驅動未來：人工智慧在能源產業中的影響
過去幾年，人工智慧 (AI) 在各行各業的重要性日益增加。然而，要定義這個短語可能具有挑戰性。人工智慧的核心是它能夠根據事實（知識）獨立創建和執行與預定目標相關的判斷。人工智慧 (AI) 與歸因於人類和其他動物的「自然智能」區分開來。根據更具體的定義，AI 是計算機科學的一個領域，專注於自動化智能行為和機器學習。然而，智能的概念仍然模糊，並且不包括其他研究領域，例如機器人學或語言學。
人工智慧在能源領域變得越來越重要，並且對未來能源系統的架構具有巨大的前景。電力交易、智慧電網或運輸、能源和熱能領域的整合是典型應用領域的例子。為了在能源系統中更頻繁地使用 AI，能源部門必須實現數位化，並且必須有大量可評估的數據。透過分析和評估數據量，AI使能源部門更加安全和高效。
AI 在能源產業中的好處
現代能源產業面臨的主要挑戰包括 AI
目前，全球能源產業由數百家商業和公共公司和企業組成，存在一些問題。讓我們看幾個例子，以了解 AI 如何協助解決它們：
- 碳排放：國際能源署報告稱，全球二氧化碳排放量每年增加 6%，達到歷史最高水準。造成如此巨大激增的主要原因之一是全球能源需求的增加。即使沒有一種有效的方法可以減少二氧化碳排放，能源領域的人工智慧也可以協助制定有針對性的緩解計劃、改進對化石燃料的監測和合規標準以及更清潔的工業方法。
- 極度集中化：全球能源網路現在比以往任何時候都更依賴大型電網和高度集中化的供應商。如此程度的集中化對永續發展提出了許多挑戰。降低對集中式公用事業依賴性的一種解決方案是 AI 運行的較小、互連的能源電網網路的可能性。透過這種方式，能源領域的人工智慧可以平衡當前的供應需求，並確保電力資源的長期永續性。
- 平穩過渡到再生能源：無論預測如何，到 2050 年，再生能源將佔所有電力的 80%，而高度樂觀的比例為 44%。隨著太陽能和陸上風力發電技術不斷進步並得到廣泛採用，確保平穩過渡至關重要。能源領域的 AI 有助於實時電網監測、更精確的電力波動預測以及與地熱能相關的創新策略的制定。
廣泛使用能源領域的 AI
能源領域的人工智慧評估當前形勢，並協助採取必要措施以實現該領域的全部潛力。隨著全球需求的增加，公用事業公司正在努力應對這些新挑戰。人工智慧可以逐步融入電網、再生能源和分散式網路，以優化能源使用並提高消費者滿意度。因此，能源領域的 AI 可以帶來永續實踐，降低價格並提高透明度。
選擇具有相關經驗的合適服務提供商至關重要，因為 50% 的石油和天然氣企業打算擴大對 AI 和 ML 的投資。某些能源網路專案可能已過時或遵守特定的技術要求，這就需要一支專門的團隊。為任何專案選擇有能力的開發供應商至關重要，包括分散式網路、智慧電網、故障預測系統和數位孿生軟體。
結論
能源轉型受益於 AI 在許多領域的應用，這導致了需求側管理、電網運營和優化、分散式能源資產、再生能源預測以及材料發現和創新方面的可量化進步。隨著時間的推移，AI 在能源產業中的使用、創造力和協作只會不斷增長。
作者：Sachetanand