在当今时代，人工智能（AI）和机器学习（ML）是两个备受关注的商业术语。各行各业的企业都在寻求实施这些技术以改进和自动化他们的核心流程。能源行业也不例外。
可再生能源公司或清洁能源公司（包括太阳能、风能、水能、电池和核能）多年来一直在利用机器学习的力量。这使得他们能够降低成本、提高预测的准确性，并增加他们投资组合的回报率。这种趋势可能会以更快的速度继续发展。
如果公司涉足能源行业——或者消耗大量的电力——那么机器学习和人工智能就有可能提升其性能。但具体是如何做到的呢？让更仔细地看看。
在能源领域，电网管理是人工智能最激动人心的应用之一。电力是通过一套复杂的网络（也称为电网）产生并交付给客户的。电网的一个挑战是，电力的产生和需求必须始终匹配。否则，可能会发生停电和故障。
尽管有许多储存能量的方法，但最常见的方法是抽水蓄能，这涉及到将水抽到特定的高度，然后通过允许水落到涡轮机上来利用它。
很难预测电网将使用可再生能源产生多少电力。毕竟，这取决于许多因素，如阳光和风。
需求的大幅波动可能会使那些主要使用可再生能源生产能源的国家付出高昂的代价。随着大多数国家转向绿色能源，有效地应对需求波动变得越来越困难。例如，德国计划到2050年使用可再生能源覆盖其80%的电力消耗。
在德国等国家，需要克服两个重大挑战。首先是需求波动。在特定的日子或一年中的某个时期（例如圣诞节）电力需求激增并不罕见。其次是波动性。在任何情况下，如果风不吹或天空多云，可能需要补充电站或化石燃料驱动的设施来满足额外的需求。
除了匹配能源生产和能源消费外，人工智能也是确保电网可靠性和鲁棒性的重要因素。
2003年，俄亥俄州发生了一起大规模停电事件，由一根低垂的高压电线刷过一棵过度生长的树木引发。由于电力系统警报失败，没有迹象表明这一事件的发生。电力公司在另外三根电线因类似原因倒下后才发现问题。最终，这种疏忽导致了整个电网的失败。
此外，停电持续了两天，影响了5000万人，11人死亡，损失约60亿美元。
许多国家与公司合作，分析和预测天气数据和电力。为了预测任何给定时间产生的风能和太阳能的数量，德国启动了一个与EWeLiNE的项目。
他们利用庞大的历史数据集来训练他们的机器学习算法，有效地预测天气和电力变化。除了从风力涡轮机或太阳能电池板收集的数据外，他们还利用历史数据集来训练他们的机器学习算法。
关键应用是使用人工智能和机器学习来确定在现场和能源市场中实时使用能源灵活性的最佳方式。
这些包括：
价格优化
平衡服务和需求侧响应
能源市场交易
用于预测和自动化基于多个来源的能源控制的一些常见数据集包括：
聚合站点数据
单个站点数据
电网频率数据
历史电网数据
交易能源市场的价格
天气预报
历史天气数据
使用机器学习技术，可以实现预测性维护。传感器从电力线路、机械和站点（带有时间戳的数据）收集操作时间序列数据。
机器学习算法可以检测一个组件是否即将在X时间内（或n步）失败。此外，它们还可以预期机械的剩余使用寿命或下一次故障将何时发生。
除了有效预测机器故障并防止停电和停机外，这些算法还优化维护活动和周期性，从而降低维护成本。
例如，英国开始安装相量测量单元以防止电力线路故障。它们可以测量：
电压表和电流表
GPS（全球定位系统）
时间（微秒）
设备识别
因此，现在可以完全防止像伦敦停电这样的事件。最终，人工智能和机器学习可以帮助能源公司从反应性维护转变为预测性维护。
除了天气预报和可再生能源源优化外，人工智能还用于探索和钻探化石燃料能源源。
机器人设备将被用来探索、收集地面以上数据，并根据信息进行分析，以确定新的钻探石油和天然气的位置。
转向可再生能源不仅仅是政府和电力公司的事情。像谷歌和微软这样的公司正在减少他们的能源消耗，以积极影响环境和他们的底线。
谷歌以其遍布全球的智能数据中心而闻名。这些数据中心产生了大量的热量，需要大量的电力来冷却。
DeepMind AI实施了最先进的机器学习模型，将其谷歌数据中心的能源冷却降低了40%；这降低了他们的公用事业成本，并帮助减少了总体排放，减少了他们的碳税义务。
随着发达国家努力实现完全绿色经济，维护一个安全、平衡和可靠的电网是优先事项。
机器学习和人工智能在能源领域肯定还有很长的路要走。
目标是实施100%的可再生能源，AI控制的电力分配和电网智能管理，以创建一个数字电网，使公用事业公司和消费者之间能够进行双向通信。
智能电网的目标是为消费者提供持续的数据收集和显示，以便他们可以通过智能电表、传感器和警报设备进一步改善他们的能源消费行为。
除了预测需求、提高性能、降低成本和防止系统故障外，它还可以输入到机器学习算法中。
虽然智能电网正在几个发达国家实施，但在实施100%的可再生能源、AI控制的电力分配和电网管理之前还有很长的路要走。
Q1. 什么是能源分析？
A. 能源分析指的是收集、分析和解释与能源消耗、生产和效率相关的数据的过程。它涉及使用先进技术和技巧来提取洞察力，优化能源使用，识别模式，并为提高能源性能、降低成本和最小化环境影响做出明智的决策。
Q2. 能源分析师的范围是什么？
A. 能源分析师的范围涉及分析能源使用，识别低效，并提出优化能源消耗的策略。他们评估能源数据，进行能源审计，评估节能技术，并提供降低成本和环境影响的建议。能源分析师可能在包括建筑、制造业、交通和公用事业在内的各个领域工作，旨在提高能源效率、可持续性以及整体能源性能。