人工智能在能源領(lǐng)域的主要用途及挑戰

　　前言：

　　能源領(lǐng)域是現代經(jīng)濟中最強大、利潤最豐厚的領(lǐng)域之一。但是大多數能源公司沒(méi)有意識到他們的能源生產(chǎn)潛力，也沒(méi)有采用最新技術(shù)來(lái)提高其運營(yíng)效率。目前，能源領(lǐng)域正處于大變革的邊緣

　　正文：

　　能源領(lǐng)域追趕當今創(chuàng )新的一個(gè)方法是使用人工智能。人工智能可以給能源領(lǐng)域帶來(lái)什么，以及如何使其更高效、更安全?

　　人工智能在能源領(lǐng)域的主要用途

　　▲數據數字化

　　目前世界正朝著(zhù)數字化服務(wù)的方向發(fā)展，而能源領(lǐng)域卻處于落后地位。人工智能可以幫助其改變數據的收集、存儲和管理方式，使能源領(lǐng)域能夠趕上時(shí)代的發(fā)展步伐。盡管這個(gè)領(lǐng)域強大而利潤豐厚，但它仍然嚴重依賴(lài)手工工作。

　　能源公司有很多數據需要管理。借助人工智能，他們可以更及時(shí)、更經(jīng)濟地存儲、處理和管理數據。實(shí)施創(chuàng )新技術(shù)可以幫助能源公司在經(jīng)濟不穩定的情況下獲得更大競爭力，并開(kāi)發(fā)出比現有技術(shù)更好的操作方法。此外，人工智能數據管理可以揭示完全改變行業(yè)運作方式的新見(jiàn)解。

　　▲預測分析

　　世界面臨著(zhù)巨大的能源問(wèn)題?，F代機器需要越來(lái)越多的能源來(lái)維持，全球人口也是如此。人工智能在能源領(lǐng)域的主要任務(wù)是預測分析。

　　能源公司迫切需要改進(jìn)其預測分析方法，以降低成本、節約電力、為不斷變化的環(huán)境做好準備，并提供更好的客戶(hù)服務(wù)。借助機器學(xué)習和深度學(xué)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、系統過(guò)載和可能出現的故障，因為在能源領(lǐng)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(jìn)其能源供應。通用電氣計劃借助人工智能和機器學(xué)習(ML)來(lái)改善其業(yè)務(wù)運營(yíng)。

　　Anodot提供了能源領(lǐng)域人工智能預測分析解決方案的另一個(gè)示例。該初創(chuàng )公司提供實(shí)時(shí)警報和預測分析，以幫助能源公司發(fā)現問(wèn)題并及早解決。

　　▲資源管理

　　資源管理是能源領(lǐng)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(wèn)題并盡可能節省資源。對于終端客戶(hù)來(lái)說(shuō)，使用人工智能將帶來(lái)更低的電費開(kāi)支和定制服務(wù)。

　　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(hù)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(lǐng)域可以提高效率并增加安全性，同時(shí)減少石油和天然氣行業(yè)對環(huán)境的影響。

　　▲電能儲存便利化

　　高效的電能儲存是一個(gè)棘手問(wèn)題。隨著(zhù)要存儲的電量不斷增加，需要額外的容量和新的管理系統。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(shí)甚至是混亂的。將可再生能源與人工智能驅動(dòng)的存儲相結合可以極大地促進(jìn)儲能管理，增加業(yè)務(wù)價(jià)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略更智能的初創(chuàng )公司。Stem與美國80多家頂級太陽(yáng)能開(kāi)發(fā)商合作，通過(guò)增加存儲容量幫助他們將項目?jì)r(jià)值提高多達90%。

　　▲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(huì )非常危險。例如，2018年，有故障的輸電線(xiàn)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過(guò)載，并警告操作員潛在的變壓器故障。

　　人工智能在能源領(lǐng)域的主要挑戰

　　▲缺乏理論背景

　　能源領(lǐng)域采用人工智能緩慢的一個(gè)原因是決策者缺乏必要的人工智能專(zhuān)業(yè)知識。許多公司根本沒(méi)有足夠的技術(shù)背景來(lái)了解他們如何從采用人工智能中受益。保守的利益相關(guān)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(zhù)越來(lái)越多的行業(yè)，如教育、金融、醫療保健和交通等，都在接受人工智能的潛力，能源領(lǐng)域的決策者也開(kāi)始將注意力轉向這項技術(shù)。

　　▲缺乏實(shí)踐經(jīng)驗

　　人工智能仍然是一項新技術(shù)，掌握它的專(zhuān)業(yè)人員很少，因此很難找到專(zhuān)業(yè)人士來(lái)構建具有真正實(shí)用價(jià)值的強大人工智能系統。此外，能源領(lǐng)域的運行方式非常保守。

　　盡管能源公司收集和管理數據，但用創(chuàng )新的技術(shù)解決方案將其數字化是有問(wèn)題的。存在相關(guān)的風(fēng)險，如數據丟失、定制不當、系統故障和未經(jīng)授權訪(fǎng)問(wèn)等。由于能源領(lǐng)域的出錯成本很高，因此許多公司不愿冒險嘗試沒(méi)有經(jīng)過(guò)驗證的新方法。

　　▲過(guò)時(shí)的基礎設施

　　過(guò)時(shí)的基礎設施是能源領(lǐng)域現代化的最大絆腳石。目前，電力公司發(fā)現自己被埋在大量數據中，不知道如何應對。雖然該行業(yè)擁有的數據比大多數行業(yè)都要多，但這些數據通常是分布式的、無(wú)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(shí)，由于過(guò)時(shí)系統的脆弱性，該行業(yè)也蒙受了巨大的損失。

　　▲財務(wù)壓力

　　在能源領(lǐng)域實(shí)施創(chuàng )新智能技術(shù)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(wù)提供商，來(lái)開(kāi)發(fā)和定制軟件，以及調整、管理和監控它需要大量的時(shí)間和資源。

　　能源領(lǐng)域的企業(yè)在能夠從人工智能、機器學(xué)習和深度學(xué)習中獲益之前，他們必須愿意分配可觀(guān)的預算，并接受改變過(guò)時(shí)系統的風(fēng)險。

　　總結

　　先進(jìn)技術(shù)正在滲透到現代經(jīng)濟的各個(gè)方面，能源領(lǐng)域也不例外。很快，人工智能有望從一種便捷的技術(shù)發(fā)展成為能源領(lǐng)域有史以來(lái)最高效的決策者。預計它將減少人工工作量，降低風(fēng)險，并改善數據和資產(chǎn)管理。但是，在光明的未來(lái)到來(lái)之前，還有很多挑戰需要應對。