能源行业的转型，人工智能将是下一个机会自动化电力网络。但这是有代价的——国际能源署表示，到2050年，将需要约1.3万亿美元的投资用于清洁发电，以实现其提高全球能源可持续性的目标。国际能源署正在就此类问题与政府和行业合作。幸运的是，仍在发展中的人工智能(AI)技术可以成为这一转型的关键工具，帮助整合灵活的需求，以更低的成本、更高的效率和可靠的保障实现目标。但是，尽管人工智能有可能加速实现这些目标，但要实现成功转型，必须克服一些重大障碍。随着越来越多的可再生能源被添加到电网中，平衡和管理日益复杂的系统是一个巨大的挑战。一项研究预测，到2040年，电力系统成本将增加6-13%。通过在构建优化系统时使用AI决策，它可以帮助更好地平衡和协调网络，同时改进电力优化和能源管理。这将顺利过渡到碳中和系统，同时更好地管理成本。如果不在AI上投入时间和资源，就无法实现这种平衡。今天，我们正在处理越来越小的能源区域和越来越本地化的能源平衡控制。要实现系统的区域控制，需要更高的自动化水平。例如，分布式能源可以聚合成微电网或虚拟电厂结构中的动力单元。该“系统”将需要与其他本地“系统”互操作，从而大大增加管理和平衡电网所需的多样性和复杂性。AI提供了在未来转向完全集成的“系统的系统”的机会，自动化降低了这种复杂性。管理越复杂，自动化的价值就越大。通过推动可再生资源的采用，我们正积极尝试减少汽油和柴油发动机、工业、建筑物、家庭等的二氧化碳排放量，以显着减少空气污染，实现脱碳目标。可再生资源的性质是间歇性的，难以预测，很容易受到环境气候（如风暴、洪水或其他自然灾害）的影响而影响生产运行和系统不稳定。为此，我们需要高度准确的天气预报和预测电力生产水平的能力。同时，通过对建筑物等负荷的控制，对电力系统的需求侧进行预测和管理。对于这些需求，人工智能可以帮助协调供需平衡。在未来的电网中，人工智能可以帮助我们决定采取什么行动——例如帮助我们预测与风暴相关的破坏，并规划我们可以在何处产生能量以从破坏中恢复。例如，像FedEx这样的大型物流公司已经在使用AI为其车队优化车辆路线。了解驾驶员行驶了多远，他们可以相应地优化EV充电，从而更容易切换到电动车队。这提供了一个机会，可以每天准备足够的按需收费（电力），或者在适当的时候将采购的多余能源转售给电网。在此过程中利用人工智能可以帮助对冲购买决策、优化运营，甚至产生收入。数字化、自动化和经济为了实现深度脱碳，需要快速切换到几乎不排放二氧化碳的能源系统。数字化是实现这一目标的推动因素，可实现复杂流程的自动化，例如提前正确预测数字资产的维护，并促进能源部门内的信息共享。AI还可以快速筛选能源部门的大量数据以识别模式，计算如何最好地应对异常情况，并采取适当的行动。去除之前未分析和有效采取行动的未知数可以加快能源转型的步伐，这对于所需的投资水平在经济上是有利的。一些研究预测，到2050年，56%的发电量将由太阳能和风能提供。到2050年，这将需要在太阳能、风能和电池方面投资5.1万亿美元，并在电网方面额外投资14万亿美元。托管更多可再生能源会增加复杂性，通过自动化简化流程可以改善运营。2050年的现实需要这些投资。考虑电网设备的使用寿命。如果不采取干预措施，气候变化导致的气温上升可能会使电网设备和变压器的寿命缩短10年，相当于额外增加1880亿美元的更换成本。人工智能可以通过将变压器保持在最佳运行范围内来帮助运营商避免这种额外成本，但这需要数字化。即使人工智能将投资成本或能源需求降低一小部分，它仍将为行业和消费者节省数十亿美元。AI可以发挥许多作用使用AI来加速能源转型——通过设备、传感器数据、图像、视频以及市场、商品和天气数据——是至关重要的。从网络控制系统到发电厂再到公司的战略规划，自动化在复杂程度最高的地方提供了最大的价值。能源行业将受益于以积极协作的方式解决与人工智能相关的技术治理问题，未来几年将是释放这一机遇的关键。通过采用通用数据标准和更广泛地实施数字化，能源行业有机会获得更广泛的人工智能应用。
