当可再生能源遇到人工智能和机器学习

在这个瞬息万变的世界里，诸如人工智能(AI)和机器学习(ML)正在引领下一波生产力提高和技术变革。人工智能是基于预测的技术的主要分支，包括机器学习、神经网络和数据科学等领域。人工智能和机器学习技术为新的应用程序打开了大量的大门，解决了复杂的问题，减少了工作量。与此同时，人工智能和机器学习可能会以多种方式支持可再生能源行业的增长。在电网管理中启用人工智能也意味着从基础设施繁重的传统模式转向更具弹性和灵活性的电网。

AI和ML有能力改变可再生能源领域。电力公司可以利用这些技术来获得更好的预测、管理电网和计划维护。这些也有利于消费者使绿色能源不间断地流动。此外，人工智能还有助于获取可能导致停电的电网定期维护工作的前期信息。尽管批评者会辩称，各种预测模型一直在这样做，但人工智能的加入意味着准确性的逐步提高，这可能会产生大规模的净影响。

人工智能预测

可再生能源非常不可预测，因为它依赖于阳光、风和水等资源，而这些资源又取决于天气。天气可能不是由人类控制的，至少在现在或不久的将来不是。那么，人工智能将如何帮助解决这个问题呢?

人工智能已经使预测天气成为可能——通过分析当前和历史天气数据来提供准确的预测。这些预测数据对电力公司管理其能源系统非常有帮助。例如，如果有一个良好的预测，公司就会生产可再生能源并储存起来。同样，当天气预报显示天气不好时，电力公司会相应地管理负荷，并可能使用化石燃料来保持电力供应不间断。

网格管理

人工智能和机器学习在数据分析的帮助下，预测家庭的能源消耗。这一观察结果有助于电力公司预测未来几天这些家庭将需要多少能源。基于这些数据，电力公司可以在没有任何停电风险的情况下管理电网。如果需求很大，这些公司可能会相应地增加能源生产。同样，当需求较低时，可能会减少能源生产以减少浪费。

维护

为了提高系统的寿命，维护是最重要的工作。在人工智能和机器学习的帮助下，可以避免及时的紧急维修情况。该技术有助于预测系统中需要维护的特定部分。

通过这种方式，电力公司可以通知用户即将发生的维护事件，因此，用户将提前为停电做好准备，这在目前的情况下不会发生。

人工智能在光伏电站运维中的应用

AI有助于优化光伏电站性能:这可以通过识别整个光伏系统(逆变器、直流子系统等)的故障来实现。这种方法不仅可以提高光伏电站的产量，而且还旨在通过提供早期故障检测来降低运维成本。此外，它还可以检测出性能最低的部件，需要维修或更换。

防范网络攻击

能源网很容易受到网络攻击。人工智能和机器学习还可以提高能源网络的安全性，识别威胁并在网络攻击发生前预防。

微型电网

微电网控制系统是一种可以独立于传统电网运行的小型能源电网。微电网使用人工智能和机器学习来管理能量流和优化能源使用。它们在紧急情况下提供能源安全，并比传统能源电网更容易将可再生能源纳入能源电网。

有前途的未来

可再生能源与人工智能和机器学习之间的友谊传奇并没有结束。未来，这项技术还可以在更多的领域造福于可再生能源行业。在未来几年，这些技术将同时影响电力公司和消费者。

各行各业的领军企业都在开发应用于电力开发领域的技术。这包括微软Azure、谷歌Cloud、AWS、DeepMind和IBM Watson，它们为公用事业行业提供人工智能和机器学习解决方案。