2024年人工智能在能源管理領域的十大趨勢

Accenture的一份報告指出，到2035年，能源領域採用人工智能可以使能源效率提高20%。

人工智能在重塑能源管理行業中發揮什么作用？

近年來，人工智能已成爲能源和電力行業日益重要的技術。其可以自動化和優化各種與能源相關的活動，從而提高運營效率和成本，改善能源管理，並減少對環境的不利影響。需求預測是人工智能在能源行業中應用的最重要領域之一。公用事業企業可以借助人工智能系統來改善資源分配和管理，人工智能系統可以通過分析消費者行爲、天氣模式和其他變量的數據來更准確地預測能源使用情況。

在人工智能的幫助下，能源的產生和分配可能會得到優化。

例如，機器學習算法可以分析來自太陽能或風力發電廠的數據，以識別模式，並對未來的能源生產做出預測。可再生能源有時不穩定的輸出，對於運營商而言可能更容易管理。人工智能在能源行業最重要的應用之一是建築能源管理領域。人工智能設備可以監控和評估建築物的能源使用情況，識別浪費行爲，並提供改進建議。這有可能爲建築業主和居住者節省大量資金，同時減少碳足跡。

能源智能

公用事業可以通過多種方式從機器學習、和計算機視覺等人工智能(AI)功能中受益，包括提高需求預測的准確性、提高能源生產和分配的效率，以及更快地排除故障機械。在降低成本的同時，可以提高設施提供服務的效率和質量。

由於公用事業企業面臨着越來越大的壓力，需要優化能源生產和分配，以滿足不斷增長的需求，同時確保其系統保持可靠和成本效益，因此能源和電力行業的人工智能市場受益。

通過提高電網集成可再生能源的能力，控制能源儲存和分配，人工智能可以幫助緩解與可再生能源使用相關的各種問題。這有可能提高電力系統的可靠性和穩定性，同時降低成本，並提高能源生產的可持續性。

能源領域人工智能十大趨勢

智能電網

智能電網是通過在能源管理中使用人工智能而實現的想法。爲了最大限度地提高發電、輸電和使用效率，“智能電網”將現有的電力基礎設施與人工智能等尖端技術結合起來。

人工智能算法可以評估來自智能電表、傳感器和物聯網設備的實時數據，以發現異常情況、預測設備故障，並優化能源流。人工智能通過智能調節能源分配，幫助公用事業企業找到供需之間的最佳平衡點。能源浪費減少，整個電網的效率顯著提高。人工智能即將對能源管理行業產生深遠影響。

微電網

微電網是較小版本的電網，可以獨立於更大、更集中的電網自主運行。微電網控制系統利用人工智能和機器學習來調節能量流，並最大限度地提高效率。微電網越來越受歡迎，因爲其能將可再生能源集成到電網中，並在停電時提供備用電源。

檢測能源盜竊和欺詐

當有人非法從電網獲取電力時，就會發生能源盜竊。歪曲能源統計數據或使用情況被視爲能源欺詐。利用人工智能和機器學習進行自動異常檢測，可以提醒公用事業企業注意潛在問題。通過這樣做，能源提供商可以保護其資產，減少不必要的能源使用，並將節省的費用收入囊中。

電網管理、能源效率和需求響應

可持續能源管理在很大程度上依賴於提高能源效率，而人工智能在這方面至關重要。人工智能系統可以分析消費習慣並構建能源模型，以查明效率低下的情況，並提供減少浪費的解決方案。

人工智能使需求響應計劃成爲可能，以在高需求時期減少能源使用。消費者可以通過使用人工智能智能設備和家庭自動化系統參與需求響應工作，幫助緩解電網擁堵，並支持更清潔的能源環境。

能源交易

由於能源輸送的時間敏感性，能源交易與其他商品交易不同。對於能源經銷商而言，這既是一個困難，也是一個機遇，因爲能源市場的流動性正在增強。預測能源需求和向交易者提供有關能源定價的實時信息，是人工智能和機器學習提高能源交易市場效率的兩種方式。

能源經銷商可以利用這些數據來更好地確定能源購买和銷售的時間。購電協議(PPA)是一種可以在區塊鏈上執行的新型金融合同。區塊鏈技術的採用提高了這些合同的有效性，因爲與更傳統的PPA平台相比，其可以加快交易速度，降低相關成本，並且建立在更強大、更可靠的基礎設施之上。

電網安全

由於其復雜性，電力基礎設施很容易受到網絡攻擊。

通過提前阻止網絡攻擊，人工智能和機器學習可以使電力系統對每個人都更安全。數據分析用於在能源使用數據中尋找網絡攻擊的指標。一旦檢測到網絡攻擊，人工智能和機器學習就可以用來對抗網絡攻擊。

預測分析

人工智能對預測分析的使用是能源管理領域的重要補充。預測能源消耗模式、天氣狀況和設備性能，都是人工智能系統通過分析大量歷史和實時數據而蓬勃發展的領域。

例如，公用事業企業可以通過使用人工智能算法來預測峰值能源需求，以改善發電和配電。除了節省資金之外，這還提高了電網的可靠性。人工智能通過對能源使用情況的精確預測，幫助能源供應商做出明智的選擇，優化資源配置。

客戶參與

人工智能和機器學習首次在能源行業使用，以改善與客戶的互動。能源行業企業可以通過應用人工智能和機器學習更好地滿足消費者的需求。數據分析用於了解客戶的能源消耗模式，然後使用這些模式告訴消費者如何通過行爲改變來減少能源使用。

提高產量

能源行業同樣利用人工智能和機器學習來提高產量。例如，石油和天然氣行業正在使用機器學習算法來優化井位和提高產量。通過分析從地震調查和其他來源收集的數據，企業可以通過分析從地震調查和其他來源收集的數據，對石油和天然氣的鑽探地點做出更明智的判斷。這將提高能源效率，同時也使電網更簡單、更高效。

儲能設備

到2030年，儲能行業預計將擴大20倍。將智能儲能設備集成到電網中是邁向更有效能源管理的一步。虛擬發電廠是這一趨勢的另一個例子，其通過儲能實現，使公用事業企業即使在供應較低的情況下也能滿足峰值需求。因此，能源行業需要建造的新發電廠將會減少。

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