中国AGV网(www.chinaagv.com)援引外媒消息,全球能源系统正在转型——从可再生能源发电到电动汽车,这是一个日益多样化、集成化和电气化的电力网络转变。根据国际能源署的说法,为了实现更大的全球能源可持续性目标,到2050年需要大约1.3万亿美元的清洁发电投资,该机构与政府和行业就此类问题进行合作。
幸运的是,仍在发展的人工智能技术可以成为这一转变的关键工具,有助于整合灵活的需求,并以更低的成本实现更高的效率和可靠性。但是,尽管人工智能有可能加速实现这些目标,但要想成功实现转型,还必须解决一些重大障碍。
随着越来越多的可再生能源被添加到电网中,平衡和管理这个日益复杂的系统是一个巨大的挑战。一项预测,2040年电力系统成本将增加6%至13%。通过使用支持AI的决策来优化系统构建,同时改进电池优化和能源管理,人工智能可以帮助更好地平衡和协调网络。这将允许更平稳地向碳中和系统转型,同时更好地管理成本。然而,如果没有在AI上投入时间和资源,这种平衡行为将不可能实现。
今天,我们正在与越来越小的能源领域合作,对能源平衡进行越来越局部的控制。为了转向系统的区域控制,需要更高水平的自动化。人工智能提供了在未来向完全集成的“系统”发展的机会,自动化降低了这种复杂性。
管理的复杂性越大,自动化的价值就越大。通过推动可再生资源的采用,我们正在积极努力减少汽油和柴油发动机、工业、建筑、家庭等的二氧化碳排放,以大幅减少空气污染,并将脱碳作为目标。
可再生资源本质上是间歇性的,难以预测,很容易降低惯性并破坏系统的稳定性。为了对此做出反应,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,我们需要通过控制建筑物等负载来预测和管理电力系统的需求侧。对于这些要求,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哪些行动——例如帮助我们预测与风暴相关的损害,并预测我们可以在哪里产生能量以从损害中恢复。我们需要人工智能加速和采用,以实现零碳能源使用并避免气候变化的长期影响。随着我们能源系统的复杂性增加,将需要人工智能使我们能够保持资产的稳定和可靠,并使电力保持权利而不是特权。
利用人工智能加速能源转型——通过设备、传感器数据、图像、视频和市场、商品和天气数据——至关重要。从网络控制系统到发电厂,再到公司的战略规划,自动化在最复杂的地方提供最大的价值。
能源行业将受益于以主动和协作的方式处理与人工智能相关的技术治理,未来几年对于释放机会至关重要。通过采用通用数据标准并更广泛地实施数字化,可以抓住所有人工智能机会。
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