赋能未来：人工智能在能源领域的影响
在过去几年中，人工智能（AI）在各个行业的重要性日益增长。 然而，定义这个短语可能具有挑战性。 人工智能的核心在于它能够根据事实（知识）独立创建并执行针对预定目标的判断。 人工智能 (AI) 与归属于人类和其他动物的“自然智能”区分开来。根据更具体的定义，人工智能是计算机科学的一个领域，专注于自动化智能行为和机器学习。 然而，智能的概念仍然模糊，不包括机器人学或语言学等其他研究领域。
人工智能在能源领域变得越来越重要，并且对未来能源系统的架构具有巨大的前景。 典型的应用领域包括电力交易、智能电网或交通、能源和热力部门的整合。 为了在能源系统中更频繁地使用 AI，能源部门必须实现数字化，并且必须有大量可评估的数据。 通过分析和评估数据量，AI 使能源部门更安全、更高效。
人工智能在能源行业的优势
当今能源领域面临的主要挑战包括人工智能
目前，全球能源行业由数百家商业和公共公司及企业组成，其中存在一些问题。 让我们来看看其中的一些问题，以了解 AI 如何协助解决它们：
- 碳排放：国际能源机构报告称，全球二氧化碳排放量每年增加 6%，达到历史最高水平。 如此大规模增长的主要原因之一是全球能源需求的增加。 即使没有单一有效的降低二氧化碳排放量的方法，能源领域的人工智能也可以帮助制定有针对性的缓解计划、改进化石燃料的监测和合规标准以及更清洁的工业方法。
- 过度集中化：当今的全球能源网络比以往任何时候都更依赖于大型电网和高度集中化的供应商。 这种程度的集中化给可持续增长带来了许多困难。 降低对集中式公用事业依赖的一种解决方案是使用由 AI 运行的更小、互联的能源电网网络。 通过这种方式，能源领域的人工智能可以平衡当前的供应需求，并保证电力资源的可持续性。
- 顺利过渡到可再生能源：无论预测如何，到 2050 年，可再生能源将产生 80% 的电力，而此前的高度乐观的预测是 44%。 确保平稳过渡至关重要，因为太阳能和陆上风能技术将继续发展并得到广泛应用。 能源领域的人工智能有助于实时电网监控、更精确的电力波动预测以及与地热能相关的创新战略的制定。
广泛应用能源领域中的人工智能
能源领域的人工智能评估当前情况，并协助采取必要措施以充分发挥该领域的潜力。 随着全球需求的增长，公用事业公司正在努力应对这些新挑战。 人工智能可以逐步融入电网、可再生能源和分布式网络，以优化能源使用并提高消费者满意度。 因此，能源领域的人工智能可以带来可持续实践、降低价格并提高透明度。
选择具有相关经验的合适的服务提供商至关重要，因为 50% 的石油和天然气企业计划扩大其在 AI 和 ML 方面的投资。 某些能源网络项目可能已过时或需要特定的技术要求，因此需要一支敬业的团队。 为任何项目选择有能力的开发供应商至关重要，包括分布式网络软件、智能电网、故障预测系统和数字孪生。
结论
人工智能在许多领域促进了能源转型，这导致了需求侧管理、电网运营和优化、分布式能源资产、可再生能源预测以及材料发现和创新的可量化进展。 随着时间的推移，人工智能在能源行业的应用、创造力和协作只会不断增长。
作者：Sachetanand