據(jù)油價網(wǎng)1月9日消息稱，石油和天然氣的數(shù)字化已經(jīng)得到了很好的證明，幾乎所有的能源巨頭都采用了人工智能、機器學習和其他創(chuàng)新技術來改善他們的運營但人工智能在可再生能源中扮演什么角色呢?就像在石油和天然氣領域一樣，人工智能也被用于風能、太陽能和其他綠色能源項目，通過提高自動化程度來提高效率。隨著能源公司尋求更大程度上的數(shù)字化運營，人工智能可能會在未來的能源轉型中發(fā)揮主導作用。人工智能的使用可以支持整個能源行業(yè)的眾多活動，支持從化石燃料到可再生能源的所有能源的運營。近年來，能源行業(yè)采用人工智能技術來支持自動化決策和輔助決策。第一種是計算機系統(tǒng)自主處理信息，無需人工輸入。這通常意味著任務可以比需要人工決策時更快更有效地完成，因為機器可以立即做出改變。然而，有些問題需要更多的人力投入來確定正確的反應;在這種情況下，輔助決策是有用的。機器可以提供有用的見解，為工作人員提供數(shù)據(jù)，以解釋和決定在任何給定的情況下采取正確的行動。

人工智能在預測方面也發(fā)揮著重要作用。復雜算法的使用可以幫助投資者確定一個新的綠色能源項目所涉及的風險水平，預測不同條件下不同類型的可再生能源的產(chǎn)量，并預測不同地點一天中不同時間的能源需求。技術提供持續(xù)的監(jiān)測和評估，通過預測潛在的挑戰(zhàn)并立即應對，可以幫助公司防止故障或停止運營。例如，使用機器學習天氣模型、歷史數(shù)據(jù)集和實時本地天氣信息可以幫助公司預測風暴或熱浪何時襲來，以調整其運營，為天氣變化做好準備。

隨著數(shù)字化的普及，能源公司現(xiàn)在在日常運營中使用人工智能技術，這種類型的設備幾乎肯定會成為改變能源未來的關鍵。人工智能支持從化石燃料向更環(huán)保替代品有效過渡的主要方式之一是通過網(wǎng)格管理。人工智能和機器學習使用數(shù)據(jù)分析來估計任何特定地區(qū)家庭的能源消耗水平。它考慮了各種因素，如一年中的時間、高峰和非高峰時間以及天氣條件。這可以幫助能源公司不斷了解未來幾天可能的用電量，相應地管理電網(wǎng)，避免停電。生產(chǎn)也可以根據(jù)使用預測進行調整，以滿足需求并避免浪費。

人工智能技術在不同能源運營領域的推廣也可以顯著提高維護實踐。機器可以預測維護需求，在停電之前安排維修，以避免不必要的電力損失。能源公司可以為維修做好準備，并通知消費者，而不是突然出現(xiàn)故障，這意味著更長的維修時間和客戶的意外停電。

在太陽能發(fā)電方面，人工智能可以根據(jù)日照時間和強度來確定建造太陽能發(fā)電場的最佳地點。它還可以幫助操作員規(guī)劃站點的布局，以便太陽能系統(tǒng)捕捉到最多的陽光。一旦投入使用，人工智能技術可以用于自動化決策，以控制太陽能電池板，因為它們全天都在朝著陽光旋轉。

就連太陽能人工智能公司Glint solar的聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席運營官J. Kvelland也解釋說：“對我們來說，令人驚訝的是，有這么多非常老練的太陽能開發(fā)商仍在使用舊的土地采購方式——被動地等待別人推薦一塊土地，或者通過觀察谷歌地球來猜測。”他補充說：“考慮到幾乎所有開發(fā)商都有雄心勃勃的計劃，他們越來越必須積極主動地進行網(wǎng)站篩選，我們很自豪最終為他們提供了這項重要任務的軟件。”

在風力發(fā)電方面，丹麥可再生能源巨頭維斯塔斯風力系統(tǒng)公司在風電場數(shù)字化方面處于領先地位，利用機器學習不斷適應和改進運營?，F(xiàn)場人工智能技術主要通過反復試驗從環(huán)境中實時學習，以創(chuàng)造變化以提高風能生產(chǎn)。

世界經(jīng)濟論壇能源和材料基準測試項目負責Espen Mehlum表示：“你可以使用人工智能來優(yōu)化風電場的建設、選址和運營，但更重要的是，你可以使用人工智能來優(yōu)化不同的系統(tǒng)，無論是在消費方面還是在生產(chǎn)方面。”他補充說：“這就是人工智能巨大的未開發(fā)潛力所在——我們只是觸及了表面，看到了第一個用例。”

能源行業(yè)的數(shù)字化正在順利進行，幾乎所有的石油和天然氣以及可再生能源巨頭都將廣泛的創(chuàng)新技術納入其運營中，以提高效率和生產(chǎn)穩(wěn)定性。人工智能技術使能源公司能夠預測一系列場景，確保消費者的可靠能源輸出，支持電網(wǎng)效率，并適應預期和實時變化，為生產(chǎn)創(chuàng)造最佳條件。

文章來源：油價網(wǎng)