將AI和機(jī)器學(xué)習(xí)與能源相結(jié)合將有助于加快可再生能源的采用。

Covid-19可能使我們不知所措，使生活和生計(jì)陷入停頓，但這并不是世界面臨的最大問(wèn)題。

更大的危機(jī)盯著我們，威脅著人類的生存：氣候變化。為了加快能量轉(zhuǎn)換過(guò)程，現(xiàn)在有必要將人工智能（AI）和機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）與能量集成在一起。AI不僅與能源管理有關(guān)。它可以成為與我們的可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)相一致的應(yīng)對(duì)氣候變化的有效工具。

能源部門(mén)通常需要龐大的基礎(chǔ)設(shè)施才能運(yùn)作。它還會(huì)產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)。人工智能可以將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為洞察力，提高效率并降低成本。從石油和天然氣到可再生能源領(lǐng)域的主要能源參與者都在轉(zhuǎn)向AI以簡(jiǎn)化運(yùn)營(yíng)。美國(guó)和德國(guó)已經(jīng)部署了這種AI系統(tǒng)以提高效率。

例如，通用電氣（GeneralElectric）使用AI分析平臺(tái)來(lái)監(jiān)控風(fēng)力渦輪機(jī)的性能。谷歌（Google）子公司DeepMind一直在將機(jī)器學(xué)習(xí)算法應(yīng)用于美國(guó)700兆瓦的風(fēng)力發(fā)電裝機(jī)容量。

印度加快了可再生能源安裝的步伐，以實(shí)現(xiàn)最后一英里的電氣化。增加可再生能源在能源結(jié)構(gòu)中的份額帶來(lái)了一系列新的問(wèn)題，比如電網(wǎng)穩(wěn)定性。該國(guó)在管理能源需求方面也面臨挑戰(zhàn)，人工智能應(yīng)用程序可以將能源需求降至最低。

人工智能的應(yīng)用

電網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施和穩(wěn)定性：可再生能源（RES）的日益利用及其近年來(lái)的發(fā)展給電力系統(tǒng)運(yùn)營(yíng)商帶來(lái)了嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。例如，對(duì)太陽(yáng)和風(fēng)的依賴使電網(wǎng)不穩(wěn)定。可能發(fā)生的情況是，陰天不會(huì)產(chǎn)生足夠的電力來(lái)滿足能源需求，或者在晴天時(shí)發(fā)電會(huì)超過(guò)需求。

通過(guò)集成AI，可以提前預(yù)測(cè)此模式，因此可以通過(guò)相應(yīng)地自動(dòng)化操作來(lái)進(jìn)行網(wǎng)格調(diào)整。帶有實(shí)時(shí)控制和先進(jìn)負(fù)載控制系統(tǒng)的電網(wǎng)自動(dòng)化將帶來(lái)運(yùn)營(yíng)的靈活性。智能電網(wǎng)和智能儀表是AI系統(tǒng)的主要功能。

當(dāng)前用于發(fā)電的能源結(jié)構(gòu)非常多樣化。過(guò)去，它以煤炭為主。近年來(lái)，正在添加其他幾個(gè)來(lái)源。太陽(yáng)能和風(fēng)能的份額大大增加。現(xiàn)在，可再生能源貢獻(xiàn)了四分之一的份額。

這也創(chuàng)造了安裝混合能源系統(tǒng)的潛力。特別適用于可隔離運(yùn)行的微電網(wǎng)和微型電網(wǎng)的建設(shè)。混合能源系統(tǒng)是各種可再生能源發(fā)電機(jī)和電池存儲(chǔ)系統(tǒng)的集成。可以使用AI系統(tǒng)無(wú)縫地實(shí)現(xiàn)這種集成。

儲(chǔ)能：這是可再生能源的組成部分，尤其是當(dāng)我們談到電網(wǎng)獨(dú)立能源和不間斷電源時(shí)。無(wú)論是太陽(yáng)能還是風(fēng)能，兩種主要能源來(lái)源（主要是能源結(jié)構(gòu)）都因其根據(jù)天氣條件運(yùn)行而受到限制。

人工智能在儲(chǔ)能系統(tǒng)中有很多應(yīng)用。遠(yuǎn)程監(jiān)視和維護(hù)電池就是其中之一。能源儲(chǔ)存越智能，可再生能源系統(tǒng)的效率就越高。

同樣，通過(guò)收集數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)分析可以幫助更好地了解性能并預(yù)測(cè)可能的故障。將AI引入能量存儲(chǔ)將增加電池的正常運(yùn)行時(shí)間，從而提高ROI。電池診斷和電池管理是AI可以在電池操作方面產(chǎn)生巨大影響的主要領(lǐng)域。

輸配電

隨著印度能源需求的增加，配電公司應(yīng)該引入快速反應(yīng)模式，即在某一點(diǎn)上產(chǎn)生的過(guò)剩能源被成功地轉(zhuǎn)移到能源短缺的點(diǎn)上。通過(guò)預(yù)測(cè)分析，這樣的計(jì)算可以提前完成。人工智能的集成將減少誤差，提高可預(yù)測(cè)性，并使這些過(guò)程的自動(dòng)化達(dá)到平衡。

目前，電力供應(yīng)主要依賴中央電網(wǎng)。隨著電網(wǎng)的分散，許多小電廠將形成分散的電網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施，共同應(yīng)對(duì)能源需求。

人工智能將在這些系統(tǒng)的管理中發(fā)揮關(guān)鍵作用。這也將減少能源輸送和分配（T&D）期間的損失。部署人工智能系統(tǒng)對(duì)監(jiān)控竊電也至關(guān)重要，竊電是印度輸配電損失的主要原因。

集成人工智能的能源基礎(chǔ)設(shè)施將是一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)。它還會(huì)產(chǎn)生憂慮，因?yàn)锳I有權(quán)做出決策。人工智能系統(tǒng)的決策需要基于推理。

由于機(jī)器學(xué)習(xí)是一個(gè)復(fù)雜的過(guò)程，很難理解為什么要做出某些決定（這個(gè)概念被稱為可解釋人工智能-XAI）。這是一個(gè)新的研究領(lǐng)域，為研究人員和熱心人工智能的企業(yè)家創(chuàng)造了更多的探索空間。人工智能決策無(wú)法解釋也是自動(dòng)駕駛汽車(chē)的一大障礙。一旦有了突破，電網(wǎng)就有可能在沒(méi)有人為干預(yù)的情況下實(shí)現(xiàn)完全自主。

智能住宅和智能建筑

目前，印度城市的建筑和家庭都在改造智能解決方案或智能系統(tǒng)。智能建筑概念有著巨大的潛力，解決方案可以安裝在施工階段本身，降低成本。暖通空調(diào)（HVAC）是人工智能在節(jié)能和智能操作方面發(fā)揮作用的一個(gè)領(lǐng)域。它可以顯著降低終端用戶的電費(fèi)。

新技術(shù)是能源管理精確應(yīng)用的前沿。隨著終端消費(fèi)者意識(shí)到他們的消費(fèi)模式，智能系統(tǒng)將實(shí)現(xiàn)有意識(shí)的電力消耗。這為人工智能服務(wù)于配電商和最終用戶打開(kāi)了可能性，并為能源管理創(chuàng)造了一種互動(dòng)式模式，使雙方受益。
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