随着机组种类日益多样化，决定人工智能（AI）在控制室中能发挥多大作用的，可能不是算法，而是可靠的运营数据。
西门子能源控制与数字化业务北欧及西欧销售负责人马克·罗本斯（Mark Robens）在《The POWER Podcast》节目中表示："如果一座1吉瓦的海上风电场突然离网，对电网稳定性的影响可能是巨大的。"正因如此，罗本斯认为，可再生能源现在已与大型传统电厂一样，属于"关键基础设施"范畴，控制这些设施的系统也必须达到同样的标准：可信、安全、可靠。
AI的出现进一步提高了这一标准的重要性。罗本斯表示，运营变得越数字化、越互联，就越依赖于可信的控制系统，因为AI的实用性取决于其底层的运营数据。他说，在AI能够创造价值之前，运营商需要先建立一个可信的运营基础。
编排系统，而非单纯管理资产
罗本斯表示，发电行业已经变得"更加多元化"。曾经只管理同质化机组的运营商，现在需要同时运营传统发电设备、风电场、太阳能电站、电池储能系统等各类分布式资产，所有这些都必须协同工作才能维持电网稳定。他说，技术在不断变化，但对系统的要求始终不变。
他提到了西门子能源近期为南美一家大型能源公司完成的项目。该客户在多个地点运营着一个微电网，整合了燃气轮机、风力发电和电池储能。罗本斯表示，项目的挑战并非控制单一资产，而是要编排整个能源系统：决定何时该由传统发电设备接管、电池何时充电或放电，以及如何在广阔地理区域内平衡可持续性与可靠性。他说，Omnivise T3000控制系统为该站点提供了集成的运营层。
罗本斯补充说，客户的关注点正越来越多地从单个机组转向整个资产组合。"他们和我们谈论的不再是单一资产，而是整套发电资产组合。"
为何网络安全与数据质量是首要任务
罗本斯表示："目前业界对AI充满期待，我认为这是合理的。但AI的表现，取决于它所能获取信息的质量。"他说，如果运营数据不完整、不一致或缺乏上下文，AI就无法给出可靠的建议。
网络安全同样重要。他说，随着电厂与外部信息技术系统连接并依赖数字化应用，挑战也在增加，安全"绝不能被视为事后考虑的事项"。罗本斯表示，T3000的设计遵循IEC 62443标准以及ISO 27000系列标准，这些标准正日益成为监管机构针对关键基础设施的参考依据。无论是北美的NERC CIP、德国的KRITIS，还是欧洲的NIS法规，他说，各方的期望都是一致的。
从控制核心到互联生态系统
罗本斯表示，许多电厂已经完成了数字化改造，但往往缺乏系统集成。信息分散在各个孤岛中，应用程序各自独立运行，工作流程仍需要人工介入。他说，缺乏统一、结构化数据基础的电厂，在利用AI方面会受到限制。"未来的电厂不会建立在孤立的系统之上，而将建立在互联智能的基础之上。"
西门子能源的解决方案是Omnivise生态系统，罗本斯将其描述为一个整合电厂内各类专业应用数据的框架。他将两款产品之间的关系概括为"横向控制，纵向增值"。他说，T3000实现了跨技术、跨站点的横向资产集成，而生态系统则向纵向延伸，将运营数据与各类应用程序、机组运营、能源管理以及面向市场的流程连接起来。他指出，该生态系统不依赖特定供应商，客户无需使用T3000也能使用该生态系统。
作为生态系统应用的一个例子，罗本斯提到了葡萄牙能源公司EML S.A.，该公司正在推动其可再生能源机组从固定电价模式转向直接参与能源市场交易。据西门子能源介绍，该公司通过Omnivise T3000 Edge将七座陆上风电场（总装机容量约250兆瓦）连接至基于云端的运营与分析平台。这一方案为EML提供了统一界面，可对全部七个站点进行机组监控、告警处理和监督控制，从而获得协调市场调度所需的透明度，并符合输电系统运营商的相关流程要求。该系统还将支持预测、调度及竟价优化功能，其架构设计也便于未来扩展至更多能源管理功能以及太阳能、储能等混合技术。
实用型AI，而非替代人力
罗本斯表示，AI的价值不在于取代操作人员，而在于帮助他们"更快地做出决策"并"专注于更高价值的工作"。西门子能源正在开发AI辅助的根本原因分析、涡轮机调优、事故响应指导、交互式手册与报告功能，以及能基于运行状况为控制室人员提供建议的操作智能体。他说，所有这些功能都依赖于可信、互联的数据。
罗本斯承认，完全自主运行的电厂尚未问世，但他表示，自动化与自主化水平的不断提升是行业未来发展的方向，而AI正是实现这一目标的关键。西门子能源与德国沃尔夫斯堡的大众汽车公司合作，曾在一家电厂实现了72小时的无人值守运行演示。罗本斯表示，这并不意味着自主电厂已经到来，但它展示了"行业发展的方向"。
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——亚伦·拉森（Aaron Larson）是POWER杂志的执行编辑。
