全球能源體系正在轉型——可再生能源發電、電動汽車、能源物聯網(EIoT)等等——這將產生一個日益多樣化、一體化和自動化的電力網絡。

但這是要付出代價的——國際能源署表示，要達到提高全球能源可持續性的目標，到2050年需要大約1.3萬億美元的清潔發電投資。國際能源署正與各國政府和工業界就這類問題進行合作。

幸運的是，仍在發展中的人工智能(AI)技術可以成為實現這一轉變的關鍵工具，有助于整合靈活的需求，以更低的成本、更高的效率和可靠保障實現目標。不過，盡管人工智能有可能加速實現這些目標，但要實現成功轉型，還必須克服一些重大障礙。

隨著越來越多的可再生能源加入到電網中，平衡和管理日益復雜的系統是一個巨大的挑戰。一項研究預測，到2040年，電力系統成本將增加6-13%。通過在構建優化系統時使用人工智能決策可以來幫助更好地平衡和協調網絡，同時改善電力優化和能源管理。這將使向碳中和體系的轉變更加順利，同時能更好地管理成本。如果不投入時間和資源于AI中，這種平衡就不可能實現。

如今，我們正在處理越來越小的能量區域和越來越本地化的能量平衡控制。要實現系統的區域控制，需要更高水平的自動化。例如，分布式的能源資源可以聚合成一個微電網或虛擬電廠結構的電力單元。這個“系統”將需要與其他本地“系統”互操作，大大增加了管理和平衡電網所需的多樣性和復雜性。人工智能提供了未來向完全集成的“系統中的系統”發展的機會，自動化降低了這種復雜性。

管理的復雜性越大，自動化的價值就越大。通過推動可再生資源的采用，我們正在積極嘗試減少汽油和柴油發動機、工業、建筑、住宅和更多的二氧化碳排放，以顯著減少空氣污染，并以脫碳為目標。

可再生資源的性質是間歇性的，很難預測，很容易被環境氣候(諸如風暴、洪水或其他自然災害)影響生產運營和破壞系統的穩定。為此，我們需要高度準確的天氣預報和預測電力生產水平的能力。同時，通過對建筑物等負荷的控制，對電力系統的需求側進行預測和管理。對于這些需求，人工智能可以幫助協調供需平衡。

在未來的網格中，人工智能可以幫助我們決定采取什么行動——比如幫助我們預測風暴相關的損害，并規劃我們可以在哪里產生能源來從損害中恢復。

例如，像聯邦快遞這樣的大型物流公司已經在使用人工智能優化車隊的車輛路線。如果知道司機的行駛距離，他們就可以相應地優化電動汽車的充電，從而更容易地轉向使用電動車隊。這提供了一個機會，每天可以按需(電量)準備好足夠的費用，或者在適當的時候對采購的多余能源轉售給電網。在這個過程中利用人工智能有助于對沖購買決策，優化運營，甚至產生收入。

數字化、自動化和經濟

為了實現深度脫碳減排，有必要迅速轉向一個幾乎不排放二氧化碳的能源系統。數字化是實現這一目標的助力因素，可以實現復雜流程的自動化，比如提前正確預測數字資產的維護，促進能源部門內部的信息共享。

人工智能也可以快速篩選能源部門的大量數據，以識別模式，計算如何最佳地應對異常情況，并采取適當行動。消除以前沒有分析和有效采取行動的未知因素可以加快能源過渡的步伐，這對所需的投資水平在經濟上是有利的。

有研究預測，到2050年，56%的發電量將由太陽能和風能提供。這將需要在太陽能、風能和電池領域投資5.1萬億美元，到2050年還需要在電網領域投資14萬億美元。托管更多的可再生能源會增加復雜性，通過自動化實現的簡化流程可以改善操作。2050年的現實需要這些投資。

考慮電網設備的壽命。如果不采取干預措施，氣候變化導致的氣溫上升可能會使電網設備和變壓器的壽命縮短10年，相當于額外增加1880億美元的更換成本。人工智能可以通過將變壓器保持在最佳運行范圍內，幫助運營商避免這種額外的成本，但這需要數字化。

即使人工智能將投資成本或能源需求降低一小部分，也仍將為該行業和消費者節省數十億美元。

人工智能有很多角色可以扮演

利用人工智能加速能源轉型——通過設備、傳感器數據、圖像、視頻以及市場、商品和天氣數據——至關重要。從網絡控制系統到發電廠，再到公司的戰略規劃，在復雜程度最高的地方，自動化提供了最大的價值。

能源行業將受益于以主動和協作的方式處理AI相關的技術治理，未來幾年將是釋放這一機遇的關鍵。通過采用共同的數據標準和更廣泛地實施數字化，能源產業會面臨獲得更廣范圍的人工智能應用的機遇。