能源領域追趕當今創(chuàng)新的一個方法是使用人工智能。人工智能可以給能源領域帶來什么，以及如何使其更高效、更安全?
讓我們直入主題。
人工智能在能源領域的主要用途
據(jù)《福布斯》撰稿人、人工智能公司(AI for Humans)首席執(zhí)行官Fabian J. G. Westerheide所說：“誰擁有最強的人工智能，誰就能控制整個世界”。
1. 數(shù)據(jù)數(shù)字化
目前世界正朝著數(shù)字化服務的方向發(fā)展，而能源領域卻處于落后地位。人工智能可以幫助其改變數(shù)據(jù)的收集、存儲和管理方式，使能源領域能夠趕上時代的發(fā)展步伐。盡管這個領域強大而利潤豐厚，但它仍然嚴重依賴手工工作。
能源公司有很多數(shù)據(jù)需要管理。借助人工智能，他們可以更及時、更經(jīng)濟地存儲、處理和管理數(shù)據(jù)。實施創(chuàng)新技術可以幫助能源公司在經(jīng)濟不穩(wěn)定的情況下獲得更大競爭力，并開發(fā)出比現(xiàn)有技術更好的操作方法。此外，人工智能數(shù)據(jù)管理可以揭示完全改變行業(yè)運作方式的新見解。
2. 預測分析
世界面臨著巨大的能源問題?，F(xiàn)代機器需要越來越多的能源來維持，全球人口也是如此。人工智能在能源領域的主要任務是預測分析。
能源公司迫切需要改進其預測分析方法，以降低成本、節(jié)約電力、為不斷變化的環(huán)境做好準備，并提供更好的客戶服務。借助機器學習和深度學習，可以將能源行業(yè)的預測水平提升到新的高度。能源供應商需要盡可能準確地預測需求變化、系統(tǒng)過載和可能出現(xiàn)的故障，因為在能源領域，出錯的成本非常高。
通用電氣發(fā)電集團(GE Power)生產(chǎn)了全球30%的電力，目前正致力于整合人工智能，以促進其能源供應。通用電氣計劃借助人工智能和機器學習(ML)來改善其業(yè)務運營。
Anodot提供了能源領域人工智能預測分析解決方案的另一個示例。該初創(chuàng)公司提供實時警報和預測分析，以幫助能源公司發(fā)現(xiàn)問題并及早解決。
3. 資源管理
資源管理是能源領域繼人工智能預測分析之后的下一步。有了人工智能的預測機制，能源供應商將能夠更好地分配其資源，提前準備需求，預測任何問題并盡可能節(jié)省資源。對于終端客戶來說，使用人工智能將帶來更低的電費開支和定制服務。
在2019年11月，貝克休斯(Baker Hughes)、C3.ai和微軟(Microsoft)宣布結成聯(lián)盟，以使客戶更容易采用在Microsoft Azure上運行的可擴展人工智能(AI)解決方案。有鑒于此，能源領域可以提高效率并增加安全性，同時減少石油和天然氣行業(yè)對環(huán)境的影響。
4. 電能儲存便利化
高效的電能儲存是一個棘手問題。隨著要存儲的電量不斷增加，需要額外的容量和新的管理系統(tǒng)。而人工智能可以幫助行業(yè)參與者優(yōu)化其電能儲存。
儲存可再生能源相當困難，因為這種能源的生產(chǎn)是周期性的，有時甚至是混亂的。將可再生能源與人工智能驅(qū)動的存儲相結合可以極大地促進儲能管理，增加業(yè)務價值并將電能損耗降至最低。
讓我們考慮一下Stem，這是一家可以幫助能源公司使其能源戰(zhàn)略更智能的初創(chuàng)公司。Stem與美國80多家頂級太陽能開發(fā)商合作，通過增加存儲容量幫助他們將項目價值提高多達90%。
5. 故障預測與預防
能源是一種強大的資源，如果處理不當，可能會非常危險。例如，2018年，有故障的輸電線路被認定在加州引發(fā)了致命的野火。人工智能有潛力幫助預測和預防這種災難，例如，人工智能可以預測系統(tǒng)過載，并警告操作員潛在的變壓器故障。
人工智能在能源領域的主要挑戰(zhàn)
1. 缺乏理論背景
能源領域采用人工智能緩慢的一個原因是決策者缺乏必要的人工智能專業(yè)知識。許多公司根本沒有足夠的技術背景來了解他們?nèi)绾螐牟捎萌斯ぶ悄苤惺芤?。保守的利益相關方更愿意使用久經(jīng)考驗的方法和工具，而不是冒險嘗試新事物。
隨著越來越多的行業(yè)，如教育、金融、醫(yī)療保健和交通等，都在接受人工智能的潛力，能源領域的決策者也開始將注意力轉(zhuǎn)向這項技術。
2. 缺乏實踐經(jīng)驗
人工智能仍然是一項新技術，掌握它的專業(yè)人員很少，因此很難找到專業(yè)人士來構建具有真正實用價值的強大人工智能系統(tǒng)。此外，能源領域的運行方式非常保守。
盡管能源公司收集和管理數(shù)據(jù)，但用創(chuàng)新的技術解決方案將其數(shù)字化是有問題的。存在相關的風險，如數(shù)據(jù)丟失、定制不當、系統(tǒng)故障和未經(jīng)授權訪問等。由于能源領域的出錯成本很高，因此許多公司不愿冒險嘗試沒有經(jīng)過驗證的新方法。
3. 過時的基礎設施
過時的基礎設施是能源領域現(xiàn)代化的最大絆腳石。目前，電力公司發(fā)現(xiàn)自己被埋在大量數(shù)據(jù)中，不知道如何應對。雖然該行業(yè)擁有的數(shù)據(jù)比大多數(shù)行業(yè)都要多，但這些數(shù)據(jù)通常是分布式的、無序的、分散在不同的格式中，并且只在本地存儲。在獲得巨額利潤的同時，由于過時系統(tǒng)的脆弱性，該行業(yè)也蒙受了巨大的損失。
4. 財務壓力
在能源領域?qū)嵤﹦?chuàng)新智能技術可能是最好的選擇，但肯定不是最便宜的。尋找經(jīng)驗豐富的軟件服務提供商，來開發(fā)和定制軟件，以及調(diào)整、管理和監(jiān)控它需要大量的時間和資源。
能源領域的企業(yè)在能夠從人工智能、機器學習和深度學習中獲益之前，他們必須愿意分配可觀的預算，并接受改變過時系統(tǒng)的風險。
總結
先進技術正在滲透到現(xiàn)代經(jīng)濟的各個方面，能源領域也不例外。很快，人工智能有望從一種便捷的技術發(fā)展成為能源領域有史以來最高效的決策者。預計它將減少人工工作量，降低風險，并改善數(shù)據(jù)和資產(chǎn)管理。但是，在光明的未來到來之前，還有很多挑戰(zhàn)需要應對。
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