人工智能在再生能源系统中能起到什么作用呢？

谈到可再生能源，相信大家也不陌生，因为这些过去的教科书中都曾提到过，太阳能，风能，水能，生物能等等都是可再生能源。实际上，电网基础设施和稳定性对可再生能源的不断增加使用和发展具有重大影响，前面已经提到了可再生能源的不稳定性，太阳发电阴天不能产生足够的电力满足能源需求，风力发电在晴天时会超过需求，等等。

能量始终是现代社会进步的基础，自石油能源时代诞生以来，世界一直依赖丰富的石油能源来推动整个社会进步的车轮。基辛格曾说过：“谁掌握了石油，谁就控制了世界。”尽管这一点现在看起来是片面的，但也进一步体现了石油能源的重要性。

从幼年起，我们所学到的知识就是：“石油是一种不可再生的能源，古代海洋和湖泊中的生物经过漫长的进化，属于生物沉积，并转变为石油。”

但是随着科技时代的到来，BQ24703PW人们发现社会的发展越来越离不开石油，大到天上飞，地跑，小到出行衣食住行，如今正处在国家发展、社会运转离不开石油。虽然各国的地质勘探技术取得了长足的进步，但是，目前发现的新的石油储量却呈现出明显的下降趋势，据世界数据显示，全球每年平均消耗石油超过250亿桶，那么，人类还能利用全球石油能源多长时间？面临这样的问题，也使我们不得不寻求利用可再生能源。

谈到可再生能源，相信大家也不陌生，因为这些过去的教科书中都曾提到过，太阳能，风能，水能，生物能等等都是可再生能源。

以可再生能源替代化石能源的大力开发为主要发展方向，我国可再生能源的开发规模已稳居世界首位，但其所占比重仍处于能源转型的初级阶段。

了解可再生能源面临的主要问题有：

一、可再生能源大部分在建成后维护人员很少，往往当地小火电是用工大户，因此地方政府有动力支持火电，因为火电如果不开，就要安排工人。

二、是可再生能源具有一定的不稳定性，比如风能发电有风能大的时候，风能小的时候，发电量就有校验：云南、四川等地，多是水电设备，丰水期电价低，枯水期电价高。

为加速能量转换过程，解决能源问题，现在有必要把人工智能(AI)和机器学习(ML)与能源结合起来。人工智能不仅仅涉及能源管理。这可能是一种有效的应对气候变化的工具，与我们的可持续发展目标保持一致。

了解到能源部门通常需要庞大的基础设施来运行，它也会产生大量的数据，比如能量储存的峰值。AI能够将这些数据转化为洞察，提高效率，降低成本。为了简化操作，从石油、天然气到可再生能源领域的主要能源参与者正在转向AI。美国和德国都知道，他们已经部署了这样的AI系统以提高效率。在美国700兆瓦风力发电装机容量使用机器学习算法，他们让AI分析平台监测风力涡轮机的性能。

实际上，电网基础设施和稳定性对可再生能源的不断增加使用和发展具有重大影响，前面已经提到了可再生能源的不稳定性，太阳发电阴天不能产生足够的电力满足能源需求，风力发电在晴天时会超过需求，等等。

此时，如果采用集成AI，我们可以提前预测到，可以通过智能电网和智能仪表的自动操作对网格进行相应的调整，配有实时控制和先进负荷控制系统的电网自动化将带来操作的灵活性。

目前用来发电的能源结构多种多样，这也产生了安装混合能源系统的潜力，尤其适用于建造可隔离运行的微电网和微型电网；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，可以通过AI系统无缝地实现。

就储能而言

它还是可再生能源的一个重要组成部分，特别是当我们讨论电网独立能源和不间断电源时。不管是太阳能还是风能，由于其在气候条件下的作用，这两种主要的能源都受到限制。

AI在能源存储系统中有许多应用，例如，远程监控和电池维护就是其中之一；能源存储越智能，再生能源系统就越有效。

类似地，通过收集数据，预测分析有助于更好地理解性能，并预测可能的故障，使用AI来存储能量将增加电池的正常运行时间，从而提高ROI，而电池诊断和电池管理是AI能够对电池操作产生重大影响的主要领域。

就能量输送而言

随着人民生活水平的提高，能源的输送和分配问题也变得极其重要，如电力使用问题，如果配电公司引入AI快速反应模式，即在某个时刻所产生的过剩能源被成功地转移到能源短缺的地方。AI的整合将减少错误，提高可预测性，并使这些过程在自动化方面取得平衡。

因为机器学习是一个复杂的过程，很难理解为什么做出某些决策，这也是近年来的一个新的研究领域，因为人工智能的决策无法解释，也就是当前自动驾驶汽车的主要障碍。但是，只要有了突破，电网就可以在无人干预下实现完全自治。