人工智能在能源領(lǐng)域的主要用途及挑戰(zhàn)

人工智能在能源領(lǐng)域的主要用途及挑戰(zhàn)能源領(lǐng)域追趕當(dāng)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(shù)據(jù)數(shù)字化目前世界正朝著數(shù)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(shù)據(jù)的收集、存儲(chǔ)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(qiáng)大而利潤(rùn)豐厚，但它仍然嚴(yán)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(shí)、更經(jīng)濟(jì)地存儲(chǔ)、處理和管理數(shù)據(jù)。實(shí)施創(chuàng)新技術(shù)可以幫助能源公司在經(jīng)濟(jì)不穩(wěn)定的情況下獲得更大競(jìng)爭(zhēng)力，并開(kāi)發(fā)出比現(xiàn)有技術(shù)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(yùn)作方式的新見(jiàn)解?！A(yù)測(cè)分析世界面臨著巨大的能源問(wèn)題?，F(xiàn)代機(jī)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(yù)測(cè)分析。能源公司迫切需要改進(jìn)其預(yù)測(cè)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(zhǔn)備，并提供更好的客戶服務(wù)。借助機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)，可以將能源行業(yè)的預(yù)測(cè)水平提升到新的高度。能源供應(yīng)商需要盡可能準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)需求變化、系統(tǒng)過(guò)載和可能出現(xiàn)的故障，因?yàn)樵谀茉搭I(lǐng)域，出錯(cuò)的成本非常高。通用電氣發(fā)電集團(tuán)（GEPower）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(yīng)。通用電氣計(jì)劃借助人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）來(lái)改善其業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)。Anodot提供了能源領(lǐng)域人工智能預(yù)測(cè)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(bào)和預(yù)測(cè)分析，以幫助能源公司發(fā)現(xiàn)問(wèn)題并及早解決?！Y源管理資源管理是能源領(lǐng)域繼人工智能預(yù)測(cè)分析之后的下一步。有了人工智能的預(yù)測(cè)機(jī)制，能源供應(yīng)商將能夠更好地分配其資源，提前準(zhǔn)備需求，預(yù)測(cè)任何問(wèn)題并盡可能節(jié)省資源。對(duì)于終端客戶來(lái)說(shuō)，使用人工智能將帶來(lái)更低的電費(fèi)開(kāi)支和定制服務(wù)。在2019年11月，貝克休斯(BakerHughes)、C3.ai和微軟(Microsoft)宣布結(jié)成聯(lián)盟，以使客戶更容易采用在MicrosoftAzure上運(yùn)行的可擴(kuò)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(duì)環(huán)境的影響?！娔軆?chǔ)存便利化高效的電能儲(chǔ)存是一個(gè)棘手問(wèn)題。隨著要存儲(chǔ)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(chǔ)存。儲(chǔ)存可再生能源相當(dāng)困難，因?yàn)檫@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(qū)動(dòng)的存儲(chǔ)相結(jié)合可以極大地促進(jìn)儲(chǔ)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(zhàn)略更智能的初創(chuàng)公司。Stem與美國(guó)80多家頂級(jí)太陽(yáng)能開(kāi)發(fā)商合作，通過(guò)增加存儲(chǔ)容量幫助他們將項(xiàng)目?jī)r(jià)值提高多達(dá)90%。▲故障預(yù)測(cè)與預(yù)防能源是一種強(qiáng)大的資源，如果處理不當(dāng)，可能會(huì)非常危險(xiǎn)。例如，2018年，有故障的輸電線路被認(rèn)定在加州引發(fā)了致命的野火。人工智能有潛力幫助預(yù)測(cè)和預(yù)防這種災(zāi)難，例如，人工智能可以預(yù)測(cè)系統(tǒng)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(zhàn)▲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業(yè)知識(shí)。許多公司根本沒(méi)有足夠的技術(shù)背景來(lái)了解他們?nèi)绾螐牟捎萌斯ぶ悄苤惺芤?。保守的利益相關(guān)方更愿意使用久經(jīng)考驗(yàn)的方法和工具，而不是冒險(xiǎn)嘗試新事物。隨著越來(lái)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(lǐng)域的決策者也開(kāi)始將注意力轉(zhuǎn)向這項(xiàng)技術(shù)?！狈?shí)踐經(jīng)驗(yàn)人工智能仍然是一項(xiàng)新技術(shù)，掌握它的專業(yè)人員很少，因此很難找到專業(yè)人士來(lái)構(gòu)建具有真正實(shí)用價(jià)值的強(qiáng)大人工智能系統(tǒng)。此外，能源領(lǐng)域的運(yùn)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(shù)解決方案將其數(shù)字化是有問(wèn)題的。存在相關(guān)的風(fēng)險(xiǎn)，如數(shù)據(jù)丟失、定制不當(dāng)、系統(tǒng)故障和未經(jīng)授權(quán)訪問(wèn)等。由于能源領(lǐng)域的出錯(cuò)成本很高，因此許多公司不愿冒險(xiǎn)嘗試沒(méi)有經(jīng)過(guò)驗(yàn)證的新方法?！^(guò)時(shí)的基礎(chǔ)設(shè)施過(guò)時(shí)的基礎(chǔ)設(shè)施是能源領(lǐng)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(yīng)對(duì)。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(wú)序的、分散在不同的格式中，并且只在本地存儲(chǔ)。在獲得巨額利潤(rùn)的同時(shí)，由于過(guò)時(shí)系統(tǒng)的脆弱性，該行業(yè)也蒙受了巨大的損失?！?cái)務(wù)壓力在能源領(lǐng)域?qū)嵤﹦?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(yàn)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(diào)整、管理和監(jiān)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(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)中獲益之前，他們必須愿意分配可觀的預(yù)算，并接受改變過(guò)時(shí)系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)。總結(jié)先進(jìn)技術(shù)正