將AI和機器學習與能源相結合將有助于加快可再生能源的采用。 

Covid-19可能使我們不知所措，使生活和生計陷入停頓，但這并不是世界面臨的最大問題。

更大的危機盯著我們，威脅著人類的生存：氣候變化。為了加快能量轉換過程，現在有必要將人工智能(AI)和機器學習(ML)與能量集成在一起。AI不僅與能源管理有關。它可以成為與我們的可持續發展目標相一致的應對氣候變化的有效工具。

能源部門通常需要龐大的基礎設施才能運作。它還會產生大量數據。人工智能可以將這些數據轉化為洞察力，提高效率并降低成本。從石油和天然氣到可再生能源領域的主要能源參與者都在轉向AI以簡化運營。美國和德國已經部署了這種AI系統以提高效率。

例如，通用電氣(GeneralElectric)使用AI分析平臺來監控風力渦輪機的性能。谷歌(Google)子公司DeepMind一直在將機器學習算法應用于美國700兆瓦的風力發電裝機容量。

印度加快了可再生能源安裝的步伐，以實現最后一英里的電氣化。增加可再生能源在能源結構中的份額帶來了一系列新的問題，比如電網穩定性。該國在管理能源需求方面也面臨挑戰，人工智能應用程序可以將能源需求降至最低。

人工智能的應用

電網基礎設施和穩定性：可再生能源(RES)的日益利用及其近年來的發展給電力系統運營商帶來了嚴峻的挑戰。例如，對太陽和風的依賴使電網不穩定。可能發生的情況是，陰天不會產生足夠的電力來滿足能源需求，或者在晴天時發電會超過需求。

通過集成AI，可以提前預測此模式，因此可以通過相應地自動化操作來進行網格調整。帶有實時控制和先進負載控制系統的電網自動化將帶來運營的靈活性。智能電網和智能儀表是AI系統的主要功能。

當前用于發電的能源結構非常多樣化。過去，它以煤炭為主。近年來，正在添加其他幾個來源。太陽能和風能的份額大大增加。現在，可再生能源貢獻了四分之一的份額。

這也創造了安裝混合能源系統的潛力。特別適用于可隔離運行的微電網和微型電網的建設。混合能源系統是各種可再生能源發電機和電池存儲系統的集成。可以使用AI系統無縫地實現這種集成。

儲能：這是可再生能源的組成部分，尤其是當我們談到電網獨立能源和不間斷電源時。無論是太陽能還是風能，兩種主要能源來源(主要是能源結構)都因其根據天氣條件運行而受到限制。

人工智能在儲能系統中有很多應用。遠程監視和維護電池就是其中之一。能源儲存越智能，可再生能源系統的效率就越高。

同樣，通過收集數據，預測分析可以幫助更好地了解性能并預測可能的故障。將AI引入能量存儲將增加電池的正常運行時間，從而提高ROI。電池診斷和電池管理是AI可以在電池操作方面產生巨大影響的主要領域。

輸配電

隨著印度能源需求的增加，配電公司應該引入快速反應模式，即在某一點上產生的過剩能源被成功地轉移到能源短缺的點上。通過預測分析，這樣的計算可以提前完成。人工智能的集成將減少誤差，提高可預測性，并使這些過程的自動化達到平衡。

目前，電力供應主要依賴中央電網。隨著電網的分散，許多小電廠將形成分散的電網基礎設施，共同應對能源需求。

人工智能將在這些系統的管理中發揮關鍵作用。這也將減少能源輸送和分配(T&D)期間的損失。部署人工智能系統對監控竊電也至關重要，竊電是印度輸配電損失的主要原因。

集成人工智能的能源基礎設施將是一個復雜的系統。它還會產生憂慮，因為AI有權做出決策。人工智能系統的決策需要基于推理。

由于機器學習是一個復雜的過程，很難理解為什么要做出某些決定(這個概念被稱為可解釋人工智能-XAI)。這是一個新的研究領域，為研究人員和熱心人工智能的企業家創造了更多的探索空間。人工智能決策無法解釋也是自動駕駛汽車的一大障礙。一旦有了突破，電網就有可能在沒有人為干預的情況下實現完全自主。

智能住宅和智能建筑

目前，印度城市的建筑和家庭都在改造智能解決方案或智能系統。智能建筑概念有著巨大的潛力，解決方案可以安裝在施工階段本身，降低成本。暖通空調(HVAC)是人工智能在節能和智能操作方面發揮作用的一個領域。它可以顯著降低終端用戶的電費。

新技術是能源管理精確應用的前沿。隨著終端消費者意識到他們的消費模式，智能系統將實現有意識的電力消耗。這為人工智能服務于配電商和最終用戶打開了可能性，并為能源管理創造了一種互動式模式，使雙方受益。( 編譯/Cassie )