如何用AI優(yōu)化能源的未來

與能源相關的二氧化碳排放量再創(chuàng)新高2018年排放量紀錄上漲“1.7%，達到二氧化碳的歷史性33.1億噸”根據(jù)國際能源機構(gòu)(IEA)的報告。隨著全球能源需求以指數(shù)速度增長，許多科學家開始轉(zhuǎn)向使用可再生能源作為化石燃料和其他傳統(tǒng)來源的可行且可靠的替代品，這些來源繼續(xù)將溫室氣體排放到大氣中。盡管多年來可再生能源在技術方面取得了一些進步，但仍有一些普遍存在的障礙繼續(xù)阻礙進一步發(fā)展。但是借助機器學習和人工智能，可再生能源有望克服這些障礙，提供一個時代，這種技術可以解釋過去，優(yōu)化現(xiàn)在，

雖然圍繞可再生能源問題存在若干挑戰(zhàn)，但最重要的挑戰(zhàn)可能是天氣的不可預測性?？稍偕茉?，太陽能和風能的兩個主要來源在很大程度上取決于天氣，以實現(xiàn)最大效益和能量儲存。即使我們今天所擁有的精確和準確的天氣預報，總是存在大氣中極端和意外變化的可能性，這可能對能量流產(chǎn)生不利影響。由于存在這些漏洞，可再生能源公司必須開始支持人工智能研究，以提高這些資源的效率和生產(chǎn)率。

電網(wǎng)是地球上最復雜的系統(tǒng)之一，隨著可變可持續(xù)電源的擴展而迅速發(fā)展。然而，目前的電網(wǎng)在容納可再生能源方面面臨許多障礙。幾乎不可協(xié)商的是，該行業(yè)必須開始利用“智能系統(tǒng)”來改善可再生能源與現(xiàn)有電網(wǎng)的結(jié)合，以使可持續(xù)能源成為全球能源供應中的等效參與者。通過AI的集成，智能系統(tǒng)將能夠幫助合并微電網(wǎng)并有效地管理能量分配。通常，當將社區(qū)級可再生能源發(fā)電單元添加到主電網(wǎng)時，可能難以穩(wěn)定電網(wǎng)的能量流。

然而，可持續(xù)發(fā)展領域人工智能的最大成就可以決定其能否監(jiān)督可再生能源帶來的間歇性和不可預測性，同時提供更高的安全性和可靠性。借助人工智能技術，研究人員將能夠更有效地理解能耗模式，以更有效的方式識別設備的能量泄漏和健康狀況。例如，AI驅(qū)動的預測分析可以從風力渦輪機傳感器收集數(shù)據(jù)以監(jiān)測日常磨損。該系統(tǒng)將能夠監(jiān)控設備的整體健康狀況，并在需要維護時提醒操作員。

隨著氣候變化的影響變得更加嚴重，我們必須能夠通過清潔能源維持自己。盡管可再生能源確實存在一些缺點，但使用人工智能技術的進步有助于提高其效率和生產(chǎn)率，最終使其逐漸成為解決巨大問題的更實用的解決方案。