的水平，使用 AI 识别以前无法识别的威胁和异常，并采取行动。
NVIDIA Metropolis 配备 GPU 加速的 SDK 和开发者工具，可帮助开发者从边缘到云端以最佳方式构建、部署和扩展支持 AI 的视频分析和物联网 (IoT) 应用。
NVIDIA Omniverse 是一个可扩展的开放平台，专为 3D 虚拟协作和物理级准确的实时模拟而构建。Omniverse 结合了 NVIDIA Modulus 这是一个用于开发基于物理信息的机器学习 (Physics-ML) 模型的框架，可为风电场、发电厂、电网以及未来的地球本身实现数字孪生。
视频
在线研讨会
在 Jetson Nano 开发者套件上使用 Jupyter iPython Notebooks，使用计算机视觉模型构建深度学习分类项目。这款易于使用、功能强大的计算机并行运行多个神经网络。
了解 NVIDIA Modulus 的各种构建块、基于物理信息的深度学习的基础知识，以及该框架如何与 Omniverse 平台。
了解如何针对交付或内部物流对混合车队车辆路线规划问题进行建模，并使用简单的 API 应用多个路线规划限制，如容量、时间窗口、混合优先级或技能。
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