人工智能和機器學習軟件的發(fā)展與可再生能源的生存能力提高息息相關

供應鏈數(shù)字(Supply Chain Digital)的一篇文章中，來自C3.ai的專用AI軟件的優(yōu)勢強調了公用事業(yè)部門在電網資產管理，預測能力和提高能源效率方面的優(yōu)勢。

同樣，Energy Digital探索了企業(yè)AI的利用如何以前所未有的速度獲得增長的動力：

Gartner的一項調查發(fā)現(xiàn)，實施AI的企業(yè)數(shù)量在2015年至2019年之間增長了270%：

“四年前，人工智能的實施很少見，只有10%的調查受訪者表示其企業(yè)已經部署或不久將部署人工智能。Gartner副總裁克里斯·霍華德(Chris Howard)表示，在2019年，這一數(shù)字已躍升至37%。

增強可再生能源

智能電網：AI的優(yōu)勢在于其在“智能電網”中的配置-基于云的IoT集成網絡，該網絡將數(shù)據(jù)整合到一個位置，并允許分析軟件對其效率進行分析。

不僅如此，還可以使用預測軟件來更準確地預測天氣模式和環(huán)境狀況，這對于依賴于這些因素的幾乎所有形式的可再生能源都是必不可少的信息。

微電網：為了提高常規(guī)電網的穩(wěn)定性，許多能源機構都選擇在高峰期或緊急情況下(例如停電)補充電力-實際上，微電網的國際市場預計將大幅增長。AI對能量流的調節(jié)可以消除對浪費的“瓶頸”以防止電網過載的需要，而是可以將多余的能量存儲在電池存儲終端中，并在需要時重新分配。

安全性：借助適當設置的IoT傳感器網絡，可再生能源公司將能夠監(jiān)控其設備的狀態(tài)，借助AI分析可以迅速檢測出故障，然后才有時間發(fā)展成成本更高的問題。

此外，圖像識別AI軟件(例如C3.ai的地理空間感知功能)使工程師無需陷入潛在的風險狀況;可以分析視頻素材和照片來診斷故障。

人工智能在可再生能源中的主要用途

維斯塔斯(Vestas)：2019年，風能巨頭維斯塔斯(Vestas)收購了科技初創(chuàng)公司Utopus Insights，以向客戶提供一套分析軟件，以協(xié)助能源行業(yè)的轉型。

該公司的目標是“以一種經濟有效的方式來確保電網的穩(wěn)定性，因為可再生能源逐漸取代了傳統(tǒng)的化石燃料發(fā)電廠。”

GE：通用電氣(GE)是能源行業(yè)網格分析的創(chuàng)新者，發(fā)布了其新產品組合的詳細信息，這些產品旨在通過AI和ML(機器學習)分析優(yōu)化電網：風暴就緒，網絡連接和有效慣性。