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能源領域是現(xiàn)代經(jīng)濟中最強大、利潤最豐厚的領域之一。但是大多數(shù)能源公司沒有意識到他們的能源生產(chǎn)潛力，也沒有采用最新技術來提高其運營效率。目前，能源領域正處于大變革的邊緣（來自：人工智能是新的能源，smart－energy）能源領域追趕當今創(chuàng)新的一個方法是使用人工智能。人工智能可以給能源領域帶來什么，以及如何使其更高效、更安全？   讓我們直入主題。

人工智能在能源領域的主要用途   據(jù)《福布斯》撰稿人、人工智能公司（AIfor Humans）首席執(zhí)行官Fabian J． G． Westerheide所說：“誰擁有最強的人工智能，誰就能控制整個世界”。

▲數(shù)據(jù)數(shù)字化

目前世界正朝著數(shù)字化服務的方向發(fā)展，而能源領域卻處于落后地位。人工智能可以幫助其改變數(shù)據(jù)的收集、存儲和管理方式，使能源領域能夠趕上時代的發(fā)展步伐。盡管這個領域強大而利潤豐厚，但它仍然嚴重依賴手工工作。   

能源公司有很多數(shù)據(jù)需要管理。借助人工智能，他們可以更及時、更經(jīng)濟地存儲、處理和管理數(shù)據(jù)。實施創(chuàng)新技術可以幫助能源公司在經(jīng)濟不穩(wěn)定的情況下獲得更大競爭力，并開發(fā)出比現(xiàn)有技術更好的操作方法。此外，人工智能數(shù)據(jù)管理可以揭示完全改變行業(yè)運作方式的新見解。

▲預測分析

世界面臨著巨大的能源問題�，F(xiàn)代機器需要越來越多的能源來維持，全球人口也是如此。人工智能在能源領域的主要任務是預測分析。   

能源公司迫切需要改進其預測分析方法，以降低成本、節(jié)約電力、為不斷變化的環(huán)境做好準備，并提供更好的客戶服務。借助機器學習和深度學習，可以將能源行業(yè)的預測水平提升到新的高度。能源供應商需要盡可能準確地預測需求變化、系統(tǒng)過載和可能出現(xiàn)的故障，因為在能源領域，出錯的成本非常高。   

通用電氣發(fā)電集團（GE Power）生產(chǎn)了全球30％的電力，目前正致力于整合人工智能，以促進其能源供應。通用電氣計劃借助人工智能和機器學習（ML）來改善其業(yè)務運營。

Anodot提供了能源領域人工智能預測分析解決方案的另一個示例。該初創(chuàng)公司提供實時警報和預測分析，以幫助能源公司發(fā)現(xiàn)問題并及早解決。

▲資源管理

資源管理是能源領域繼人工智能預測分析之后的下一步。有了人工智能的預測機制，能源供應商將能夠更好地分配其資源，提前準備需求，預測任何問題并盡可能節(jié)省資源。對于終端客戶來說，使用人工智能將帶來更低的電費開支和定制服務。   

在2019年11月，貝克休斯（Baker Hughes）、C3．a(chǎn)i和微軟（Microsoft）宣布結(jié)成聯(lián)盟，以使客戶更容易采用在Microsoft Azure上運行的可擴展人工智能（AI）解決方案。有鑒于此，能源領域可以提高效率并增加安全性，同時減少石油和天然氣行業(yè)對環(huán)境的影響。

▲電能儲存便利化

高效的電能儲存是一個棘手問題。隨著要存儲的電量不斷增加，需要額外的容量和新的管理系統(tǒng)。而人工智能可以幫助行業(yè)參與者優(yōu)化其電能儲存。   

儲存可再生能源相當困難，因為這種能源的生產(chǎn)是周期性的，有時甚至是混亂的。將可再生能源與人工智能驅(qū)動的存儲相結(jié)合可以極大地促進儲能管理，增加業(yè)務價值并將電能損耗降至最低。   

讓我們考慮一下Stem，這是一家可以幫助能源公司使其能源戰(zhàn)略更智能的初創(chuàng)公司。Stem與美國80多家頂級太陽能開發(fā)商合作，通過增加存儲容量幫助他們將項目價值提高多達90％。

▲故障預測與預防

能源是一種強大的資源，如果處理不當，可能會非常危險。例如，2018年，有故障的輸電線路被認定在加州引發(fā)了致命的野火。人工智能有潛力幫助預測和預防這種災難，例如，人工智能可以預測系統(tǒng)過載，并警告操作員潛在的變壓器故障。