人工智能是可再生能源电网复原力的关键
历史性的致命冬季暴风雪使数百万德克萨斯人断电了一个月，随后，许多能源专家、政界人士和专家呼吁大力投资升级与电网相关的基础设施。美国等地的基础设施改善工作还未完成，但是现在是时候探索更好的选择以确保可靠的低碳电力了。 各界呼吁政府在电网基础设施上投入资金，升级集中式发电源的长输电线路，尝试利用过去的技术来解决当今的问题。但是现在已经有了更好、更具前瞻性的替代方案：利用分散式可再生能源的人工智能（AI）。 可再生能源提升了复杂性随着我们向电气化世界发展，更多的能源将会从分散式可再生资源中产生，比如微电网、风力发电场、私人太阳能电池板和电池。 尽管从可持续性的角度来看，它们是受欢迎的，但这也将增加全球能源网的复杂性。在未来10到15年中，电动汽车的普及、供暖系统的电气化以及风力涡轮机和太阳能电池板等分布式能源（DER）的激增需要采取精细的平衡措施，在不破坏电网的前提下使供求相匹配。 以澳大利亚为例。彭博新能源财经（BloombergNEF）预测，到2030年，澳大利亚30％的住宅、商业和工业建筑将使用太阳能，到2050年这个数字将达到60%。
企业、政府和居民消费者越来越多地通过太阳能电池板生产能源，并将这些能源存储在电池和电动汽车中或将其反馈给电网，类似的情况正出现在全球很多地区。根据我们的预测，到2025年，价值约为3600万的相关设施（如太阳能电池板、电动汽车和储能器）将在欧洲并入电网，到2030年这一数字将增加到8900万。数百万的个人设备上传和下载电力可能会导致电网紊乱。 储系统的电子转移到需要的地方，一秒一秒地无缝提供能量。 人工智能将平衡电网中的数百万设备借助人工智能软件，分散式能源资源可以将产生的多余电能发送到电网，而公用事业则将电能引导到需要的地方。同样，当需求低迷时，工业设施、办公楼、房屋和汽车的能源存储器可以储存多余的能量，而当发电量不足或不可能发电时，人工智能就会使用这些多余的能源。 很多移动部件需要协调、预测和优化，以保持电网平衡。如果将分布式能源视为音乐家，那么公用事业就是指挥者，可以使乐团保持同步，而人工智能可以实时构成交响乐。 这使以人工智能为中心的系统成为潜在的游戏规则改变者。从基础设施繁多的系统过渡到以人工智能为中心的系统，可以在几秒（而不是几天）内进行预测和控制，从而在发生不可预见的事件时，赋予电网更强的复原力和灵活性。 这意味着，公用事业、政策制定者和监管机构需要开始考虑在分散式能源方面他们想扮演什么样的角色。分布式能源生产商的拼凑工作将取决于协调和管理。由于屋顶太阳能电池板等设备，越来越多的家庭和企业自己成为能源生产商，公用事业可以在这方面发挥带头作用，因为他们面临着购买电力的客户不断减少的局面。欧洲的中型电厂规模已经从2012年的800兆瓦下降到2020年的562兆瓦，彭博新能源财经预计，到2050年，这一规模将骤降至32兆瓦。 公用事业部门将不得不决定是否与软件公司合作，或者是想将自身转变为软件公司。这些进步举措需要思维的转变，从对一些大型能源发电资产进行投资的传统模式转变为对数量呈指数增长的私有资产进行需求管理，同时还要保护客户数据和隐私以及确保电网管理的网络安全。 中央政府和地方政府还必须重新考虑其在基础设施的支出，尤其是在能源发电和输电基础设施方面。 （编辑：宁德站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
