将人工智能和机器学习与能源相结合将有助于加速可再生能源的采用。Covid-19可能让我们不堪重负，使生活和生计陷入停顿，但这并不是世界面临的最大问题。一个更大的危机正摆在我们面前，威胁着人类的生存：气候变化。为了加快能量转换过程，现在需要将人工智能(AI)和机器学习(ML)与能量相结合。人工智能不仅与能源管理有关。它可以成为根据我们的可持续发展目标应对气候变化的有效工具。能源部门通常需要大量基础设施才能发挥作用。它还会产生大量数据。人工智能可以将这些数据转化为洞察力，从而提高效率并降低成本。从石油和天然气到可再生能源的主要能源参与者正在转向人工智能来简化运营。美国和德国已经部署了此类人工智能系统以提高效率。例如，通用电气使用AI分析平台来监控风力涡轮机的性能。谷歌子公司DeepMind一直在将机器学习算法应用于美国700兆瓦的风电装机容量。印度加快了可再生能源装置的步伐，以实现最后一英里的电气化。增加可再生能源在能源结构中的份额会引发一系列新问题，例如电网稳定性。该国还面临着管理能源需求的挑战，人工智能应用程序可以将其最小化。人工智能电网基础设施和稳定性的应用：可再生能源（RES）的日益利用及其近年来的发展对电力系统运营商提出了严峻挑战。例如，对太阳能和风的依赖会使电网不稳定。可能会发生阴天无法生产足够的电力来满足能源需求，或者晴天发电量超过需求的情况。通过集成人工智能，可以提前预测这种模式，因此可以通过相应的自动化操作来进行网格调整。具有实时控制和先进负载控制系统的电网自动化将带来操作灵活性。智能电网和智能电表是人工智能系统的主要功能。当前用于发电的能源结构非常多样化。过去，它以煤炭为主。近年来，正在添加其他几个来源。太阳能和风能的份额显着增加。现在，可再生能源贡献了四分之一的份额。这也创造了安装混合能源系统的潜力。特别适用于可孤立运行的微电网和微电网的建设。混合能源系统是各种可再生能源发电机和电池存储系统的集成。这种集成可以使用人工智能系统无缝实现。储能：这是可再生能源的基石，尤其是当我们谈论独立于电网的能源和不间断电源时。无论是太阳能还是风能，这两种主要能源（主要是能源组合）都是有限的，因为它们根据天气条件运行。人工智能在储能系统中有很多应用。电池的远程监控和维护就是其中之一。储能越智能，可再生能源系统的效率就越高。同样，通过收集数据，预测分析可以帮助更好地了解性能并预测可能的故障。将AI引入储能系统将增加电池的正常运行时间，从而提高投资回报率。电池诊断和电池管理是人工智能可以对电池运行产生巨大影响的主要领域。输配电随着印度能源需求的增加，配电公司应引入快速响应模式，将某一点产生的过剩能源成功转移到能源短缺点。通过预测分析，可以提前完成此类计算。人工智能的集成将减少错误，提高可预测性，并为这些流程的自动化带来平衡。目前，电力供应主要依靠中央电网。随着电网变得分散，许多小型发电厂将形成分散的电网基础设施，共同处理能源需求。人工智能将在这些系统的管理中发挥关键作用。这也将减少能源传输和分配(T&D)过程中的损失。部署人工智能系统对于监控窃电也至关重要，窃电是印度输配电损失的主要原因。集成人工智能的能源基础设施将是一个复杂的系统。它还会造成焦虑，因为人工智能有能力做出决定。人工智能系统的决策需要基于推理。由于机器学习是一个复杂的过程，因此很难理解为什么做出某些决定（一个称为可解释人工智能-XAI的概念）。这是一个新的研究领域，为对人工智能感兴趣的研究人员和企业家创造了更多的探索空间。无法解释人工智能决策也是自动驾驶汽车的一大障碍。一旦取得突破，电网将有可能在无人干预的情况下实现完全自治。智能家居和智能建筑目前，印度城市的建筑和住宅正在使用智能解决方案或智能系统进行改造。智能建筑概念具有巨大的潜力，可以在施工阶段本身安装解决方案，从而降低成本。暖通空调（HVAC）是人工智能发挥节能和智能运行作用的领域之一。它可以显着减少最终用户的电费。新技术是能源管理精准应用的前沿。随着最终消费者意识到他们的消费模式，智能系统将实现有意识的功耗。这为人工智能服务于分销商和终端用户提供了可能，并创建了一个对双方都有利的能源管理交互模型。（编译/卡西）
