更綠色的地球

更智能的電網(wǎng)

人工智能如何促進(jìn)可持續(xù)發(fā)展

城鎮(zhèn)化和數(shù)字化轉(zhuǎn)型的推動(dòng)下，全球電力需求持續(xù)飆升，我們對化石燃料的依賴仍然是氣候變化的主要因素。當(dāng)今世界有80多億人，他們都需要獲得負(fù)擔(dān)得起、可持續(xù)且安全的能源。預(yù)計(jì)到2050年，全球能源需求將增長11%至18%，滿足這一需求需要能源行業(yè)價(jià)值鏈各個(gè)環(huán)節(jié)的創(chuàng)新。

低效的能源使用不僅加速了自然資源的枯竭，還會導(dǎo)致大量的溫室氣體排放、空氣污染和經(jīng)濟(jì)浪費(fèi)。面對這場危機(jī)，人工智能（AI）正逐漸成為強(qiáng)大的盟友。通過利用海量數(shù)據(jù)并實(shí)時(shí)學(xué)習(xí)模式，AI正在徹底改變我們生產(chǎn)、分配和消費(fèi)能源的方式。從精準(zhǔn)預(yù)測能源需求的預(yù)測分析，到動(dòng)態(tài)平衡供需的智能電網(wǎng)，AI驅(qū)動(dòng)的技術(shù)正在構(gòu)建一個(gè)更高效、更具韌性、更可持續(xù)的能源生態(tài)系統(tǒng)。

PART 01從被動(dòng)型到預(yù)測型

可再生能源面臨的最大挑戰(zhàn)之一是其波動(dòng)性。太陽能電池板在夜間無法發(fā)電，風(fēng)力發(fā)電機(jī)則依賴于天氣條件。這種不可預(yù)測性會給電網(wǎng)帶來壓力，并使能源規(guī)劃變得復(fù)雜。

為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，AI利用先進(jìn)的預(yù)測模型來分析歷史天氣數(shù)據(jù)、衛(wèi)星圖像、智能電表讀數(shù)和實(shí)時(shí)傳感器輸入。這些模型利用機(jī)器學(xué)習(xí)來檢測趨勢、季節(jié)性變化和異常，從而能夠高度準(zhǔn)確地預(yù)測可再生能源的產(chǎn)量。憑借這種預(yù)見性，電網(wǎng)運(yùn)營商可以主動(dòng)平衡供需，確保高效可靠的電力輸送，同時(shí)減少對高碳排放備用系統(tǒng)的依賴。

一個(gè)實(shí)際的例子是DeepMind與谷歌和英國國家電網(wǎng)的合作。2019年，他們應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)來應(yīng)對風(fēng)電不確定性的挑戰(zhàn)。該系統(tǒng)生成概率預(yù)測，并提前36小時(shí)準(zhǔn)確預(yù)測風(fēng)電輸出。這使得他們可以向電網(wǎng)做出更有信心的交付承諾、降低運(yùn)營成本，并改善了風(fēng)能融入國家電力供應(yīng)的進(jìn)程。

除了預(yù)測之外，AI在分布式能源（DER）的管理中也發(fā)揮著至關(guān)重要的作用，例如屋頂太陽能電池板、家用電池系統(tǒng)和電動(dòng)汽車。這些資產(chǎn)曾經(jīng)被認(rèn)為難以預(yù)測且難以管理，但現(xiàn)在可以像虛擬發(fā)電廠一樣進(jìn)行協(xié)調(diào)。AI算法可以分析實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，確定能量儲存或釋放、電池充電或放電的最佳時(shí)間。

AI還能預(yù)測可再生能源發(fā)電量的變化，從而優(yōu)化儲能系統(tǒng)。這確保了剩余能源得到有效儲存，并在產(chǎn)量下降時(shí)得到利用，從而最大限度地延長電池壽命并減少浪費(fèi)。

其結(jié)果是能源浪費(fèi)得以最小化，運(yùn)營效率得以提高，并且公用事業(yè)和消費(fèi)者都可以受益于更低的成本和更穩(wěn)定的能源價(jià)格。

與這些技術(shù)進(jìn)步相輔相成的是，能源公司日益傾向于提供激勵(lì)措施，鼓勵(lì)個(gè)人和企業(yè)轉(zhuǎn)變能源使用方式，尤其是在高峰需求時(shí)段。這些需求響應(yīng)計(jì)劃旨在平衡供需，獎(jiǎng)勵(lì)在關(guān)鍵時(shí)段減少用電的消費(fèi)者，并進(jìn)一步穩(wěn)定電網(wǎng)。

總之，這些AI驅(qū)動(dòng)的創(chuàng)新正在將能源系統(tǒng)從被動(dòng)型轉(zhuǎn)變?yōu)轭A(yù)測型，為更清潔、更智能、更可持續(xù)的能源未來鋪平道路。

PART 02在工業(yè)能源管理中的應(yīng)用

AI正在變革各行各業(yè)的能源管理、運(yùn)營優(yōu)化和環(huán)境影響。西門子的MindSphere和通用電氣的Predix等平臺正是這種轉(zhuǎn)變的典范，它們提供全面的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（IIoT）解決方案，將機(jī)械設(shè)備、傳感器和控制系統(tǒng)等物理資產(chǎn)連接到數(shù)字世界。這些平臺不僅收集數(shù)據(jù)，還能通過調(diào)整機(jī)器設(shè)置將運(yùn)營轉(zhuǎn)移到非高峰時(shí)段或預(yù)測何時(shí)需要維護(hù)來積極減少浪費(fèi)。其結(jié)果是降低能源費(fèi)用、延長設(shè)備壽命，并朝著減少工業(yè)碳足跡邁出了有意義的一步。

例如，AI可以自動(dòng)調(diào)整機(jī)器設(shè)置以優(yōu)化能源使用，將能源密集型作業(yè)轉(zhuǎn)移到電力更便宜、更清潔的非高峰時(shí)段，并預(yù)測設(shè)備何時(shí)可能出現(xiàn)故障，從而進(jìn)行主動(dòng)維護(hù)，避免代價(jià)高昂的停機(jī)。這些功能不僅可以降低能源費(fèi)用、延長工業(yè)設(shè)備的使用壽命，還能顯著減少制造業(yè)和生產(chǎn)行業(yè)的碳排放。

AI也為能源存儲優(yōu)化做出了重大貢獻(xiàn)。在結(jié)合了太陽能電池板或風(fēng)力渦輪機(jī)等可再生能源的工業(yè)環(huán)境中，AI系統(tǒng)可以預(yù)測可再生能源發(fā)電何時(shí)達(dá)到峰值或下降。這可以確定電池充電或放電的最有效時(shí)間，確保在高產(chǎn)量期間產(chǎn)生的剩余能源在生產(chǎn)節(jié)奏出現(xiàn)變化時(shí)得到有效利用，從而最大限度地提高效率并延長電池壽命。這不僅可以最大限度地提高存儲系統(tǒng)的投資回報(bào)率，還可以增強(qiáng)整體能源彈性和可持續(xù)性。

這些AI驅(qū)動(dòng)的創(chuàng)新正在幫助各行各業(yè)向更智能、更清潔、更高效的運(yùn)營轉(zhuǎn)型，為更可持續(xù)的工業(yè)未來奠定基礎(chǔ)。

PART 03賦能未來：AI是綠色轉(zhuǎn)型的核心

展望未來，AI與綠色轉(zhuǎn)型的交匯必將開啟變革的可能性。AI驅(qū)動(dòng)的分布式能源系統(tǒng)等創(chuàng)新技術(shù)有望徹底改變社區(qū)的發(fā)電、管理和用電方式。這些系統(tǒng)能夠創(chuàng)建智能微電網(wǎng)——即可以獨(dú)立運(yùn)行或與主電網(wǎng)協(xié)同運(yùn)行的本地化能源網(wǎng)絡(luò)。通過利用實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，微電網(wǎng)可以動(dòng)態(tài)平衡供需，并根據(jù)消費(fèi)模式、天氣預(yù)報(bào)和可再生能源發(fā)電水平優(yōu)化能源流動(dòng)。這使得太陽能和風(fēng)能等間歇性能源能夠無縫集成，即使在波動(dòng)時(shí)期也能確保穩(wěn)定可靠的電力供應(yīng)。此外，分布式系統(tǒng)使社區(qū)能夠掌控自身的能源彈性，減少對集中式公用事業(yè)的依賴，增強(qiáng)能源安全，并促進(jìn)地方可持續(xù)發(fā)展。面對氣候變化和日益增長的能源需求，此類創(chuàng)新代表著邁向更智能、更清潔、更公平的能源未來的關(guān)鍵一步。但要將這一潛力轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實(shí)，僅僅依靠尖端技術(shù)是不夠的。我們需要制定具有前瞻性的政策，獎(jiǎng)勵(lì)可持續(xù)的選擇，開展教育，培養(yǎng)下一代掌握恰當(dāng)?shù)臄?shù)字和環(huán)境技能組合，并促進(jìn)工程師、研究人員、企業(yè)和政府之間的密切合作。這些努力將共同為更智能、更清潔、更具包容性的能源未來奠定基礎(chǔ)。

對于工程師和設(shè)計(jì)師來說，這是一個(gè)明確的信號：AI不僅僅是一個(gè)流行詞，它還是構(gòu)建更智能、更環(huán)保系統(tǒng)的實(shí)用工具。