AI和机器学习与能源结合有助于加快可再生能源的采用

将AI和机器学习与能源相结合将有助于加快可再生能源的采用。

Covid-19可能使我们不知所措，使生活和生计陷入停顿，但这并不是世界面临的最大问题。

更大的危机盯着我们，威胁着人类的生存：气候变化。为了加快能量转换过程，现在有必要将人工智能（AI）和机器学习（ML）与能量集成在一起。AI不仅与能源管理有关。它可以成为与我们的可持续发展目标相一致的应对气候变化的有效工具。

能源部门通常需要庞大的基础设施才能运作。它还会产生大量数据。人工智能可以将这些数据转化为洞察力，提高效率并降低成本。从石油和天然气到可再生能源领域的主要能源参与者都在转向AI以简化运营。美国和德国已经部署了这种AI系统以提高效率。

例如，通用电气（GeneralElectric）使用AI分析平台来监控风力涡轮机的性能。谷歌（Google）子公司DeepMind一直在将机器学习算法应用于美国700兆瓦的风力发电装机容量。

印度加快了可再生能源安装的步伐，以实现最后一英里的电气化。增加可再生能源在能源结构中的份额带来了一系列新的问题，比如电网稳定性。该国在管理能源需求方面也面临挑战，人工智能应用程序可以将能源需求降至最低。

人工智能的应用

电网基础设施和稳定性：可再生能源（RES）的日益利用及其近年来的发展给电力系统运营商带来了严峻的挑战。例如，对太阳和风的依赖使电网不稳定。可能发生的情况是，阴天不会产生足够的电力来满足能源需求，或者在晴天时发电会超过需求。

通过集成AI，可以提前预测此模式，因此可以通过相应地自动化操作来进行网格调整。带有实时控制和先进负载控制系统的电网自动化将带来运营的灵活性。智能电网和智能仪表是AI系统的主要功能。

当前用于发电的能源结构非常多样化。过去，它以煤炭为主。近年来，正在添加其他几个来源。太阳能和风能的份额大大增加。现在，可再生能源贡献了四分之一的份额。

这也创造了安装混合能源系统的潜力。特别适用于可隔离运行的微电网和微型电网的建设。混合能源系统是各种可再生能源发电机和电池存储系统的集成。可以使用AI系统无缝地实现这种集成。

储能：这是可再生能源的组成部分，尤其是当我们谈到电网独立能源和不间断电源时。无论是太阳能还是风能，两种主要能源来源（主要是能源结构）都因其根据天气条件运行而受到限制。

人工智能在储能系统中有很多应用。远程监视和维护电池就是其中之一。能源储存越智能，可再生能源系统的效率就越高。

同样，通过收集数据，预测分析可以帮助更好地了解性能并预测可能的故障。将AI引入能量存储将增加电池的正常运行时间，从而提高ROI。电池诊断和电池管理是AI可以在电池操作方面产生巨大影响的主要领域。

输配电

随着印度能源需求的增加，配电公司应该引入快速反应模式，即在某一点上产生的过剩能源被成功地转移到能源短缺的点上。通过预测分析，这样的计算可以提前完成。人工智能的集成将减少误差，提高可预测性，并使这些过程的自动化达到平衡。

目前，电力供应主要依赖中央电网。随着电网的分散，许多小电厂将形成分散的电网基础设施，共同应对能源需求。

人工智能将在这些系统的管理中发挥关键作用。这也将减少能源输送和分配（T&D）期间的损失。部署人工智能系统对监控窃电也至关重要，窃电是印度输配电损失的主要原因。

集成人工智能的能源基础设施将是一个复杂的系统。它还会产生忧虑，因为AI有权做出决策。人工智能系统的决策需要基于推理。

由于机器学习是一个复杂的过程，很难理解为什么要做出某些决定（这个概念被称为可解释人工智能-XAI）。这是一个新的研究领域，为研究人员和热心人工智能的企业家创造了更多的探索空间。人工智能决策无法解释也是自动驾驶汽车的一大障碍。一旦有了突破，电网就有可能在没有人为干预的情况下实现完全自主。

智能住宅和智能建筑

目前，印度城市的建筑和家庭都在改造智能解决方案或智能系统。智能建筑概念有着巨大的潜力，解决方案可以安装在施工阶段本身，降低成本。暖通空调（HVAC）是人工智能在节能和智能操作方面发挥作用的一个领域。它可以显著降低终端用户的电费。

新技术是能源管理精确应用的前沿。随着终端消费者意识到他们的消费模式，智能系统将实现有意识的电力消耗。这为人工智能服务于配电商和最终用户打开了可能性，并为能源管理创造了一种互动式模式，使双方受益。
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