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Accenture的一份報告指出，到2035年，能源領域采用人工智能可以使能源效率提高20%。
人工智能在重塑能源管理行業(yè)中發(fā)揮什么作用？
近年來，人工智能已成為能源和電力行業(yè)日益重要的技術。其可以自動化和優(yōu)化各種與能源相關的活動，從而提高運營效率和成本，改善能源管理，并減少對環(huán)境的不利影響。需求預測是人工智能在能源行業(yè)中應用的最重要領域之一。公用事業(yè)企業(yè)可以借助人工智能系統(tǒng)來改善資源分配和管理，人工智能系統(tǒng)可以通過分析消費者行為、天氣模式和其他變量的數(shù)據(jù)來更準確地預測能源使用情況。
在人工智能的幫助下，能源的產(chǎn)生和分配可能會得到優(yōu)化。
例如，機器學習算法可以分析來自太陽能或風力發(fā)電廠的數(shù)據(jù)，以識別模式，并對未來的能源生產(chǎn)做出預測?？稍偕茉从袝r不穩(wěn)定的輸出，對于運營商而言可能更容易管理。人工智能在能源行業(yè)最重要的應用之一是建筑能源管理領域。人工智能設備可以監(jiān)控和評估建筑物的能源使用情況，識別浪費行為，并提供改進建議。這有可能為建筑業(yè)主和居住者節(jié)省大量資金，同時減少碳足跡。
能源智能
公用事業(yè)可以通過多種方式從機器學習、和計算機視覺等人工智能(AI)功能中受益，包括提高需求預測的準確性、提高能源生產(chǎn)和分配的效率，以及更快地排除故障機械。在降低成本的同時，可以提高設施提供服務的效率和質量。
由于公用事業(yè)企業(yè)面臨著越來越大的壓力，需要優(yōu)化能源生產(chǎn)和分配，以滿足不斷增長的需求，同時確保其系統(tǒng)保持可靠和成本效益，因此能源和電力行業(yè)的人工智能市場受益。
通過提高電網(wǎng)集成可再生能源的能力，控制能源儲存和分配，人工智能可以幫助緩解與可再生能源使用相關的各種問題。這有可能提高電力系統(tǒng)的可靠性和穩(wěn)定性，同時降低成本，并提高能源生產(chǎn)的可持續(xù)性。
能源領域人工智能十大趨勢
智能電網(wǎng)
智能電網(wǎng)是通過在能源管理中使用人工智能而實現(xiàn)的想法。為了最大限度地提高發(fā)電、輸電和使用效率，“智能電網(wǎng)”將現(xiàn)有的電力基礎設施與人工智能等尖端技術結合起來。
人工智能算法可以評估來自智能電表、傳感器和物聯(lián)網(wǎng)設備的實時數(shù)據(jù)，以發(fā)現(xiàn)異常情況、預測設備故障，并優(yōu)化能源流。人工智能通過智能調節(jié)能源分配，幫助公用事業(yè)企業(yè)找到供需之間的最佳平衡點。能源浪費減少，整個電網(wǎng)的效率顯著提高。人工智能即將對能源管理行業(yè)產(chǎn)生深遠影響。
微電網(wǎng)
微電網(wǎng)是較小版本的電網(wǎng)，可以獨立于更大、更集中的電網(wǎng)自主運行。微電網(wǎng)控制系統(tǒng)利用人工智能和機器學習來調節(jié)能量流，并最大限度地提高效率。微電網(wǎng)越來越受歡迎，因為其能將可再生能源集成到電網(wǎng)中，并在停電時提供備用電源。
檢測能源盜竊和欺詐
當有人非法從電網(wǎng)獲取電力時，就會發(fā)生能源盜竊。歪曲能源統(tǒng)計數(shù)據(jù)或使用情況被視為能源欺詐。利用人工智能和機器學習進行自動異常檢測，可以提醒公用事業(yè)企業(yè)注意潛在問題。通過這樣做，能源提供商可以保護其資產(chǎn)，減少不必要的能源使用，并將節(jié)省的費用收入囊中。
電網(wǎng)管理、能源效率和需求響應
可持續(xù)能源管理在很大程度上依賴于提高能源效率，而人工智能在這方面至關重要。人工智能系統(tǒng)可以分析消費習慣并構建能源模型，以查明效率低下的情況，并提供減少浪費的解決方案。
人工智能使需求響應計劃成為可能，以在高需求時期減少能源使用。消費者可以通過使用人工智能智能設備和家庭自動化系統(tǒng)參與需求響應工作，幫助緩解電網(wǎng)擁堵，并支持更清潔的能源環(huán)境。
能源交易
由于能源輸送的時間敏感性，能源交易與其他商品交易不同。對于能源經(jīng)銷商而言，這既是一個困難，也是一個機遇，因為能源市場的流動性正在增強。預測能源需求和向交易者提供有關能源定價的實時信息，是人工智能和機器學習提高能源交易市場效率的兩種方式。
能源經(jīng)銷商可以利用這些數(shù)據(jù)來更好地確定能源購買和銷售的時間。購電協(xié)議(PPA)是一種可以在區(qū)塊鏈上執(zhí)行的新型金融合同。區(qū)塊鏈技術的采用提高了這些合同的有效性，因為與更傳統(tǒng)的PPA平臺相比，其可以加快交易速度，降低相關成本，并且建立在更強大、更可靠的基礎設施之上。
電網(wǎng)安全
由于其復雜性，電力基礎設施很容易受到網(wǎng)絡攻擊。
通過提前阻止網(wǎng)絡攻擊，人工智能和機器學習可以使電力系統(tǒng)對每個人都更安全。數(shù)據(jù)分析用于在能源使用數(shù)據(jù)中尋找網(wǎng)絡攻擊的指標。一旦檢測到網(wǎng)絡攻擊，人工智能和機器學習就可以用來對抗網(wǎng)絡攻擊。
預測分析
人工智能對預測分析的使用是能源管理領域的重要補充。預測能源消耗模式、天氣狀況和設備性能，都是人工智能系統(tǒng)通過分析大量歷史和實時數(shù)據(jù)而蓬勃發(fā)展的領域。
例如，公用事業(yè)企業(yè)可以通過使用人工智能算法來預測峰值能源需求，以改善發(fā)電和配電。除了節(jié)省資金之外，這還提高了電網(wǎng)的可靠性。人工智能通過對能源使用情況的精確預測，幫助能源供應商做出明智的選擇，優(yōu)化資源配置。
客戶參與
人工智能和機器學習首次在能源行業(yè)使用，以改善與客戶的互動。能源行業(yè)企業(yè)可以通過應用人工智能和機器學習更好地滿足消費者的需求。數(shù)據(jù)分析用于了解客戶的能源消耗模式，然后使用這些模式告訴消費者如何通過行為改變來減少能源使用。
提高產(chǎn)量
能源行業(yè)同樣利用人工智能和機器學習來提高產(chǎn)量。例如，石油和天然氣行業(yè)正在使用機器學習算法來優(yōu)化井位和提高產(chǎn)量。通過分析從地震調查和其他來源收集的數(shù)據(jù)，企業(yè)可以通過分析從地震調查和其他來源收集的數(shù)據(jù)，對石油和天然氣的鉆探地點做出更明智的判斷。這將提高能源效率，同時也使電網(wǎng)更簡單、更高效。
儲能設備
到2030年，儲能行業(yè)預計將擴大20倍。將智能儲能設備集成到電網(wǎng)中是邁向更有效能源管理的一步。虛擬發(fā)電廠是這一趨勢的另一個例子，其通過儲能實現(xiàn)，使公用事業(yè)企業(yè)即使在供應較低的情況下也能滿足峰值需求。因此，能源行業(yè)需要建造的新發(fā)電廠將會減少。
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