人工智能在能源领域的应用

秀水清波

小晨编译
    人工智能是一门开发智能机器、智能计算机程序的工程和科学。在这种情况下，人工智能是一系列技能、过程和技术，通过分析周围的环境并采取必要的行动来表现出智能行为。
    人工智能现在比以往任何时候都更快地获得了广泛的应用性，因为我们已经认识到，人类的劳动力不可能总是在那里。新冠疫情使得对人工智能技术感兴趣的公司激增，从而使它们修改、改变和加速采用人工智能战略。
    能源部门在采用和利用人工智能的好处方面并没有落后。人工智能的许多应用旨在优化流程、预测问题和机会并帮助节省资金。根据BNEF的一份报告估计，到2050年，能源转型将需要15.1万亿美元的太阳能、风能和电池投资，以及14万亿美元的电网投资。
    人工智能开始在公用事业和电力行业显示出一些最有效的影响。电力公司越来越依赖人工智能来改善能源供应。由于需求、供应、效率和需求模式的增加，全球能源行业面临一个问题。不过问题在于缺乏最佳管理所需的分析，这些困难在许多发展中国家更加严重。这就是人工智能正在发挥的重要作用。
    人工智能在电力部门的应用正越来越多地触及新兴经济体，并正在发挥重大影响，因为这些新兴经济体明白清洁、廉价和可靠的电力对于经济增长至关重要。
    根据哈佛大学的统计，到2040年，世界能源消耗量预计将增长15.3%。
    人工智能是世纪技术，它可能看起来像是能源部门的结合，而人工智能太复杂了。但只要看看人工智能在能源领域的顶级应用，就知道我们如何将人工智能融入能源公司。
1 预测性维护
    预测性维护在能源行业中起着至关重要的作用，因为必须谨慎有效地管理资源。否则它可能是危险的。有故障的设备或管道/线路/机器或易发生故障的工艺管线中的缺陷构成了相当大的威胁，人类无法预测每一次故障，这里是人工智能发挥作用的地方。人工智能有助于识别腐蚀、裂缝、绝缘不足等缺陷，并有助于防止故障。
    预测性维护使组织能够最大限度地利用设备或机器部件——所有这些都同时保持所有安全标准。人工智能通过分析帮助验证生产质量并深入了解缺陷。人工智能驱动的故障检测解决方案非常经济且经济高效。预测分析有助于操作员评估设备的健康状态，实现预防灾难的主动措施。施耐德电气利用微软的机器学习功能远程监控和配置油气田的泵。及早发现泵故障可节省高达100万美元的维修费用。
2 电网管理中的人工智能
    随着电网去中心化和数字化程度的提高，管理众多电网参与者和平衡电网具有挑战性，这需要评估和分析数据溢出。人工智能有助于快速有效地处理这些数据。
    智能电网是人工智能的另一个应用领域，起着关键作用，尤其是随着太阳能和风能等不稳定发电厂数量的激增，发电行业对能源消耗的智能响应变得至关重要。这些智能电网不仅传输电力，还传输数据。人工智能有助于分析、评估和控制来自不同消费者、生产者和在电网帮助下连接的存储设施的数据。
    通过实时检测异常消耗、发电和输电并制定适当的解决方案来帮助稳定电网。
    未来 10-15 年电动汽车的采用和供暖系统的电气化将增加全球能源网的复杂性。随着其他来源开始通过太阳能电池板产生能量，将其存储在电池和电动汽车中，并将其反馈回电网，对中央公用事业公司生产和传输电力的依赖将会减少。
3 智能资源管理
    资源管理是能源部门人工智能预测和预防性维护的下一个阶段。借助基于人工智能的智能预测机制，能源供应商可以更好地调度资源，提前为需求做好准备，预测问题并尽可能节省资源。适当的资源管理有助于提高效率并降低成本支出。人工智能省电将有助于降低终端客户的水电费和定制服务，这是人工智能在能源市场上的重要优势之一。在资源管理中应用人工智能可以降低业务和最终客户的成本。怎么做？借助预测机制，能源供应商可以获得准确的预测，从而改进能源调度和电厂调度。当他们提前获得适当的信息时，企业可以更好地为需求做好准备、预测问题、提高电网稳定性并节省资源。
4 人工智能驱动的消费（智能电力）
    美国能源信息署 (EIA) 的报告指出，近一半的美国能源用户在家中安装了智能电表。这些仪表提供有关个人能源消耗的数据，这些数据可用于更好地预测即将到来的能源使用水平，从而帮助客户更好地调节他们的消耗。
    据 EIA 称，谷歌和亚马逊等公司通过人工智能驱动的智能家居解决方案实现的智能功耗正在被大规模采用。这些智能设备与其他家用设备通信以识别能源浪费。例如，消费者可以找出最便宜的时间是给他们的电动汽车充电或运行空调，从而帮助能源行业优化他们的能源存储。
5 供应链优化
    石油和天然气行业等特定能源部门的供应链是复杂的操作，涉及环境回收公司和液化石油气的天然气生产商/分销商的决策。这些组织必须做出艰难的决定，例如采购、采购价格、炼油作业、龙门作业和运输。在这项业务中，人工智能帮助协调运营团队与仓库，以确保关键产品（如加注罐）的可用性。
    简而言之，人工智能帮助能源和公用事业公司预测电力/天然气的市场价格。人工智能可以支持这些液化石油气业务的适当规划和实施、最佳路线选择等。它可以帮助炼油厂预测最佳需求混合、评估价格并改善客户关系，通常在下游石油和天然气业务中。还有，人工智能有助于适当的计划和调度，优化能源价格，创建智能仓库，维护库存，处理更换资产的运输操作，风险对冲，以及缩短交货时间，从而降低总体费用。


  上图以千万亿表示了过去和预计的美国能源消耗。图表显示，到2040年，世界能源消费量预计将增长15.3%。数据来自EIA。
结论
    由于全球能源行业在疫情后重新关注提高经济效率。为此，市场参与者使用机器学习来提高预测能力、提高能源交易的透明度、整合可再生能源、管理智能电网和存储，并赋予无人机生命。人工智能在许多领域证明了其对能源转型的价值，在可再生能源预测、电网运营和优化、分布式能源资产、需求侧管理以及材料发现和创新方面取得了可观的改进。
    人工智能在加速全球能源转型方面具有更大的潜力。虽然能源领域的人工智能应用具有创新性和前景，但采用仍然有限。人工智能提供了一个难得的机会，可以加速向高效、零排放和互联的能源系统发展，这是我们创造更美好明天所需的。
    随着时间的推移，我们只会实现更不可思议的人工智能。能源行业的采用、创新和协作。这也是世界经济论坛发布名为Harnessing AI的报告的原因之一。加速能源转型，它定义并促进了所需的行动。
    对于那些希望改变能源行业未来的人来说，人工智能之间的接口，能源是一个很好的起点。技术创新极大地改变了我们对这两个行业及其整合的假设。它们的协同作用可能会以我们从未理解的方式改变世界，并且它们已为创新思想家做好准备。

四模国研

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