為什么人工智能是可再生能源電網復原力的關鍵
圖片來源：路透社 / Sergio Perez 作者：Emmanuel Lagarrigue 執行副總裁，首席創新官，施耐德電氣 歷史性的致命冬季暴風雪使數百萬德克薩斯人斷電了一個月，隨后，許多能源專家、政界人士和專家呼吁大力投資升級與電網相關的基礎設施。美國等地的基礎設施改善工作還未完成，但是現在是時候探索更好的選擇以確保可靠的低碳電力了。 各界呼吁政府在電網基礎設施上投入資金，升級集中式發電源的長輸電線路，嘗試利用過去的技術來解決當今的問題。但是現在已經有了更好、更具前瞻性的替代方案：利用分散式可再生能源的人工智能（AI）。 隨著我們向電氣化世界發展，更多的能源將會從分散式可再生資源中產生，比如微電網、風力發電場、私人太陽能電池板和電池。 盡管從可持續性的角度來看，它們是受歡迎的，但這也將增加全球能源網的復雜性。在未來10到15年中，電動汽車的普及、供暖系統的電氣化以及風力渦輪機和太陽能電池板等分布式能源（DER）的激增需要采取精細的平衡措施，在不破壞電網的前提下使供求相匹配。 以澳大利亞為例。彭博新能源財經（BloombergNEF）預測，到2030年，澳大利亞30％的住宅、商業和工業建筑將使用太陽能，到2050年這個數字將達到60%。 企業、政府和居民消費者越來越多地通過太陽能電池板生產能源，并將這些能源存儲在電池和電動汽車中或將其反饋給電網，類似的情況正出現在全球很多地區。根據我們的預測，到2025年，價值約為3600萬的相關設施（如太陽能電池板、電動汽車和儲能器）將在歐洲并入電網，到2030年這一數字將增加到8900萬。數百萬的個人設備上傳和下載電力可能會導致電網紊亂。 圖片來源：施耐德電氣預測 換句話說，在發電和輸電方面，人們對中央公用事業的依賴正在減少，公用事業需要改變其商業模式。很快，它們將不再是唯一的能源來源，其職責將會變成維持電網平衡，將來自不同源頭和存儲系統的電子轉移到需要的地方，一秒一秒地無縫提供能量。 借助人工智能軟件，分散式能源資源可以將產生的多余電能發送到電網，而公用事業則將電能引導到需要的地方。同樣，當需求低迷時，工業設施、辦公樓、房屋和汽車的能源存儲器可以儲存多余的能量，而當發電量不足或不可能發電時，人工智能就會使用這些多余的能源。 很多移動部件需要協調、預測和優化，以保持電網平衡。如果將分布式能源視為音樂家，那么公用事業就是指揮者，可以使樂團保持同步，而人工智能可以實時構成交響樂。 這使以人工智能為中心的系統成為潛在的游戲規則改變者。從基礎設施繁多的系統過渡到以人工智能為中心的系統，可以在幾秒（而不是幾天）內進行預測和控制，從而在發生不可預見的事件時，賦予電網更強的復原力和靈活性。 這意味著，公用事業、政策制定者和監管機構需要開始考慮在分散式能源方面他們想扮演什么樣的角色。分布式能源生產商的拼湊工作將取決于協調和管理。由于屋頂太陽能電池板等設備，越來越多的家庭和企業自己成為能源生產商，公用事業可以在這方面發揮帶頭作用，因為他們面臨著購買電力的客戶不斷減少的局面。歐洲的中型電廠規模已經從2012年的800兆瓦下降到2020年的562兆瓦，彭博新能源財經預計，到2050年，這一規模將驟降至32兆瓦。 公用事業部門將不得不決定是否與軟件公司合作，或者是想將自身轉變為軟件公司。這些進步舉措需要思維的轉變，從對一些大型能源發電資產進行投資的傳統模式轉變為對數量呈指數增長的私有資產進行需求管理，同時還要保護客戶數據和隱私以及確保電網管理的網絡安全。 中央政府和地方政府還必須重新考慮其在基礎設施的支出，尤其是在能源發電和輸電基礎設施方面。 使用基于基礎設施的解決方案維持電網的穩定性，需要多年的規劃和建設，以及數十億美元的支出。當前的經濟背景和漫長的政治辯論（比如美國的形勢）可能會減緩所需的投資——但是氣候變化將繼續在全球帶來更多極端天氣，因此沒有時間可以浪費。 投資帶有更長電線和變壓器系統的集中式電網是錯誤的前進方向：相反，各國政府需要計劃建設一個由社區和建筑物自行發電、通過軟件進行實時管理的電網。 政策制定者應考慮對可再生能源發電進行公共融資，并鼓勵在家庭和私營企業中實現更多的分布式能源發電。而且，我們需要全球認可的人工智能軟件治理，以確保整個能源領域的互操作性、透明度和平等性。
可再生能源提升了復雜性
人工智能將平衡電網中的數百萬設備
