預(yù)測(cè)性人工智能將如何幫助實(shí)現(xiàn)凈零排放

預(yù)測(cè)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(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)結(jié)果或?qū)ξ磥?lái)事件進(jìn)行分類(lèi)，有專家表示，該技術(shù)可用于提供可操作的見(jiàn)解并輔助決策和戰(zhàn)略制定。

在過(guò)去一年左右的時(shí)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(yù)測(cè)性人工智能應(yīng)用，以更好地維護(hù)和優(yōu)化能源資產(chǎn)。事實(shí)上，這項(xiàng)技術(shù)的進(jìn)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(zhuǎn)型，這一問(wèn)題開(kāi)始得到克服。

如今，我們不僅看到預(yù)測(cè)性人工智能在資產(chǎn)受損風(fēng)險(xiǎn)較高和需要預(yù)防性維護(hù)時(shí)的應(yīng)用，還看到它與天氣和交通數(shù)據(jù)相結(jié)合，以最佳方式支持將工程師派往現(xiàn)場(chǎng)。反過(guò)來(lái)，這有助于提高整個(gè)能源系統(tǒng)的可靠性。

不斷變化的需求模式

雖然進(jìn)一步向凈零排放轉(zhuǎn)型值得稱贊，但它確實(shí)擾亂了能源系統(tǒng)的供應(yīng)方和需求方。電動(dòng)汽車(chē)(EV)、住宅太陽(yáng)能和電加熱都在不斷改變需求模式。與此同時(shí)，電網(wǎng)中可再生能源的增加導(dǎo)致供應(yīng)能力波動(dòng)。畢竟，沒(méi)有風(fēng)，風(fēng)力發(fā)電場(chǎng)就沒(méi)有特別的用處，沒(méi)有太陽(yáng)，太陽(yáng)能發(fā)電場(chǎng)也沒(méi)有特別的用處。

此外，我們看到的極端天氣事件越來(lái)越頻繁，過(guò)去 30 年來(lái)，極端天氣事件數(shù)量急劇上升，如今影響到世界的每個(gè)角落。這些天氣事件同時(shí)影響供應(yīng)和需求，因此，供應(yīng)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(yù)測(cè)性人工智能來(lái)學(xué)習(xí)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(yīng)相匹配是傳統(tǒng)能源系統(tǒng)的逆向。

通過(guò)更好地預(yù)測(cè)能源系統(tǒng)何時(shí)會(huì)出現(xiàn)供需不平衡，可以更好地安排電動(dòng)汽車(chē)的充電，以確保電網(wǎng)的平衡。這樣做的回報(bào)是所有人都能用上更便宜的電。此外，如果充電時(shí)間與可再生能源供應(yīng)時(shí)間相吻合，那么與該需求相關(guān)的二氧化碳排放量也可以減少，因此這是一個(gè)雙贏的結(jié)果。

降低風(fēng)險(xiǎn)

當(dāng)然，能源行業(yè)面臨的一大風(fēng)險(xiǎn)是能源不平衡，因?yàn)檫@可能導(dǎo)致停電。準(zhǔn)確預(yù)測(cè)的能力對(duì)于緩解供需不平衡至關(guān)重要。

極端天氣不僅會(huì)影響供需狀況，還會(huì)損壞輸電線并妨礙發(fā)電廠正常運(yùn)行。值得慶幸的是，目前已經(jīng)有一些創(chuàng)新項(xiàng)目，例如蘇格蘭電力公司開(kāi)展的項(xiàng)目，旨在通過(guò)為整個(gè)系統(tǒng)提供增強(qiáng)的情報(bào)，更好地預(yù)測(cè)極端天氣事件何時(shí)會(huì)導(dǎo)致停電以及停電地點(diǎn)。

平衡問(wèn)題

平衡能源系統(tǒng)始終依賴于能夠準(zhǔn)確預(yù)測(cè)客戶行為。但這始終是總體層面的，因?yàn)楣?yīng)商可以隨意增加或減少能源供應(yīng)。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(dǎo)致電力雙向流動(dòng)，電網(wǎng)的平衡越來(lái)越精細(xì)，對(duì)局部可預(yù)測(cè)性的需求也越來(lái)越大。

值得慶幸的是，借助預(yù)測(cè)性人工智能，現(xiàn)在不僅可以從個(gè)人消費(fèi)者層面了解客戶需求模式，甚至可以從設(shè)備層面了解客戶需求模式。

盡管尚未得到廣泛應(yīng)用，但預(yù)測(cè)性人工智能正越來(lái)越多地被用于支持需求側(cè)靈活性，特別是電加熱和電動(dòng)汽車(chē)等領(lǐng)域——它們通常是房屋或建筑物中最大的負(fù)載。

如果建筑物配備了儲(chǔ)能系統(tǒng)，那么該系統(tǒng)也更有可能配備由預(yù)測(cè)人工智能提供的優(yōu)化算法，該算法可以學(xué)習(xí)使用模式來(lái)安排電池的導(dǎo)入和導(dǎo)出。

確保新的預(yù)測(cè)模型達(dá)到標(biāo)準(zhǔn)

根據(jù)GlobalData 最近的一份報(bào)告，預(yù)測(cè)性人工智能已經(jīng)在推動(dòng)可再生能源預(yù)測(cè)、電網(wǎng)運(yùn)營(yíng)和優(yōu)化、分布式能源資產(chǎn)的協(xié)調(diào)以及能源行業(yè)的需求側(cè)管理方面帶來(lái)顯著的改進(jìn)。此外，它預(yù)測(cè)該技術(shù)將在未來(lái)幾年加強(qiáng)資產(chǎn)優(yōu)化和客戶細(xì)分方面發(fā)揮重要作用。

毫無(wú)疑問(wèn)，它正在讓能源行業(yè)變得更好，無(wú)論是檢測(cè)和修復(fù)故障、更好地預(yù)測(cè)天氣模式，還是提供更準(zhǔn)確的使用情況監(jiān)控。未來(lái)幾年這項(xiàng)技術(shù)的發(fā)展前景值得期待。

雖然未來(lái)令人興奮，但它仍處于新興技術(shù)階段，需要克服擴(kuò)大規(guī)模時(shí)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(xùn)練新預(yù)測(cè)模型的數(shù)據(jù)質(zhì)量達(dá)到標(biāo)準(zhǔn)。

通過(guò)詳細(xì)的日志記錄、審計(jì)跟蹤、驗(yàn)證框架和監(jiān)督程序來(lái)確認(rèn)所有訓(xùn)練數(shù)據(jù)的完整性非常重要。然后不斷評(píng)估數(shù)據(jù)集以發(fā)現(xiàn)新問(wèn)題。

因此，這正是未來(lái)能源行業(yè)數(shù)字化的重點(diǎn)。例如，該行業(yè)已經(jīng)開(kāi)始設(shè)想能源系統(tǒng)的數(shù)字孿生，其中預(yù)測(cè)性人工智能和開(kāi)放數(shù)據(jù)相結(jié)合，以更好地規(guī)劃和運(yùn)營(yíng)更加分散和靈活的能源系統(tǒng)。

總結(jié)

預(yù)測(cè)性人工智能（AI）在實(shí)現(xiàn)凈零排放方面具有重要作用。首先，AI可以通過(guò)大數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)能源系統(tǒng)進(jìn)行精準(zhǔn)預(yù)測(cè)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(guò)程中的應(yīng)用，如智能電網(wǎng)管理、風(fēng)力和太陽(yáng)能發(fā)電預(yù)測(cè)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(yùn)輸、工業(yè)生產(chǎn)、建筑設(shè)計(jì)等領(lǐng)域?qū)崿F(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(jìn)能源轉(zhuǎn)型和創(chuàng)新，推動(dòng)可再生能源、清潔能源等低碳技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用，為實(shí)現(xiàn)凈零排放目標(biāo)提供技術(shù)支持和路徑規(guī)劃。因此，預(yù)測(cè)性人工智能的廣泛應(yīng)用將為實(shí)現(xiàn)凈零排放目標(biāo)提供重要支持和保障。

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