人工智能在新能源领域（yù）的危机

能源领域是现代经济中最强（qiáng）大、利润最丰厚的领域之一。但是大多数能（néng）源（yuán）公（gōng）司（sī）没有意（yì）识（shí）到他（tā）们（men）的能源生产潜力，也没有采用最新（xīn）技术来提高其（qí）运营（yíng）效率。目前（qián），能源领域正处（chù）于大变革的边缘（来自：人工智能是新的能（néng）源，smart-energy）

能源领域追赶当今创（chuàng）新（xīn）的一（yī）个方法是使用人工（gōng）智（zhì）能。人工智能可以给能源领域带（dài）来什么，以及如（rú）何使其更高效、更安（ān）全？

让我们直入（rù）主题。

人工智能在能源领域的主要用途

据（jù）《福（fú）布斯》撰稿人、人工智能公司（sī）（AI for Humans）首席执行官Fabian J. G. Westerheide所说：“谁（shuí）拥有最强的人工智能（néng），谁（shuí）就能控制整个世界（jiè）”。

▲数据数字化

目前世（shì）界正朝着数字化服务的方（fāng）向发展，而（ér）能源领域却处于落后地（dì）位。人工智能可以（yǐ）帮助其改变数据的收集、存储和管理方式，使能源领域能够赶上时代的发展步伐。尽管（guǎn）这个领域强大而利润丰厚，但它仍（réng）然严重依赖（lài）手（shǒu）工工作。

能源（yuán）公司有很（hěn）多数（shù）据需要管（guǎn）理。借助人工智能，他（tā）们可以（yǐ）更及时、更经济（jì）地（dì）存（cún）储、处理和管理数据。实施创新（xīn）技术可以帮助能源公司在经济不稳定的（de）情（qíng）况下获得（dé）更（gèng）大（dà）竞争（zhēng）力，并开（kāi）发（fā）出比现有技术（shù）更好的操作方法（fǎ）。此外，人工智能数（shù）据管理可以揭示完全改（gǎi）变行（háng）业运作方式的新（xīn）见解（jiě）。

▲预测分析（xī）

世界面临着巨大（dà）的能源问题。现（xiàn）代机器需要越来越多（duō）的能源来维持，全球人口也是如（rú）此。人工智能（néng）在能源领域的主要任务是预（yù）测分（fèn）析（xī）。

能源（yuán）公司迫切需要（yào）改进其预测分（fèn）析方法，以降低成本、节约电力、为不断变化的环境做好准备（bèi），并提供更好的客户服务。借（jiè）助机器（qì）学习和（hé）深度学习，可以将能源行业的预测水平提升到新的高度。能（néng）源供（gòng）应商需要尽可能（néng）准确地预测需求变化、系统（tǒng）过载（zǎi）和可能（néng）出现（xiàn）的（de）故障，因（yīn）为在（zài）能源领域，出错的成本非常高。

通用（yòng）电气发电集（jí）团（tuán）（GE Power）生产了全球（qiú）30%的电（diàn）力，目前正致力于整（zhěng）合人工智能，以促进其能（néng）源供（gòng）应。通用电气计划借（jiè）助（zhù）人工智能（néng）和机器学习（xí）（ML）来改善（shàn）其业务（wù）运营（yíng）。

Anodot提供了能源领域人工智能预测（cè）分析（xī）解决方案的（de）另一个示例。该初创公司提供实时警报和预测分析，以帮助（zhù）能源（yuán）公司发现问题并及早解（jiě）决。

▲资源管理

资源管理是能源领域继人工智能预测分析（xī）之后的下一步。有了（le）人工（gōng）智能（néng）的预（yù）测机制（zhì），能源（yuán）供应商将能够更好地分配其资源，提（tí）前准备需求（qiú），预测任何（hé）问题并尽可能节省（shěng）资源。对（duì）于（yú）终端（duān）客户来说，使用人工智（zhì）能将带来更（gèng）低的电费开支和定制（zhì）服务（wù）。

在2019年11月（yuè），贝克（kè）休斯（sī）（Baker Hughes）、C3.ai和微软（Microsoft）宣布结成联盟，以（yǐ）使客户更（gèng）容易采用在（zài）Microsoft Azure上（shàng）运行的可扩展（zhǎn）人（rén）工智能（AI）解决方案（àn）。有（yǒu）鉴于（yú）此，能源领域可以（yǐ）提高效率并增加安（ān）全性（xìng），同时减少石油和天然气行业对环境的（de）影响。

▲电能储存（cún）便（biàn）利化

高效的电能（néng）储存是一个棘手问题（tí）。随着要存储的（de）电量不断增（zēng）加，需要额（é）外（wài）的容量和新（xīn）的管理系统。而人工智（zhì）能可以帮助行业参与者优化其电能储存。

储存可再生能源相当困（kùn）难，因为（wéi）这种能源的生产是周期性的，有（yǒu）时甚至是（shì）混乱的。将可再生能源与人工智能驱（qū）动的存储相结合（hé）可以极大地（dì）促进储能管理，增加业务价值（zhí）并将电能（néng）损耗降（jiàng）至最（zuì）低。

让我们考虑一下Stem，这是（shì）一家可以（yǐ）帮助（zhù）能源公司使（shǐ）其能源战略更智能的初创公（gōng）司。Stem与美国80多（duō）家顶级太阳能（néng）开发商合作，通过增加（jiā）存（cún）储容量（liàng）帮助他们（men）将项目价（jià）值提高（gāo）多达（dá）90%。

▲故障预（yù）测与预防

能源是（shì）一（yī）种强（qiáng）大的资源（yuán），如果处理不当，可能（néng）会非常危险。例如，2018年，有（yǒu）故障的输电线路被（bèi）认定在加州引发了致命（mìng）的（de）野火。人工智能（néng）有潜（qián）力帮助预（yù）测和预（yù）防（fáng）这种灾难，例如，人工智能可以预测系统过载，并警告操（cāo）作员（yuán）潜在的变压器故（gù）障。

人工智（zhì）能在（zài）能源领域（yù）的主要挑战

▲缺乏理论背景

能源领（lǐng）域（yù）采（cǎi）用人工智能缓慢（màn）的一个原因是（shì）决策者缺乏必（bì）要的人工智能（néng）专业知（zhī）识。许多公司根（gēn）本没有足够的技术背景来了解他们如（rú）何从采用人（rén）工智（zhì）能中受（shòu）益。保守的（de）利益相关方更愿意使用（yòng）久经考验的方法和工（gōng）具，而不是冒险尝（cháng）试新（xīn）事（shì）物。

随着越来越多的行业，如教育、金融、医疗保（bǎo）健和交通等，都在接（jiē）受人工智能的潜（qián）力，能源领域的决策者也（yě）开始将注意（yì）力转向（xiàng）这项技（jì）术（shù）。

▲缺（quē）乏实（shí）践经验

人工（gōng）智（zhì）能（néng）仍然是一项新技术，掌握它（tā）的专业人员很（hěn）少，因此（cǐ）很难找到专业人士（shì）来构建具（jù）有真正实用价值的强大（dà）人工智能系统。此外，能源领域的运行方式非常（cháng）保（bǎo）守。

尽（jìn）管能源公司（sī）收集（jí）和管（guǎn）理数（shù）据，但用创新的技术解决方（fāng）案将其（qí）数（shù）字化是有问题的。存在（zài）相关的风（fēng）险，如数据丢失、定制不当、系统故（gù）障和未经授权访问（wèn）等。由于能源领域的出错成本很高，因此许多公司不愿冒险（xiǎn）尝试没有经过（guò）验证的新方法（fǎ）。

▲过时的基（jī）础设施

过时的（de）基础设施是（shì）能源领域现代化（huà）的最大绊脚石。目前，电力公司发现自（zì）己（jǐ）被埋在大量数据中，不（bú）知道如何（hé）应（yīng）对。虽然该行业拥有的数据比（bǐ）大（dà）多数行业都要多，但这（zhè）些数据通常是分布式的、无序的（de）、分散在不同的格式中，并且只（zhī）在本地存（cún）储。在获得巨（jù）额利润（rùn）的同时，由于（yú）过时系统的脆弱性，该行业也蒙受了巨大的损（sǔn）失。

▲财（cái）务压力

在能源领域实施（shī）创新智能技术可能是最（zuì）好的（de）选择，但肯定不是最便宜（yí）的。寻找经验丰富（fù）的软件服务提（tí）供商，来（lái）开发和定制软件，以及调整、管理和监控它需要大量的时（shí）间和资源。

能（néng）源领域的企（qǐ）业在能够（gòu）从人工智（zhì）能、机器学习和深度学习中获益之前，他们必须（xū）愿意分配（pèi）可（kě）观的预算，并接（jiē）受改变过时系统（tǒng）的风险。

总（zǒng）结（jié）

先进技术正在渗（shèn）透到现代经济的各（gè）个方（fāng）面（miàn），能源（yuán）领域也不例（lì）外。很快，人工智能（néng）有望从一种便捷的技术发（fā）展成为能源领域（yù）有史以（yǐ）来最（zuì）高效的决策（cè）者。（来自物联之（zhī）家）预计（jì）它将（jiāng）减少人（rén）工工作量，降低风险，并改（gǎi）善数据和资产管理。但是，在光明的未来到来之前，还有很多挑战需要应对。