Covid-19可能使我們不知所措，使生活和生計陷入停頓，但這并不是世界面臨的最大問題。

更大的危機盯著我們，威脅著人類的生存：氣候變化。為了加快能量轉(zhuǎn)換過程，現(xiàn)在有必要將人工智能（AI）和機器學(xué)習(xí)（ML）與能量集成在一起。AI不僅與能源管理有關(guān)。它可以成為與我們的可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)相一致的應(yīng)對氣候變化的有效工具。

能源部門通常需要龐大的基礎(chǔ)設(shè)施才能運作。它還會產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)。人工智能可以將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為洞察力，提高效率并降低成本。從石油和天然氣到可再生能源領(lǐng)域的主要能源參與者都在轉(zhuǎn)向AI以簡化運營。美國和德國已經(jīng)部署了這種AI系統(tǒng)以提高效率。

例如，通用電氣(GeneralElectric)使用AI分析平臺來監(jiān)控風(fēng)力渦輪機的性能。谷歌(Google)子公司DeepMind一直在將機器學(xué)習(xí)算法應(yīng)用于美國700兆瓦的風(fēng)力發(fā)電裝機容量。

印度加快了可再生能源安裝的步伐，以實現(xiàn)最后一英里的電氣化。增加可再生能源在能源結(jié)構(gòu)中的份額帶來了一系列新的問題，比如電網(wǎng)穩(wěn)定性。該國在管理能源需求方面也面臨挑戰(zhàn)，人工智能應(yīng)用程序可以將能源需求降至最低。

人工智能的應(yīng)用

電網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施和穩(wěn)定性：可再生能源（RES）的日益利用及其近年來的發(fā)展給電力系統(tǒng)運營商帶來了嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。例如，對太陽和風(fēng)的依賴使電網(wǎng)不穩(wěn)定?？赡馨l(fā)生的情況是，陰天不會產(chǎn)生足夠的電力來滿足能源需求，或者在晴天時發(fā)電會超過需求。

通過集成AI，可以提前預(yù)測此模式，因此可以通過相應(yīng)地自動化操作來進(jìn)行網(wǎng)格調(diào)整。帶有實時控制和先進(jìn)負(fù)載控制系統(tǒng)的電網(wǎng)自動化將帶來運營的靈活性。智能電網(wǎng)和智能儀表是AI系統(tǒng)的主要功能。

當(dāng)前用于發(fā)電的能源結(jié)構(gòu)非常多樣化。過去，它以煤炭為主。近年來，正在添加其他幾個來源。太陽能和風(fēng)能的份額大大增加。現(xiàn)在，可再生能源貢獻(xiàn)了四分之一的份額。

這也創(chuàng)造了安裝混合能源系統(tǒng)的潛力。特別適用于可隔離運行的微電網(wǎng)和微型電網(wǎng)的建設(shè)?；旌夏茉聪到y(tǒng)是各種可再生能源發(fā)電機和電池存儲系統(tǒng)的集成?？梢允褂肁I系統(tǒng)無縫地實現(xiàn)這種集成。

儲能：這是可再生能源的組成部分，尤其是當(dāng)我們談到電網(wǎng)獨立能源和不間斷電源時。無論是太陽能還是風(fēng)能，兩種主要能源來源（主要是能源結(jié)構(gòu)）都因其根據(jù)天氣條件運行而受到限制。

人工智能在儲能系統(tǒng)中有很多應(yīng)用。遠(yuǎn)程監(jiān)視和維護(hù)電池就是其中之一。能源儲存越智能，可再生能源系統(tǒng)的效率就越高。

同樣，通過收集數(shù)據(jù)，預(yù)測分析可以幫助更好地了解性能并預(yù)測可能的故障。將AI引入能量存儲將增加電池的正常運行時間，從而提高ROI。電池診斷和電池管理是AI可以在電池操作方面產(chǎn)生巨大影響的主要領(lǐng)域。

輸配電

隨著印度能源需求的增加，配電公司應(yīng)該引入快速反應(yīng)模式，即在某一點上產(chǎn)生的過剩能源被成功地轉(zhuǎn)移到能源短缺的點上。通過預(yù)測分析，這樣的計算可以提前完成。人工智能的集成將減少誤差，提高可預(yù)測性，并使這些過程的自動化達(dá)到平衡。

目前，電力供應(yīng)主要依賴中央電網(wǎng)。隨著電網(wǎng)的分散，許多小電廠將形成分散的電網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施，共同應(yīng)對能源需求。

人工智能將在這些系統(tǒng)的管理中發(fā)揮關(guān)鍵作用。這也將減少能源輸送和分配（T&D）期間的損失。部署人工智能系統(tǒng)對監(jiān)控竊電也至關(guān)重要，竊電是印度輸配電損失的主要原因。

集成人工智能的能源基礎(chǔ)設(shè)施將是一個復(fù)雜的系統(tǒng)。它還會產(chǎn)生憂慮，因為AI有權(quán)做出決策。人工智能系統(tǒng)的決策需要基于推理。

由于機器學(xué)習(xí)是一個復(fù)雜的過程，很難理解為什么要做出某些決定（這個概念被稱為可解釋人工智能-XAI）。這是一個新的研究領(lǐng)域，為研究人員和熱心人工智能的企業(yè)家創(chuàng)造了更多的探索空間。人工智能決策無法解釋也是自動駕駛汽車的一大障礙。一旦有了突破，電網(wǎng)就有可能在沒有人為干預(yù)的情況下實現(xiàn)完全自主。

智能住宅和智能建筑

目前，印度城市的建筑和家庭都在改造智能解決方案或智能系統(tǒng)。智能建筑概念有著巨大的潛力，解決方案可以安裝在施工階段本身，降低成本。暖通空調(diào)（HVAC）是人工智能在節(jié)能和智能操作方面發(fā)揮作用的一個領(lǐng)域。它可以顯著降低終端用戶的電費。

新技術(shù)是能源管理精確應(yīng)用的前沿。隨著終端消費者意識到他們的消費模式，智能系統(tǒng)將實現(xiàn)有意識的電力消耗。這為人工智能服務(wù)于配電商和最終用戶打開了可能性，并為能源管理創(chuàng)造了一種互動式模式，使雙方受益。