能源部门是现代经济中最强大和最赚钱的部门之一。但大多数能源公司没有意识到他们能源生产的潜力，也没有采用最新技术来提高他们的运营效率。目前，能源部门正处于一场大变革的边缘（来自：人工智能是新能源，智能能源）能源部门赶上当今创新的一种方式是通过使用人工智能。人工智能能为能源领域带来什么，如何让能源领域更高效、更安全？让我们开门见山。AIforHumans撰稿人兼CEOFabianJ.G.Westerheide表示：“谁拥有最强大的人工智能，谁就可以控制整个世界。”人工智能在能源领域的主要应用。1.数据数字化当今世界正在向数字服务迈进，但能源领域滞后。人工智能可以帮助它改变数据收集、存储和管理的方式，使能源部门能够与时俱进。尽管这个领域功能强大且利润丰厚，但它仍然严重依赖体力劳动。能源公司需要管理大量数据。在人工智能的帮助下，他们可以更及时、更具成本效益地存储、处理和管理数据。实施创新技术可以帮助能源公司在不确定的经济中更具竞争力，并开发出比现有技术更好的运营方式。此外，人工智能数据管理可以揭示彻底改变行业运作方式的新见解。2.预测分析世界面临着巨大的能源问题。现代机器需要越来越多的能量来维持，全球人口也是如此。人工智能在能源领域的主要任务是预测分析。能源公司迫切需要改进其预测分析方法，以降低成本、节约电力、为不断变化的环境做好准备并提供更好的客户服务。在机器学习和深度学习的帮助下，能源行业的预测可以达到新的高度。能源供应商需要尽可能准确地预测需求变化、系统过载和可能出现的故障，因为在能源领域，错误的代价非常高。生产全球30%电力的GEPower正致力于整合人工智能以提高其能源供应。通用电气计划使用人工智能和机器学习(ML)来改善其业务运营。Anodot提供了能源领域人工智能预测分析解决方案的另一个例子。该初创公司提供实时警报和预测分析，以帮助能源公司发现问题并及早解决问题。3.资源管理资源管理是继AI预测分析之后能源领域的下一步。借助人工智能的预测机制，能源供应商将能够更好地分配资源，提前为需求做好准备，预测任何问题并尽可能节省资源。对于终端客户而言，人工智能的使用将带来更低的电费和定制化服务。2019年11月，贝克休斯、C3.ai和微软宣布结成联盟，旨在让客户更轻松地采用在MicrosoftAzure上运行的可扩展人工智能(AI)解决方案。考虑到这一点，能源部门可以提高效率和安全性，同时减少石油和天然气行业对环境的影响。4.促进电能储存高效的电能储存是一个棘手的问题。随着要存储的电量不断增加，需要额外的容量和新的管理系统。人工智能可以帮助行业参与者优化他们的电能存储。储存可再生能源很困难，因为它的生产是周期性的，有时甚至是混乱的。将可再生能源与人工智能驱动的储能相结合，可以极大地促进储能管理，增加商业价值并最大限度地减少电力损耗。让我们以Stem为例，这是一家帮助能源公司制定更智能的能源战略的初创公司。Stem与美国80多家顶级太阳能开发商合作，通过增加存储容量帮助他们将项目价值提高多达90%。5.故障预测和预防能源是一种强大的资源，如果处理不当会非常危险。例如，在2018年，有故障的输电线路被认为是加州发生致命野火的罪魁祸首。人工智能有可能帮助预测和预防此类灾难，例如，通过预测系统过载和警告操作员潜在的变压器故障。人工智能在能源领域的主要挑战1.缺乏理论背景人工智能在能源领域应用缓慢的一个原因是政策制定者缺乏必要的人工智能专业知识。许多公司根本没有足够的技术背景来了解他们如何从采用人工智能中获益。保守的利益相关者更愿意使用经过验证的方法和工具，而不是冒险尝试新事物。随着越来越多的行业，如教育、金融、医疗保健和交通，拥抱人工智能的潜力，能源部门的政策制定者正在将注意力转向这项技术。2.缺乏实践经验人工智能仍然是一项新技术，掌握它的专业人员很少，因此很难找到专业人员来构建具有真正实用价值的强大人工智能系统。此外，能源部门的运作非常保守。尽管能源公司收集和管理数据，但使用创新技术解决方案将其数字化是有问题的。存在相关风险，例如数据丢失、定制不当、系统故障和未经授权的访问。由于能源行业犯错的成本很高，许多公司不愿冒险尝试未经证实的新方法。3.陈旧的基础设施陈旧的基础设施是能源部门现代化的最大绊脚石。目前，电力公司发现自己被淹没在堆积如山的数据中，不知如何是好。虽然该行业拥有比大多数行业更多的数据，但它们通常是分布式的、无序的、分散在不同格式中，并且只存储在本地。在收获巨额利润的同时，行业也因落后系统的脆弱性而蒙受巨大损失。4.资金压力在能源领域实施创新智能技术可能是最好的选择，但肯定不是最便宜的。寻找经验丰富的软件服务提供商来开发和定制软件，以及对其进行调整、管理和监控，需要花费大量时间和资源。在能源行业的公司能够从人工智能、机器学习和深度学习中获益之前，他们必须愿意分配可观的预算并接受改变过时系统的风险。总结先进技术渗透到现代经济的方方面面，能源领域也不例外。很快，人工智能将从一种方便的技术转变为能源领域有史以来最高效的决策者。它有望减少人工工作量、降低风险并改进数据和资产管理。然而，在光明的未来到来之前，还有许多挑战需要解决。
