能源一直都是現代社會進步的基礎，自從石油能源時代開始以來，全世界都在依靠豐富的石油能源推動著整個社會進步的車輪。基辛格曾經說過：“誰掌握了石油，誰就控制了所有的國家”。雖然這話在現在看來是片面的，但也進一步體現出了石油能源的重要性。

從小我們接觸的知識都是說：“石油是一種不可再生能源，這是古代海洋或湖泊中的生物經非常漫長的演化而形成，屬于生物沉積變化成石油。”

但隨著科技時代的來了，人們發現社會的發展越來越離不開石油，大到天上飛的，地上跑的，小到衣食出行，現在正國家的發展，社會的運轉都無法離開石油能源。發展至今，盡管各國的地質勘探技術有了驚人的進步，但所探明的新的石油儲量還是呈現明顯減少趨勢，根據世界數據表明，全球每年平均消耗石油250億桶以上，那么全球石油能源還能供人類使用多少年呢？面對這一問題，也使得我們不得不去探尋可再生能源的利用。

說起可再生資源相信我們也不陌生，因為這些過去課本上都有提及，太陽能、風能、水能、生物質能等都是可再生能源。

大力發展可再生能源替代化石能源，是我國現階段的主要發展線路，我國可再生能源的發展規模已經穩居世界第一，但在可再生能源占比仍處于能源轉型的初級階段。

要知道可再生能源主要面臨著幾大問題：

1、可再生能源大多在建成之后維護人員很少，往往地方的小火電是用工大戶，所以地方政府有扶持火電的動機，因為火電如果不開，要安置工人。

2、可再生能源有不穩定的特點，比如你有風的時候風力發電量就大，風小了，發電量就校例如：云南、四川等地，多是水電裝置，一到豐水期電價就便宜，枯水期電價就貴。

為了加快能量轉換過程，解決問題，現在有必要將人工智能（AI）和機器學習（ML）與能量集成在一起。AI不僅與能源管理有關。它可以成為與我們的可持續發展目標相一致的應對氣候變化的有效工具。

要知道能源部門通常需要龐大的基礎設施才能運作，它還會產生大量數據，如能源存儲消耗峰低谷。人工智能可以將這些數據轉化為洞察力，提高效率并降低成本。從石油和天然氣到可再生能源領域的主要能源參與者都在轉向AI以簡化運營。已經知道的有美國和德國，他們就已經部署了這種AI系統用來提高效率。他們將機器學習算法應用于美國700兆瓦的風力發電裝機容量，讓AI分析平臺來監控風力渦輪機的性能。

其實電網基礎設施和穩定性對可再生能源的日益利用及其近年來的發展有著重大影響，前面也提到了可再生能源的不穩定性，太陽發電陰天不會產生足夠的電力來滿足能源需求，風力發電在晴天時發電會超過需求等問題存在。

這時候我們如果通過集成AI，就可以提前預測，可以通過智能電網和智能儀表相應地自動化操作來進行網格調整，帶有實時控制和先進負載控制系統的電網自動化將帶來運營的靈活性。

當前用于發電的能源結構是非常的多樣化的，這也創造了安裝混合能源系統的潛力，特別適用于可隔離運行的微電網和微型電網的建設；混合能源系統是各種可再生能源發電機和電池存儲系統的集成，可以使用AI系統無縫地實現這種集成。

在儲能方面

這也是可再生能源的重要組成部分，尤其是當我們談到電網獨立能源和不間斷電源時。無論是太陽能還是風能，兩種主要能源來源都因其根據天氣條件運行而受到限制。

而人工智能在儲能系統中有很多應用，如遠程監視和維護電池就是其中之一；能源儲存越智能，可再生能源系統的效率就越高。

同樣，通過收集數據，預測分析可以幫助更好地了解性能并預測可能的故障，將AI引入能量存儲將增加電池的正常運行時間，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生巨大影響的主要領域。

在能源輸配方面

人們生活的水平提高，能源的輸配方面也變得極為重要，如用電，如果配電公司引入AI快速反應模式，即在某一點上產生的過剩能源被成功地轉移到能源短缺的點上。人工智能的集成將減少誤差，提高可預測性，并使這些過程的自動化達到平衡。

由于機器學習是一個復雜的過程，很大程度難以理解為什么要做出某些決定，這也是近年來的一個新的研究領域，而由于人工智能決策無法解釋，也就目前自動駕駛汽車的一大障礙。但一有突破，電網就有可能在沒有人為干預的情況下實現完全自主。
責任編輯：YYX