人工智能在能源与电网管理中的应用 - 人工智能正成为构建智能电网不可或缺的部分 通过提供管理拥堵和防止停电所需的可见性 Kraken Technologies利用人工智能和机器学习作为现代能源电网的“大脑” 以平衡间歇性可再生能源供应与实时需求 协调数百万个分散的能源资产 并实现自动化运营以提高效率和稳定性 [1] - 人工智能帮助改善需求响应和能源效率 Brainbox AI和Enerbrain等工具可自主减少能源漂移 Uplight帮助公用事业公司激励节能 [2] - 人工智能通过分析包括天气模式在内的大量数据集 来促进可再生能源整合 以准确预测太阳能和风能的间歇性输出 人工智能在可再生能源中用于改善电网管理 优化能源生产 实时平衡供需 并使用机器学习预测设备故障 从而减少停机时间和成本 [2] - 例如 Envision和PowerFactors提供集成平台来管理庞大的可再生能源资产 Clir和WindESCo利用人工智能检测表现不佳的风力涡轮机 调整桨距和偏航以捕获更多能量 SkySpecs利用人工智能和自主无人机对风力涡轮机进行自动检查 而Form Energy则致力于解决储能问题 [2] 人工智能优化能源价值链 - 人工智能正在重塑电力行业 通过优化从发电到消费的整个能源价值链的流程 [3] - 能源公司利用人工智能工具数字化记录 分析大量数据和地质图 并可能识别设备过度使用或管道腐蚀等问题 人工智能用于分析地震数据 优化钻井路径 更有效地管理油藏 在最大化开采的同时减少环境影响和人为错误 [4] - 具体应用包括 AI Driller利用人工智能远程管理多个钻井平台的钻井过程 Petro AI和Tachyus部署基于物理信息的人工智能模型进行产量预测和油藏管理 油田服务巨头贝克休斯和C3.ai利用企业人工智能预测其资产故障 而Buzz Solutions分析视觉数据以进行电力线路检查 [4] 人工智能在电动汽车并网与电网稳定中的作用 - WeaveGrid和Camus Energy利用人工智能帮助公用事业公司将电动汽车和其他分布式资源整合到电网中 而不会导致过载 [5] - WeaveGrid专注于通过软件管理电动汽车充电 优化充电时间以匹配电网容量和可再生能源可用性 [5] - Camus Energy使用人工智能 特别是机器学习 创建“副驾驶”系统 以高精度预测电力需求和功率流 这加速了电网复杂的物理计算 并提高了在电动汽车充电高峰等事件期间的稳定性 [5] 人工智能在碳排放与ESG管理中的应用 - 人工智能用于碳排放和ESG管理 以集中数据 优化运营 监控供应链并改进报告 它帮助企业进行实时跟踪 排放预测分析以及实时供应链管理 此外 人工智能自动化ESG报告 排放数据异常检测等任务 并帮助应对复杂的监管环境 [6] - Carbon Chain和Watershed利用人工智能和机器学习为企业提供准确 可扩展且精细的碳排放测量和管理 尤其关注复杂的供应链排放 [6] - Carbon Chain通过自动摄取和分析大量供应链数据来生成详细的 可供审计的报告 从而帮助企业核算其总碳影响 该平台使用机器学习从多样化且通常分散的数据源中摄取数据 以构建精细的排放图景 [7] - Watershed在其企业可持续发展平台上广泛利用人工智能 以自动化数据收集 提高数据准确性 并提供可操作的脱碳见解 其关键的人工智能工具是“产品足迹” 该工具使用先进的人工智能模型将每个采购项目分解为其构成材料和流程 追踪上游步骤 如原材料提取 制造和运输 这种方法取代了缓慢 手动生命周期评估或不精确的基于支出的估算 可在几分钟内生成详细的排放概况 [8] 人工智能发展带来的能源消耗挑战 - 人工智能的进步带来了代价 有报告显示 人工智能数据中心高度集中的州和地区 其电费账单的涨幅远高于全国其他地区 [9] - 大型科技公司和人工智能实验室正在建设巨型数据中心 在某些情况下消耗1吉瓦或更多的电力 足以供超过80万户家庭使用 [9] - 数据中心数量最多的州 其电价涨幅也最大 拥有666个数据中心的弗吉尼亚州拥有全国最多的这些高耗能设施 该州居民电价在8月份同比上涨了13% 涨幅仅次于伊利诺伊州的15.8% 为全国第二高 伊利诺伊州拥有244个数据中心 在各州中排名第四 [9] - 越来越多的科技抵制情绪出现 一些政客批评前政府与大型科技公司达成私下交易 并迫使消费者补贴数据中心的成本 这意味着可能会看到更多州采用Oklo模式 即数据中心提供自己的电力供应 以避免加重消费者负担 [10]