人工智能在再生能源系统中起什么作用

能源一直都是现代社会进步的基础，自从石油能源时代开始以来，全世界都在依靠丰富的石油能源推动着整个社会进步的车轮。基辛格曾经说过：“谁掌握了石油，谁就控制了所有的国家”。虽然这话在现在看来是片面的，但也进一步体现出了石油能源的重要性。

从小我们接触的知识都是说：“石油是一种不可再生能源，这是古代海洋或湖泊中的生物经非常漫长的演化而形成，属于生物沉积变化成石油。”

但随着科技时代的来了，人们发现社会的发展越来越离不开石油，大到天上飞的，地上跑的，小到衣食出行，现在正国家的发展，社会的运转都无法离开石油能源。发展至今，尽管各国的地质勘探技术有了惊人的进步，但所探明的新的石油储量还是呈现明显减少趋势，根据世界数据表明，全球每年平均消耗石油250亿桶以上，那么全球石油能源还能供人类使用多少年呢？面对这一问题，也使得我们不得不去探寻可再生能源的利用。

说起可再生资源相信我们也不陌生，因为这些过去课本上都有提及，太阳能、风能、水能、生物质能等都是可再生能源。

大力发展可再生能源替代化石能源，是我国现阶段的主要发展线路，我国可再生能源的发展规模已经稳居世界第一，但在可再生能源占比仍处于能源转型的初级阶段。

要知道可再生能源主要面临着几大问题：

1、可再生能源大多在建成之后维护人员很少，往往地方的小火电是用工大户，所以地方政府有扶持火电的动机，因为火电如果不开，要安置工人。

2、可再生能源有不稳定的特点，比如你有风的时候风力发电量就大，风小了，发电量就校例如：云南、四川等地，多是水电装置，一到丰水期电价就便宜，枯水期电价就贵。

为了加快能量转换过程，解决问题，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。

要知道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，如能源存储消耗峰低谷。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。已经知道的有美国和德国，他们就已经部署了这种AI系统用来提高效率。他们将机器学习算法应用于美国700兆瓦的风力发电装机容量，让AI分析平台来监控风力涡轮机的性能。

其实电网基础设施和稳定性对可再生能源的日益利用及其近年来的发展有着重大影响，前面也提到了可再生能源的不稳定性，太阳发电阴天不会产生足够的电力来满足能源需求，风力发电在晴天时发电会超过需求等问题存在。

这时候我们如果通过集成AI，就可以提前预测，可以通过智能电网和智能仪表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。

当前用于发电的能源结构是非常的多样化的，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。

在储能方面

这也是可再生能源的重要组成部分，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，两种主要能源来源都因其根据天气条件运行而受到限制。

而人工智能在储能系统中有很多应用，如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。

在能源输配方面

人们生活的水平提高，能源的输配方面也变得极为重要，如用电，如果配电公司引入AI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。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。

由于机器学习是一个复杂的过程，很大程度难以理解为什么要做出某些决定，这也是近年来的一个新的研究领域，而由于人工智能决策无法解释，也就目前自动驾驶汽车的一大障碍。但一有突破，电网就有可能在没有人为干预的情况下实现完全自主。
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