驱动未来：人工智能在能源领域的影响
在过去的几年里，人工智能 (AI) 在各个行业的重要性日益凸显。然而，定义这个词语可能具有挑战性。人工智能的核心在于，它能够根据事实（知识）并参照预先设定的目标，独立地做出和执行判断。人工智能 (AI) 与人类和其他动物所具有的“自然智能”截然不同。更具体的定义是，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，不包括机器人或语言学等其他研究领域。
人工智能在能源领域正变得越来越重要，并且对未来能源系统的架构具有巨大的前景。电力交易、智能电网或交通、能源和供热部门的整合是典型的应用领域。为了更频繁地在能源系统中使用 AI，能源部门必须实现数字化，并且必须有大量的可评估数据与之配合。通过分析和评估数据量，AI 使能源部门更加安全和高效。
人工智能在能源行业的优势
现代能源行业面临的主要挑战包括AI
目前，全球能源部门由数百家商业和公共公司和企业组成，它们都面临着各种问题。让我们看看其中的一些问题，以了解人工智能如何帮助解决它们：
- 碳排放：国际能源署报告称，全球二氧化碳排放量每年增加 6%，达到历史最高水平。造成如此巨大增长的主要原因之一是全球能源需求的增长。即使没有一种单一、有效的方法来减少二氧化碳排放，能源领域的人工智能也可以帮助制定有针对性的减缓计划，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：全球能源网络现在比以往任何时候都更加依赖于高度集中化的大型电网和供应商。这种程度的集中化给可持续发展带来了许多困难。降低对集中式公用事业依赖性的一种解决方案是，由 AI 运行的更小、相互连接的能源网络电网的潜力。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，并保证电力资源的长远可持续性。
- 平稳过渡到可再生能源：无论预测如何，到 2050 年，可再生能源将产生所有电力的 80%，高于非常乐观的 44%。随着太阳能和陆上风能技术的不断进步和广泛采用，确保平稳过渡至关重要。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创新型地热能源相关战略的制定。
人工智能在能源领域的广泛应用
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的挑战。人工智能可以逐步融入能源网络、可再生能源和分散式网络，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的实践、降低价格并提高透明度。
选择具有相关经验的合适服务提供商至关重要，因为 50% 的石油和天然气公司计划扩大对 AI 和 ML 的投资。一些能源网络项目可能已过时或坚持特定的技术要求，因此需要专门的员工。对于任何项目，包括分散式网络、智能电网、故障预测系统和数字孪生的软件，选择有能力的开发供应商至关重要。
结论
能源转型受益于 AI 在许多领域的应用，这已导致需求侧管理、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方面取得了可量化的进展。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