人工智能如何促进可持续发展

更绿色的地球

更智能的电网

人工智能如何促进可持续发展

城镇化和数字化转型的推动下，全球电力需求持续飙升，我们对化石燃料的依赖仍然是气候变化的主要因素。当今世界有80多亿人，他们都需要获得负担得起、可持续且安全的能源。预计到2050年，全球能源需求将增长11%至18%，满足这一需求需要能源行业价值链各个环节的创新。

低效的能源使用不仅加速了自然资源的枯竭，还会导致大量的温室气体排放、空气污染和经济浪费。面对这场危机，人工智能（AI）正逐渐成为强大的盟友。通过利用海量数据并实时学习模式，AI正在彻底改变我们生产、分配和消费能源的方式。从精准预测能源需求的预测分析，到动态平衡供需的智能电网，AI驱动的技术正在构建一个更高效、更具韧性、更可持续的能源生态系统。

PART 01从被动型到预测型

可再生能源面临的最大挑战之一是其波动性。太阳能电池板在夜间无法发电，风力发电机则依赖于天气条件。这种不可预测性会给电网带来压力，并使能源规划变得复杂。

为了实现这一目标，AI利用先进的预测模型来分析历史天气数据、卫星图像、智能电表读数和实时传感器输入。这些模型利用机器学习来检测趋势、季节性变化和异常，从而能够高度准确地预测可再生能源的产量。凭借这种预见性，电网运营商可以主动平衡供需，确保高效可靠的电力输送，同时减少对高碳排放备用系统的依赖。

一个实际的例子是DeepMind与谷歌和英国国家电网的合作。2019年，他们应用机器学习来应对风电不确定性的挑战。该系统生成概率预测，并提前36小时准确预测风电输出。这使得他们可以向电网做出更有信心的交付承诺、降低运营成本，并改善了风能融入国家电力供应的进程。

除了预测之外，AI在分布式能源（DER）的管理中也发挥着至关重要的作用，例如屋顶太阳能电池板、家用电池系统和电动汽车。这些资产曾经被认为难以预测且难以管理，但现在可以像虚拟发电厂一样进行协调。AI算法可以分析实时数据，确定能量储存或释放、电池充电或放电的最佳时间。

AI还能预测可再生能源发电量的变化，从而优化储能系统。这确保了剩余能源得到有效储存，并在产量下降时得到利用，从而最大限度地延长电池寿命并减少浪费。

其结果是能源浪费得以最小化，运营效率得以提高，并且公用事业和消费者都可以受益于更低的成本和更稳定的能源价格。

与这些技术进步相辅相成的是，能源公司日益倾向于提供激励措施，鼓励个人和企业转变能源使用方式，尤其是在高峰需求时段。这些需求响应计划旨在平衡供需，奖励在关键时段减少用电的消费者，并进一步稳定电网。

总之，这些AI驱动的创新正在将能源系统从被动型转变为预测型，为更清洁、更智能、更可持续的能源未来铺平道路。

PART 02在工业能源管理中的应用

AI正在变革各行各业的能源管理、运营优化和环境影响。西门子的MindSphere和通用电气的Predix等平台正是这种转变的典范，它们提供全面的工业物联网（IIoT）解决方案，将机械设备、传感器和控制系统等物理资产连接到数字世界。这些平台不仅收集数据，还能通过调整机器设置将运营转移到非高峰时段或预测何时需要维护来积极减少浪费。其结果是降低能源费用、延长设备寿命，并朝着减少工业碳足迹迈出了有意义的一步。

例如，AI可以自动调整机器设置以优化能源使用，将能源密集型作业转移到电力更便宜、更清洁的非高峰时段，并预测设备何时可能出现故障，从而进行主动维护，避免代价高昂的停机。这些功能不仅可以降低能源费用、延长工业设备的使用寿命，还能显著减少制造业和生产行业的碳排放。

AI也为能源存储优化做出了重大贡献。在结合了太阳能电池板或风力涡轮机等可再生能源的工业环境中，AI系统可以预测可再生能源发电何时达到峰值或下降。这可以确定电池充电或放电的最有效时间，确保在高产量期间产生的剩余能源在生产节奏出现变化时得到有效利用，从而最大限度地提高效率并延长电池寿命。这不仅可以最大限度地提高存储系统的投资回报率，还可以增强整体能源弹性和可持续性。

这些AI驱动的创新正在帮助各行各业向更智能、更清洁、更高效的运营转型，为更可持续的工业未来奠定基础。

PART 03赋能未来：AI是绿色转型的核心

展望未来，AI与绿色转型的交汇必将开启变革的可能性。AI驱动的分布式能源系统等创新技术有望彻底改变社区的发电、管理和用电方式。这些系统能够创建智能微电网——即可以独立运行或与主电网协同运行的本地化能源网络。通过利用实时数据和机器学习算法，微电网可以动态平衡供需，并根据消费模式、天气预报和可再生能源发电水平优化能源流动。这使得太阳能和风能等间歇性能源能够无缝集成，即使在波动时期也能确保稳定可靠的电力供应。此外，分布式系统使社区能够掌控自身的能源弹性，减少对集中式公用事业的依赖，增强能源安全，并促进地方可持续发展。面对气候变化和日益增长的能源需求，此类创新代表着迈向更智能、更清洁、更公平的能源未来的关键一步。但要将这一潜力转化为现实，仅仅依靠尖端技术是不够的。我们需要制定具有前瞻性的政策，奖励可持续的选择，开展教育，培养下一代掌握恰当的数字和环境技能组合，并促进工程师、研究人员、企业和政府之间的密切合作。这些努力将共同为更智能、更清洁、更具包容性的能源未来奠定基础。

对于工程师和设计师来说，这是一个明确的信号：AI不仅仅是一个流行词，它还是构建更智能、更环保系统的实用工具。