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能源行業(yè)轉(zhuǎn)型,人工智能將是下一個機(jī)遇

人工智能
全球能源體系正在轉(zhuǎn)型——可再生能源發(fā)電、電動汽車、能源物聯(lián)網(wǎng)(EIoT)等等——這將產(chǎn)生一個日益多樣化、一體化和自動化的電力網(wǎng)絡(luò)。

 全球能源體系正在轉(zhuǎn)型——可再生能源發(fā)電、電動汽車、能源物聯(lián)網(wǎng)(EIoT)等等——這將產(chǎn)生一個日益多樣化、一體化和自動化的電力網(wǎng)絡(luò)。

但這是要付出代價的——國際能源署表示,要達(dá)到提高全球能源可持續(xù)性的目標(biāo),到2050年需要大約1.3萬億美元的清潔發(fā)電投資。國際能源署正與各國政府和工業(yè)界就這類問題進(jìn)行合作。

 

幸運(yùn)的是,仍在發(fā)展中的人工智能(AI)技術(shù)可以成為實現(xiàn)這一轉(zhuǎn)變的關(guān)鍵工具,有助于整合靈活的需求,以更低的成本、更高的效率和可靠保障實現(xiàn)目標(biāo)。不過,盡管人工智能有可能加速實現(xiàn)這些目標(biāo),但要實現(xiàn)成功轉(zhuǎn)型,還必須克服一些重大障礙。

隨著越來越多的可再生能源加入到電網(wǎng)中,平衡和管理日益復(fù)雜的系統(tǒng)是一個巨大的挑戰(zhàn)。一項研究預(yù)測,到2040年,電力系統(tǒng)成本將增加6-13%。通過在構(gòu)建優(yōu)化系統(tǒng)時使用人工智能決策可以來幫助更好地平衡和協(xié)調(diào)網(wǎng)絡(luò),同時改善電力優(yōu)化和能源管理。這將使向碳中和體系的轉(zhuǎn)變更加順利,同時能更好地管理成本。如果不投入時間和資源于AI中,這種平衡就不可能實現(xiàn)。

如今,我們正在處理越來越小的能量區(qū)域和越來越本地化的能量平衡控制。要實現(xiàn)系統(tǒng)的區(qū)域控制,需要更高水平的自動化。例如,分布式的能源資源可以聚合成一個微電網(wǎng)或虛擬電廠結(jié)構(gòu)的電力單元。這個“系統(tǒng)”將需要與其他本地“系統(tǒng)”互操作,大大增加了管理和平衡電網(wǎng)所需的多樣性和復(fù)雜性。人工智能提供了未來向完全集成的“系統(tǒng)中的系統(tǒng)”發(fā)展的機(jī)會,自動化降低了這種復(fù)雜性。

管理的復(fù)雜性越大,自動化的價值就越大。通過推動可再生資源的采用,我們正在積極嘗試減少汽油和柴油發(fā)動機(jī)、工業(yè)、建筑、住宅和更多的二氧化碳排放,以顯著減少空氣污染,并以脫碳為目標(biāo)。

 

可再生資源的性質(zhì)是間歇性的,很難預(yù)測,很容易被環(huán)境氣候(諸如風(fēng)暴、洪水或其他自然災(zāi)害)影響生產(chǎn)運(yùn)營和破壞系統(tǒng)的穩(wěn)定。為此,我們需要高度準(zhǔn)確的天氣預(yù)報和預(yù)測電力生產(chǎn)水平的能力。同時,通過對建筑物等負(fù)荷的控制,對電力系統(tǒng)的需求側(cè)進(jìn)行預(yù)測和管理。對于這些需求,人工智能可以幫助協(xié)調(diào)供需平衡。

在未來的網(wǎng)格中,人工智能可以幫助我們決定采取什么行動——比如幫助我們預(yù)測風(fēng)暴相關(guān)的損害,并規(guī)劃我們可以在哪里產(chǎn)生能源來從損害中恢復(fù)。

例如,像聯(lián)邦快遞這樣的大型物流公司已經(jīng)在使用人工智能優(yōu)化車隊的車輛路線。如果知道司機(jī)的行駛距離,他們就可以相應(yīng)地優(yōu)化電動汽車的充電,從而更容易地轉(zhuǎn)向使用電動車隊。這提供了一個機(jī)會,每天可以按需(電量)準(zhǔn)備好足夠的費(fèi)用,或者在適當(dāng)?shù)臅r候?qū)Σ少彽亩嘤嗄茉崔D(zhuǎn)售給電網(wǎng)。在這個過程中利用人工智能有助于對沖購買決策,優(yōu)化運(yùn)營,甚至產(chǎn)生收入。

數(shù)字化、自動化和經(jīng)濟(jì)

為了實現(xiàn)深度脫碳減排,有必要迅速轉(zhuǎn)向一個幾乎不排放二氧化碳的能源系統(tǒng)。數(shù)字化是實現(xiàn)這一目標(biāo)的助力因素,可以實現(xiàn)復(fù)雜流程的自動化,比如提前正確預(yù)測數(shù)字資產(chǎn)的維護(hù),促進(jìn)能源部門內(nèi)部的信息共享。

人工智能也可以快速篩選能源部門的大量數(shù)據(jù),以識別模式,計算如何最佳地應(yīng)對異常情況,并采取適當(dāng)行動。消除以前沒有分析和有效采取行動的未知因素可以加快能源過渡的步伐,這對所需的投資水平在經(jīng)濟(jì)上是有利的。

有研究預(yù)測,到2050年,56%的發(fā)電量將由太陽能和風(fēng)能提供。這將需要在太陽能、風(fēng)能和電池領(lǐng)域投資5.1萬億美元,到2050年還需要在電網(wǎng)領(lǐng)域投資14萬億美元。托管更多的可再生能源會增加復(fù)雜性,通過自動化實現(xiàn)的簡化流程可以改善操作。2050年的現(xiàn)實需要這些投資。

 

考慮電網(wǎng)設(shè)備的壽命。如果不采取干預(yù)措施,氣候變化導(dǎo)致的氣溫上升可能會使電網(wǎng)設(shè)備和變壓器的壽命縮短10年,相當(dāng)于額外增加1880億美元的更換成本。人工智能可以通過將變壓器保持在最佳運(yùn)行范圍內(nèi),幫助運(yùn)營商避免這種額外的成本,但這需要數(shù)字化。

即使人工智能將投資成本或能源需求降低一小部分,也仍將為該行業(yè)和消費(fèi)者節(jié)省數(shù)十億美元。

人工智能有很多角色可以扮演

利用人工智能加速能源轉(zhuǎn)型——通過設(shè)備、傳感器數(shù)據(jù)、圖像、視頻以及市場、商品和天氣數(shù)據(jù)——至關(guān)重要。從網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)到發(fā)電廠,再到公司的戰(zhàn)略規(guī)劃,在復(fù)雜程度最高的地方,自動化提供了最大的價值。

能源行業(yè)將受益于以主動和協(xié)作的方式處理AI相關(guān)的技術(shù)治理,未來幾年將是釋放這一機(jī)遇的關(guān)鍵。通過采用共同的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和更廣泛地實施數(shù)字化,能源產(chǎn)業(yè)會面臨獲得更廣范圍的人工智能應(yīng)用的機(jī)遇。

 

責(zé)任編輯:華軒 來源: 今日頭條
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