能源領(lǐng)域是現(xiàn)代經(jīng)濟中最強大、利潤最豐厚的領(lǐng)域之一。但是大多數(shù)能源公司沒有意識到他們的能源生產(chǎn)潛力，也沒有采用最新技術(shù)來提高其運營效率。目前，能源領(lǐng)域正處于大變革的邊緣。

能源領(lǐng)域追趕當今創(chuàng)新的一個方法是使用人工智能。人工智能可以給能源領(lǐng)域帶來什么，以及如何使其更高效、更安全?

讓我們直入主題。

|| 人工智能在能源領(lǐng)域的主要用途

據(jù)《福布斯》撰稿人、人工智能公司(AI for Humans)首席執(zhí)行官Fabian J. G. Westerheide所說：“誰擁有最強的人工智能，誰就能控制整個世界”。

1. 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、存儲和管理方式，使能源領(lǐng)域能夠趕上時代的發(fā)展步伐。盡管這個領(lǐng)域強大而利潤豐厚，但它仍然嚴重依賴手工工作。

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、更經(jīng)濟地存儲、處理和管理數(shù)據(jù)。實施創(chuàng)新技術(shù)可以幫助能源公司在經(jīng)濟不穩(wěn)定的情況下獲得更大競爭力，并開發(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)運作方式的新見解。

2. 預(yù)測分析

世界面臨著巨大的能源問題?，F(xiàn)代機器需要越來越多的能源來維持，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)測分析。

能源公司迫切需要改進其預(yù)測分析方法，以降低成本、節(jié)約電力、為不斷變化的環(huán)境做好準備，并提供更好的客戶服務(wù)。借助機器學習和深度學習，可以將能源行業(yè)的預(yù)測水平提升到新的高度。能源供應(yīng)商需要盡可能準確地預(yù)測需求變化、系統(tǒng)過載和可能出現(xiàn)的故障，因為在能源領(lǐng)域，出錯的成本非常高。

通用電氣發(fā)電集團(GE Power)生產(chǎn)了全球30%的電力，目前正致力于整合人工智能，以促進其能源供應(yīng)。通用電氣計劃借助人工智能和機器學習(ML)來改善其業(yè)務(wù)運營。

Anodot提供了能源領(lǐng)域人工智能預(yù)測分析解決方案的另一個示例。該初創(chuàng)公司提供實時警報和預(yù)測分析，以幫助能源公司發(fā)現(xiàn)問題并及早解決。

3. 資源管理

資源管理是能源領(lǐng)域繼人工智能預(yù)測分析之后的下一步。有了人工智能的預(yù)測機制，能源供應(yīng)商將能夠更好地分配其資源，提前準備需求，預(yù)測任何問題并盡可能節(jié)省資源。對于終端客戶來說，使用人工智能將帶來更低的電費開支和定制服務(wù)。

在2019年11月，貝克休斯(Baker Hughes)、C3.ai和微軟(Microsoft)宣布結(jié)成聯(lián)盟，以使客戶更容易采用在Microsoft Azure上運行的可擴展人工智能(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，同時減少石油和天然氣行業(yè)對環(huán)境的影響。

4. 電能儲存便利化

高效的電能儲存是一個棘手問題。隨著要存儲的電量不斷增加，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)化其電能儲存。

儲存可再生能源相當困難，因為這種能源的生產(chǎn)是周期性的，有時甚至是混亂的。將可再生能源與人工智能驅(qū)動的存儲相結(jié)合可以極大地促進儲能管理，增加業(yè)務(wù)價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80多家頂級太陽能開發(fā)商合作，通過增加存儲容量幫助他們將項目價值提高多達90%。

5. 故障預(yù)測與預(yù)防

能源是一種強大的資源，如果處理不當，可能會非常危險。例如，2018年，有故障的輸電線路被認定在加州引發(fā)了致命的野火。人工智能有潛力幫助預(yù)測和預(yù)防這種災(zāi)難，例如，人工智能可以預(yù)測系統(tǒng)過載，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)

1. 缺乏理論背景

能源領(lǐng)域采用人工智能緩慢的一個原因是決策者缺乏必要的人工智能專業(yè)知識。許多公司根本沒有足夠的技術(shù)背景來了解他們?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)考驗的方法和工具，而不是冒險嘗試新事物。

隨著越來越多的行業(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)域的決策者也開始將注意力轉(zhuǎn)向這項技術(shù)。

2. 缺乏實踐經(jīng)驗

人工智能仍然是一項新技術(shù)，掌握它的專業(yè)人員很少，因此很難找到專業(yè)人士來構(gòu)建具有真正實用價值的強大人工智能系統(tǒng)。此外，能源領(lǐng)域的運行方式非常保守。

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)字化是有問題的。存在相關(guān)的風險，如數(shù)據(jù)丟失、定制不當、系統(tǒng)故障和未經(jīng)授權(quán)訪問等。由于能源領(lǐng)域的出錯成本很高，因此許多公司不愿冒險嘗試沒有經(jīng)過驗證的新方法。

3. 過時的基礎(chǔ)設(shè)施

過時的基礎(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。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、無序的、分散在不同的格式中，并且只在本地存儲。在獲得巨額利潤的同時，由于過時系統(tǒng)的脆弱性，該行業(yè)也蒙受了巨大的損失。

4. 財務(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)驗豐富的軟件服務(wù)提供商，來開發(fā)和定制軟件，以及調(diào)整、管理和監(jiān)控它需要大量的時間和資源。

能源領(lǐng)域的企業(yè)在能夠從人工智能、機器學習和深度學習中獲益之前，他們必須愿意分配可觀的預(yù)算，并接受改變過時系統(tǒng)的風險。

總結(jié)

先進技術(shù)正在滲透到現(xiàn)代經(jīng)濟的各個方面，能源領(lǐng)域也不例外。很快，人工智能有望從一種便捷的技術(shù)發(fā)展成為能源領(lǐng)域有史以來最高效的決策者。預(yù)計它將減少人工工作量，降低風險，并改善數(shù)據(jù)和資產(chǎn)管理。但是，在光明的未來到來之前，還有很多挑戰(zhàn)需要應(yīng)對。