預測性人工智能將如何幫助實現(xiàn)凈零排放

預測性人工智能是生成式人工智能 (AI) 的表親，其使用歷史數(shù)據(jù)中的模式來預測未來結果或對未來事件進行分類，有專家表示，該技術可用于提供可操作的見解并輔助決策和戰(zhàn)略制定。

在過去一年左右的時間里，我們看到能源行業(yè)出現(xiàn)了許多新的、令人興奮的預測性人工智能應用，以更好地維護和優(yōu)化能源資產(chǎn)。事實上，這項技術的進步非常迅速。然而，挑戰(zhàn)在于提供“正確”的數(shù)據(jù)，使它們有效。然而，由于能源行業(yè)更廣泛的數(shù)字化轉型，這一問題開始得到克服。

如今，我們不僅看到預測性人工智能在資產(chǎn)受損風險較高和需要預防性維護時的應用，還看到它與天氣和交通數(shù)據(jù)相結合，以最佳方式支持將工程師派往現(xiàn)場。反過來，這有助于提高整個能源系統(tǒng)的可靠性。

不斷變化的需求模式

雖然進一步向凈零排放轉型值得稱贊，但它確實擾亂了能源系統(tǒng)的供應方和需求方。電動汽車(EV)、住宅太陽能和電加熱都在不斷改變需求模式。與此同時，電網(wǎng)中可再生能源的增加導致供應能力波動。畢竟，沒有風，風力發(fā)電場就沒有特別的用處，沒有太陽，太陽能發(fā)電場也沒有特別的用處。

此外，我們看到的極端天氣事件越來越頻繁，過去 30 年來，極端天氣事件數(shù)量急劇上升，如今影響到世界的每個角落。這些天氣事件同時影響供應和需求，因此，供應和需求模式可能特別具有挑戰(zhàn)性。

目前媒體上很多頭條新聞都是利用預測性人工智能來學習這些新模式，并迅速部署模型以支持需求靈活性。然而，將需求與可用供應相匹配是傳統(tǒng)能源系統(tǒng)的逆向。

通過更好地預測能源系統(tǒng)何時會出現(xiàn)供需不平衡，可以更好地安排電動汽車的充電，以確保電網(wǎng)的平衡。這樣做的回報是所有人都能用上更便宜的電。此外，如果充電時間與可再生能源供應時間相吻合，那么與該需求相關的二氧化碳排放量也可以減少，因此這是一個雙贏的結果。

降低風險

當然，能源行業(yè)面臨的一大風險是能源不平衡，因為這可能導致停電。準確預測的能力對于緩解供需不平衡至關重要。

極端天氣不僅會影響供需狀況，還會損壞輸電線并妨礙發(fā)電廠正常運行。值得慶幸的是，目前已經(jīng)有一些創(chuàng)新項目，例如蘇格蘭電力公司開展的項目，旨在通過為整個系統(tǒng)提供增強的情報，更好地預測極端天氣事件何時會導致停電以及停電地點。

平衡問題

平衡能源系統(tǒng)始終依賴于能夠準確預測客戶行為。但這始終是總體層面的，因為供應商可以隨意增加或減少能源供應。然而，現(xiàn)在，隨著配電網(wǎng)變得更加活躍，分布式能源資源導致電力雙向流動，電網(wǎng)的平衡越來越精細，對局部可預測性的需求也越來越大。

值得慶幸的是，借助預測性人工智能，現(xiàn)在不僅可以從個人消費者層面了解客戶需求模式，甚至可以從設備層面了解客戶需求模式。

盡管尚未得到廣泛應用，但預測性人工智能正越來越多地被用于支持需求側靈活性，特別是電加熱和電動汽車等領域——它們通常是房屋或建筑物中最大的負載。

如果建筑物配備了儲能系統(tǒng)，那么該系統(tǒng)也更有可能配備由預測人工智能提供的優(yōu)化算法，該算法可以學習使用模式來安排電池的導入和導出。

確保新的預測模型達到標準

根據(jù)GlobalData 最近的一份報告，預測性人工智能已經(jīng)在推動可再生能源預測、電網(wǎng)運營和優(yōu)化、分布式能源資產(chǎn)的協(xié)調以及能源行業(yè)的需求側管理方面帶來顯著的改進。此外，它預測該技術將在未來幾年加強資產(chǎn)優(yōu)化和客戶細分方面發(fā)揮重要作用。

毫無疑問，它正在讓能源行業(yè)變得更好，無論是檢測和修復故障、更好地預測天氣模式，還是提供更準確的使用情況監(jiān)控。未來幾年這項技術的發(fā)展前景值得期待。

雖然未來令人興奮，但它仍處于新興技術階段，需要克服擴大規(guī)模時經(jīng)常遇到的挑戰(zhàn)。為了真正取得成功，還需要增加新的治理程序，以確保用于訓練新預測模型的數(shù)據(jù)質量達到標準。

通過詳細的日志記錄、審計跟蹤、驗證框架和監(jiān)督程序來確認所有訓練數(shù)據(jù)的完整性非常重要。然后不斷評估數(shù)據(jù)集以發(fā)現(xiàn)新問題。

因此，這正是未來能源行業(yè)數(shù)字化的重點。例如，該行業(yè)已經(jīng)開始設想能源系統(tǒng)的數(shù)字孿生，其中預測性人工智能和開放數(shù)據(jù)相結合，以更好地規(guī)劃和運營更加分散和靈活的能源系統(tǒng)。

總結

預測性人工智能（AI）在實現(xiàn)凈零排放方面具有重要作用。首先，AI可以通過大數(shù)據(jù)分析和機器學習算法對能源系統(tǒng)進行精準預測和優(yōu)化管理，幫助企業(yè)和政府制定更有效的減排策略。其次，AI在能源生產(chǎn)和利用過程中的應用，如智能電網(wǎng)管理、風力和太陽能發(fā)電預測等，可以提高能源利用效率，降低碳排放。

此外，AI還可以在交通運輸、工業(yè)生產(chǎn)、建筑設計等領域實現(xiàn)智能化管理，減少能源消耗和排放。最重要的是，AI還可以促進能源轉型和創(chuàng)新，推動可再生能源、清潔能源等低碳技術的發(fā)展和應用，為實現(xiàn)凈零排放目標提供技術支持和路徑規(guī)劃。因此，預測性人工智能的廣泛應用將為實現(xiàn)凈零排放目標提供重要支持和保障。

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