人工智能是绿色能源的未来吗？

绿色能源对于应对气候变化至关重要。世界需要使用更少的电力并改用危害较小的能源，但这比最初看起来更复杂。人工智能可能被证明是这个难题中缺失的部分。

专家们 确定了 50 多个用例 能源领域的人工智能。其中许多应用支持向可持续电力基础设施的转变。以下是一些最重要的用途，强调了为什么人工智能是绿色能源的未来。 

智能电网

智能电网支持双向电流并利用广泛的数据技术，是人工智能在能源领域最流行的应用。人工智能分析 数千个数据点 这些网络的产生可以实现实时调整。这些持续的变化是解决可再生能源最大挑战之一——间歇性的关键。

太阳能电池板和风力涡轮机无法按需发电，因为它们依赖于波动的自然现象。它们的最高发电周期通常也与峰值消耗不一致。在冬天，人们 早上消耗更多能量 晚上天黑的时候，但太阳能电池板在黑暗中不会发电。

人工智能驱动的智能电网可以在任何给定时间将能源输送到最需要的地方。当发电量高且消耗量低时，它们会向存储发送更多电力。当使用量增加和产量下降时，它们会分配存储的电力。因此，可再生能源变得更加可靠。

知情的可再生能源扩张

同样，并非每个地区都同样适合可再生能源。太阳能电池板在阳光充足的地区产生更多的电力，并且因为 海拔越高风力越大，风力涡轮机最适合山区。然而，土地所有权的复杂性和建筑对附近野生动物的影响使问题变得更加复杂。

机器学习模型可以通过同时分析所有这些复杂因素来提供帮助。人工智能可以比人类更快、更准确地突出理想地点，以更快、更准确地建设新的可再生基础设施。这些决策越复杂，人工智能就越有优势。

通过依靠人工智能的洞察力，能源公司可以找到可再生系统在哪里能够以最低的成本和生态影响产生最多的能源。这种明智的决策有助于更顺利、更安全地向零排放电力过渡。

电网维护

由于绿色能源本质上比按需替代能源更不稳定，因此维护更为重要。任何故障都可能导致大范围的电力中断，而高昂的维修成本又会加剧这些系统本已高昂的价格。人工智能可以通过预测性维护提供帮助。

预测性维护通过学习识别早期预警信号来预测设备故障。这些系统会在问题仍然较小、易于修复且经济实惠时向技术人员发出警报。因此，预测性维护 减少停机时间并提高效率 达到传统修复方法无法达到的水平。

这种人工智能驱动的维护策略对于现有的不可再生电网也很有帮助。公用事业公司可以通过保持电力网络处于更好的状态来最大限度地减少能源浪费和中断。因此，它们提供相同量的电力而排放量更少。

提高能源效率

效率是向绿色能源过渡的另一个关键部分。减少化石燃料驱动的环境中的消耗可以在地区转向可再生能源之前减少排放。已经使用可再生能源的地区效率更高，这意味着这些间歇性电源不必生产那么多电力来满足人们的需求。

人工智能在这一领域的作用类似于智能电网的工作原理。家庭、企业和发电厂中由人工智能驱动的物联网 (IoT) 设备可以分析实时状况并相应调整能源输送。这样，他们可以在支持相同流程的同时使用尽可能少的电力。

智能恒温器是这一概念实际应用的一个很好的例子。尽管这些设备相对简单，但它们减少了供暖和制冷的使用 每年增长 8% 一般。将相同的自适应技术应用于更大规模的环境可以显着节省能源。

供应链优化

同样，人工智能可以减少更大的能源供应链的碳足迹。机器学习模型可以分析电力网络，找到可以减少排放的细微变化的区域。人眼很容易错过其中许多机会，但人工智能在此类分析方面非常有效。

例如，翻新的电力变压器 消除废物和排放 从制造一个新的。这种替代方案因其简单而很容易被忽视，但会对电网产生重大影响。人工智能可以识别回收是更好的前进道路并将其推荐给公用事业公司。

减少排放还可以通过使用更紧密的供应商、不同的运输间隔或寻找回收材料来源来实现。人工智能分析可以找到这些复杂因素的最佳组合，以确保能源供应链尽可能高效。

天气建模

随着世界越来越依赖可再生能源，天气预报和分析将变得越来越重要。人工智能在预测任务方面的有效性已得到证实，使其成为这项工作的理想工具。

一些组织已经使用深度学习模型来预测太阳能发电水平，该水平在不同天气条件下差异很大。这种人工智能方法的预测比传统预测更准确。因此，规划有效的绿色能源转型变得更加容易。

类似的解决方案还可以帮助公用事业公司为即将到来的恶劣天气事件做好准备。人工智能模型可以向当局发出可能破坏绿色电源的情况的警报。通过这些早期预警，电力公司可以确保充足的能源储备并保护其基础设施，防止损坏和停电。

实时能源交易

人工智能在绿色能源领域的另一个优势是它可以实现更快、更有利可图的能源交易。与传统能源不同，可再生能源让人们通过自家房产上的太阳能电池板或小型涡轮机自己发电。支持人工智能的能源交易可以让他们在这些系统上的投资更快地获得回报，从而鼓励更广泛的采用。

住宅太阳能电池板的平均安装量 花费超过 16,000 美元，即使在税收抵免之后。然而，由于业主自己发电，他们可以通过支付更少的电费来节省资金。人工智能通过将这些系统的多余能源出售回电网来提高这些节省。 

由于可再生能源是间歇性的，它们产生的电量会超出房主的需求。人工智能可以识别何时发生这种情况，并在最具成本效益时自动将能源发送给公用事业公司。因此，电网可以分配更多的可再生能源，而这些可再生能源的所有者则可以赚钱来抵消安装成本。

人工智能将为绿色未来铺平道路

向绿色能源的转变是一个至关重要但复杂的过程。虽然人工智能不是一个完整的解决方案，但它为这一转变提供了所需的帮助。

人工智能拥有公用事业公司及其客户实现大规模可再生能源可行性所需的速度、准确性和洞察力。同时，它将减少依赖化石燃料的传统系统的排放。随着气候变化威胁的加剧，这些优势变得越来越不容忽视。因此，人工智能将成为气候必需品。