2024年人工智能在能源管理领域的十大趋势

Accenture的一份报告指出，到2035年，能源领域采用人工智能可以使能源效率提高20%。

人工智能在重塑能源管理行业中发挥什么作用？

近年来，人工智能已成为能源和电力行业日益重要的技术。其可以自动化和优化各种与能源相关的活动，从而提高运营效率和成本，改善能源管理，并减少对环境的不利影响。需求预测是人工智能在能源行业中应用的最重要领域之一。公用事业企业可以借助人工智能系统来改善资源分配和管理，人工智能系统可以通过分析消费者行为、天气模式和其他变量的数据来更准确地预测能源使用情况。

在人工智能的帮助下，能源的产生和分配可能会得到优化。

例如，机器学习算法可以分析来自太阳能或风力发电厂的数据，以识别模式，并对未来的能源生产做出预测。可再生能源有时不稳定的输出，对于运营商而言可能更容易管理。人工智能在能源行业最重要的应用之一是建筑能源管理领域。人工智能设备可以监控和评估建筑物的能源使用情况，识别浪费行为，并提供改进建议。这有可能为建筑业主和居住者节省大量资金，同时减少碳足迹。

能源智能

公用事业可以通过多种方式从机器学习、和计算机视觉等人工智能(AI)功能中受益，包括提高需求预测的准确性、提高能源生产和分配的效率，以及更快地排除故障机械。在降低成本的同时，可以提高设施提供服务的效率和质量。

由于公用事业企业面临着越来越大的压力，需要优化能源生产和分配，以满足不断增长的需求，同时确保其系统保持可靠和成本效益，因此能源和电力行业的人工智能市场受益。

通过提高电网集成可再生能源的能力，控制能源储存和分配，人工智能可以帮助缓解与可再生能源使用相关的各种问题。这有可能提高电力系统的可靠性和稳定性，同时降低成本，并提高能源生产的可持续性。

能源领域人工智能十大趋势

智能电网

智能电网是通过在能源管理中使用人工智能而实现的想法。为了最大限度地提高发电、输电和使用效率，“智能电网”将现有的电力基础设施与人工智能等尖端技术结合起来。

人工智能算法可以评估来自智能电表、传感器和物联网设备的实时数据，以发现异常情况、预测设备故障，并优化能源流。人工智能通过智能调节能源分配，帮助公用事业企业找到供需之间的最佳平衡点。能源浪费减少，整个电网的效率显著提高。人工智能即将对能源管理行业产生深远影响。

微电网

微电网是较小版本的电网，可以独立于更大、更集中的电网自主运行。微电网控制系统利用人工智能和机器学习来调节能量流，并最大限度地提高效率。微电网越来越受欢迎，因为其能将可再生能源集成到电网中，并在停电时提供备用电源。

检测能源盗窃和欺诈

当有人非法从电网获取电力时，就会发生能源盗窃。歪曲能源统计数据或使用情况被视为能源欺诈。利用人工智能和机器学习进行自动异常检测，可以提醒公用事业企业注意潜在问题。通过这样做，能源提供商可以保护其资产，减少不必要的能源使用，并将节省的费用收入囊中。

电网管理、能源效率和需求响应

可持续能源管理在很大程度上依赖于提高能源效率，而人工智能在这方面至关重要。人工智能系统可以分析消费习惯并构建能源模型，以查明效率低下的情况，并提供减少浪费的解决方案。

人工智能使需求响应计划成为可能，以在高需求时期减少能源使用。消费者可以通过使用人工智能智能设备和家庭自动化系统参与需求响应工作，帮助缓解电网拥堵，并支持更清洁的能源环境。

能源交易

由于能源输送的时间敏感性，能源交易与其他商品交易不同。对于能源经销商而言，这既是一个困难，也是一个机遇，因为能源市场的流动性正在增强。预测能源需求和向交易者提供有关能源定价的实时信息，是人工智能和机器学习提高能源交易市场效率的两种方式。

能源经销商可以利用这些数据来更好地确定能源购买和销售的时间。购电协议(PPA)是一种可以在区块链上执行的新型金融合同。区块链技术的采用提高了这些合同的有效性，因为与更传统的PPA平台相比，其可以加快交易速度，降低相关成本，并且建立在更强大、更可靠的基础设施之上。

电网安全

由于其复杂性，电力基础设施很容易受到网络攻击。

通过提前阻止网络攻击，人工智能和机器学习可以使电力系统对每个人都更安全。数据分析用于在能源使用数据中寻找网络攻击的指标。一旦检测到网络攻击，人工智能和机器学习就可以用来对抗网络攻击。

预测分析

人工智能对预测分析的使用是能源管理领域的重要补充。预测能源消耗模式、天气状况和设备性能，都是人工智能系统通过分析大量历史和实时数据而蓬勃发展的领域。

例如，公用事业企业可以通过使用人工智能算法来预测峰值能源需求，以改善发电和配电。除了节省资金之外，这还提高了电网的可靠性。人工智能通过对能源使用情况的精确预测，帮助能源供应商做出明智的选择，优化资源配置。

客户参与

人工智能和机器学习首次在能源行业使用，以改善与客户的互动。能源行业企业可以通过应用人工智能和机器学习更好地满足消费者的需求。数据分析用于了解客户的能源消耗模式，然后使用这些模式告诉消费者如何通过行为改变来减少能源使用。

提高产量

能源行业同样利用人工智能和机器学习来提高产量。例如，石油和天然气行业正在使用机器学习算法来优化井位和提高产量。通过分析从地震调查和其他来源收集的数据，企业可以通过分析从地震调查和其他来源收集的数据，对石油和天然气的钻探地点做出更明智的判断。这将提高能源效率，同时也使电网更简单、更高效。

储能设备

到2030年，储能行业预计将扩大20倍。将智能储能设备集成到电网中是迈向更有效能源管理的一步。虚拟发电厂是这一趋势的另一个例子，其通过储能实现，使公用事业企业即使在供应较低的情况下也能满足峰值需求。因此，能源行业需要建造的新发电厂将会减少。