當(dāng)AI技術(shù)不斷滲透進人們生活的方方面面時，它對能源行業(yè)的影響似乎也成了必然。其中，可再生能源中的風(fēng)、光能發(fā)電對感應(yīng)技術(shù)的大力需求和對數(shù)據(jù)處理的高要求為AI技術(shù)與能源行業(yè)的碰撞制造了契機。

日趨發(fā)展的行業(yè)勢頭

全球各機構(gòu)都在警告即將出現(xiàn)災(zāi)難性氣候變化的臨界點;就連世界上最大的石油公司沙特阿美現(xiàn)在也在討論，其在未來20年內(nèi)將達石油峰值;國際能源署預(yù)計石油達峰將在大約10年內(nèi)實現(xiàn)，能源轉(zhuǎn)型的迫切需求使得可再生能源的價格正在變得越來越便宜，其中大型太陽能項目正迅速成為常態(tài)。

迅速崛起的太陽能項目也推動了相關(guān)技術(shù)的不斷革新與迭代。就著這股發(fā)展的熱潮，太陽能項目衍生出一種新的趨勢，整個行業(yè)也似乎在向外透露著一個信號——發(fā)展規(guī)模越大越好。隨著世界各地要求全球經(jīng)濟脫碳和減少溫室氣體排放的壓力越來越大，太陽能和風(fēng)能等可再生能源得到了比以往任何時候都更多的關(guān)注和投資。這將我們帶到了太陽能行業(yè)的一個新前沿——新的太陽能項目的規(guī)模正呈爆炸式增長。

AI加持下的太陽能行業(yè)

與描述人類執(zhí)行日常和復(fù)雜任務(wù)能力的自然智能相比，人工智能（AI）描述的是計算機系統(tǒng)的完全自主行為。配備了傳感器技術(shù)來確定需要執(zhí)行的任務(wù)以及任何維護要求，人工智能系統(tǒng)已經(jīng)成為一項常規(guī)技術(shù)，幾乎融入了我們每天使用和操作的各種設(shè)備。

可再生能源行業(yè)對人工智能的依賴很大程度上集中到集成電池中的傳感器技術(shù)。隨著傳感器技術(shù)的日新月異，可再生能源制造商希望看到這些系統(tǒng)中集成的機器內(nèi)存芯片工具有所增加，以提高他們在不中斷系統(tǒng)的情況下監(jiān)控、處理和分析日常任務(wù)的能力。太陽能發(fā)電受益于上述事實，即這些技術(shù)是相對最近才開始商業(yè)化開發(fā)的，而且從一開始就安裝了傳感器技術(shù)。因此，人工智能在太陽能發(fā)展中支持的進步大多集中在資源預(yù)測、控制和預(yù)測性維護方面。

例如，去年英國國家電網(wǎng)（ESO）與Alan Turing Institute合作，利用新的AI算法：“隨機森林”算法，可用來感應(yīng)、監(jiān)測和分析太陽能輻射數(shù)據(jù)?；谶@些信息，人工智能通過尋找數(shù)百種不同的數(shù)學(xué)途徑（決策樹）來獲取這些輸入并達到輸出生成數(shù)據(jù)，從而進行自我訓(xùn)練，可以最終實現(xiàn)我們需要的某種結(jié)果。通過這一方法與多模型集合預(yù)報中的其他機器學(xué)習(xí)技術(shù)相結(jié)合，將ESO預(yù)測的準(zhǔn)確性提高了33%。