人工智能四大应用方向加速能源转型

人工智能四大应用方向加速能源转型

　　利用风能的东西都有哪些,风能利用的发展,利用风能英语2021年9月，世界经济论坛、彭博新能源财经、德国能源署联合发布《南洋理工风能》研究报告。

　　报告分析了人工智能技术在能源分散化、数字化和脱碳化转型过程中的巨大需求和应用范围，从设计、赋能、治理三方面提出了九项原则，旨在释放人工智能潜力，助力能源转型如果风能传递心愿、政策制定者等利益相关方提出了指导性建议，即加强各方合作、优化市场运作机制、建立更明确的能源数据法规等。

　　2021年8月间气候变化专门委员会发布的第六次评估报告以及近年来日益明显的热浪、洪水和野火等气候变化，均引起了三湘风能和投资者的。随着第二十六届联合国气候变化缔约方大会（重庆风能招聘）的临近，预计气候目标的发布速度将进一步加快。低碳经济转型进程亟需加速，能源领域是这一进程的核心挑战，人工智能在促进能源转型中将发挥重要作用。

　　为实现深度脱碳，需要将能源系统的二氧化碳排放量迅速降至极低水平。能源系统脱碳化转型带来一体化和电气化变革，电力、交通、工业、建筑等行业之间的互动显著增强，且该系统将由相互依赖的能风能储量巨大络构成。为了加快向广泛、实惠、低碳化能源供应的转变，需要进一步优化能源系统的各个环节，并强化每个环节之间的协调与合作。

　　能源系统转型包括迅速扩大可再生能源的供应以及供暖、工业和交通大规模清洁电气化。随着电动汽车保有量的增加、电池储能成本的下降以及建筑和重工业均趋向净零排放用电，预计从2019年到20年，电力在全球能源需求中占比将增加%。电力将被越来越多地用于供暖和制冷、运输，甚至是制备氢气等。

　　在彭博新能源财经的《风能 太阳能 潮汐》中，有一项关于未来能源经济转型的长期预期，即到20年，%的发电量将来自太阳能和风能，分别达到7.6太瓦和4.6太瓦。且该假设建立在维持目前政策基础上，这反映出即使不考虑高昂的煤炭价格或净零排放目标，太阳能、风能和储能经济也成为电力行业快速脱碳的重要驱动力。

　　提高可再生能源发电的比例将使电力系统包含更多来自间歇式发电机供电，而且更加分散。目前，分布式小型光伏电站占全球发电装机容量的4%，中型发电厂的装机容量为9兆瓦，根据彭博新能源财经能源转型的预测，到20年，分布式小型光伏电站占比将提升至13%，而中型发电厂的装机容量将缩减%以上，仅1兆瓦。

　　根据脱碳目标及目前发展趋势判断，未来将有大量的实体设有关风能书，尤2014北京风能大会的接入热风能不能中，电流也将变得越来越动态和多向性（小孩白驳风能治好吗），诸如小型分布式设备可能会发电并风能乡村振兴、电动汽车快充等导致需求激增、智能家居等设备可风能快速晾衣器运营商不知情的情风能具体形式，这些都将对电流的稳定性产生不小的影响。

　　▲i仅包括电池、电动和插电式混合动力乘用车（风能景观设施）。ii仅包括太阳能和风能（天顺风能包头）。iii包括大型电站级和节能型锂离子电池存储。来源：改编自德国能源署（通风能吃蝉蛹吗），图片来自彭博新能源财经（翁牛特旗风能资源）

　　人工智能指的是一个更加宽泛的概念，并非一项单一的技术或产品，而是一套能从大量数据库中挖掘有效信息、进行模式识别以及预测潜在结果的算法。行业内已经有一些人工智能的应用案例，但要快速、安全和经济地摆脱对化石燃料的依赖，就要更大规模、更快速地部署人工智能技术。

　　人工智能是一款能够应对全球能源转型复杂性、提高系统效率，从而降低成本、加快转型速度的强大工具，主要应用于四个重点领域：可再生能源发电能力和需求风能的噪音运行和优化、能源需求管理以及材料发现和创新。根据德国能源署在2020年 对人工智能在能源行业应用领域的分析（风功率密度与风能密度），人工智能应用根据使用的数据资料可分为以下几类：市场、商品和气象数据， 图像和k21，设备和传感器数据。以下各节将对这些应用详细说 明。

　　人工智能在可再生能源发电能力和需求预测中的应用主要表现为如图2中的1-7，具体如下：

　　太阳能和风能电场的选址。选址对发电厂的容量因数影响较大，通过借助人工智能技术，可以寻找既有的日照和风力资源又便于接朔州风能资源基础设施的地点。

　　发电厂的建设。当发电厂开工建设后，人工智能也可以用于管理建设进度，例如优化设备运送到现场的顺序和识别低效的施工流程。

　　改善产品设计。人工智能还可以帮助改善产品设计，例如在新型人体工程学风电机组叶片、光伏面板或电力电子器件、控制系统的设计方面。

　　预测故障和停工。发电厂投产后，运营商需要对其进行定期维护，以避免因系统故障导致停机和额外的维修费用。

　　优化维护计划。人工智能通过借助传感器的实时监测数据，在检测到异常状况时触发预警，为海上风电场等偏远设施维护节省大量成本。

　　太阳能和风能设备发电量的预测。目前，预测太阳能和风能电场的发电时间与发电量仍比较困难，人工智能通过学习历史气象数据、传感器数据例如实时风速和日照强度等测量数据、图像和k21数据（福建风能叶片招聘）能够实现对太阳能和风能设备发电量的预测。

　　预测电力需求。该预测过程也相当复杂，处理不当容易导致停电或可再生能源短缺，人工智能通过对历史消费数据分析，来帮助预测系统的电力需求。

　　借助人工智能大风能开空调吗的运行方式，进一步提高现有线路的输电和配电能力，并延长设备的使用寿命，将是支撑能源转型的关键因素。