人工智能与能源行业的革命

简介: 在数据驱动的能源领域,复杂的机器学习正在为“强大的AI”铺平道路,以提高效率、预测、交易和用户可访问性。强大的AI和能源行业的融合将对全球消费者产生巨大而广泛的影响……

1.jpg


人工智能即将引发我们生活、工作和休闲的革命性变化,但是很少有人知道人工智能技术除了亚马逊的Alexa或苹果的Siri之外还能做什么。这些是虚拟助手或“弱AI”技术的示例,也是AI应用的最常见示例。但是在数据驱动的能源领域,复杂的机器学习正在为“强大的AI”铺平道路,以提高效率、预测、交易和用户可访问性。

电力交易
电力是可以在公开市场上购买、出售和交易的商品。为了使这些市场有效运行,电力卖方、买方和经纪人必须不断分析从天气预报到电网需求/电力供应平衡的大量数据。那些最能理解数据的人在市场上将具有竞争优势。

在2018年,IBM的DeepMind开始将机器学习算法应用于谷歌在美国中部的风力发电能力,足以为中型城市供电。利用天气预报和涡轮历史数据的神经网络,它可以提前36小时合理预测风能输出。与基准情景相比,在不到一年的时间内,DeepMind的机器学习算法将其风能的价值提高了约20%。

智能功耗
在美国,将近一半的电力用户使用了智能电表,这些电表提供有关个人能源消耗的数据,从而使消费者能够对能源使用情况进行自我调节。

新型的以人工智能为驱动力的智能电表和智能家居解决方案尚未普及,但对最终用户的效率提升是潜在的福音。这些能源监控设备可与其他家用设备进行通信,从而通过减少能源浪费为业主节省资金。例如,这些设备可以控制空调,建议在特定时段以较低的电费为电动汽车充电、控制照明以及管理电器。

这些设备具有适应使用模式和能源价格并对之做出反应的能力,如果将其应用于更广泛的人群,则可以节省大量能源。广泛实施可以为每个人提供更绿色、更稳定的电网。

智能储能
人工智能可以通过简化集成独特技术的方式来改善现有的储能技术,其中包括可再生能源的微电网、公用事业规模的电池储能、抽水蓄能等。随着诸如风能和太阳能之类的间歇性电源的激增,储能在现代电网中的作用正在迅速增长,这给电力经纪人带来了更大的压力,以平衡供需。随着技术的进步和成本的下降,智能储能在电网的辅助服务中扮演着越来越重要的角色,这些功能可帮助电网运营商平衡并支持能源从发电机到用户的传输。

2.jpg

在需求/供应缺口的时候,AI可以实现更有效的分配,并且这样做可以节省其他方面的功耗,供以后使用。集成多个不同的存储系统不仅可以最大程度地发挥作用,而且智能能量存储系统还可以通过改善间歇性发电引起的频率和电压控制来进一步提高安全性。自2005年以来,总部位于柏林的储能公司Younicos一直是开发和部署此类集成式能源系统的全球市场领导者。

机器人
对于电力部门,人工智能技术的一项显着应用是创建自主机器人,该机器人可以在其他危险情况下代替人类。这些自动驾驶的无人驾驶机器可以测量陆地上的高压电力线或在海底巡逻以获取宝贵的资源、记录并报告其位置,以便将来提取而不会危及生命。

埃克森美孚通过MIT能源倡议与MIT的双向合作就是一个这样的项目,其目的是进一步发展自主机器人独立执行复杂任务的能力。麻省理工学院的布莱恩·威廉姆斯教授和他的团队打算让他们的自学习机器人模仿火星好奇号火星车并探索海底以进行进一步的开发和利用。埃克森美孚(ExxonMobil)麻省理工学院(MIT)潜水机器人项目的前首席顾问,地球科学家洛里·萨玛(Lori Summa)认为,那里的创新对于“推翻能源研究的范围以应对未来的挑战”至关重要。

能源的未来
由于全球能源体系无法幸免于COVID-19大流行,因此人们将新的重点放在提高经济效率上。为此,市场参与者正在使用机器学习来提高预测能力,提高能源交易的透明度,集成可再生能源、管理智能电网和存储并赋予无人驾驶无人机以生命。

强大的AI和能源行业的融合将对全球消费者产生巨大而广泛的影响。正如比尔·盖茨(Bill Gates)对2017年即将毕业的人说的那样:

“如果我今天刚开始并寻找在世界上产生巨大影响的机会,我会考虑这些领域。 一个是人工智能。我们才刚刚开始采用各种方法来使人们的生活更加富有生产力和创造力。第二个是能源,因为使能源清洁、负担得起且可靠对消除贫困和应对气候变化至关重要。”
机器智能技术结尾二维码.png
原文链接:http://www.qianjia.com/html/2020-09/01_370168.html
文章转译自千家网,本文一切观点和《机器智能技术》圈子无关

目录
相关文章
|
2月前
|
人工智能 算法 测试技术
软件测试中的人工智能革命
本文深入探讨了人工智能在软件测试中的应用,揭示了这一技术革新如何改变传统的测试流程。通过分析人工智能技术的优势、具体应用案例以及面临的挑战,文章展示了AI如何提高测试效率、减少人为错误,并预测其在未来软件测试中的趋势。此外,文章还提出了针对当前挑战的解决策略,为软件测试行业的从业者提供了宝贵的参考和启示。
39 4
|
1月前
|
机器学习/深度学习 存储 人工智能
人工智能与未来医疗:革命性技术的潜力与挑战
【10月更文挑战第2天】 本文探讨了人工智能在医疗领域的应用及其潜在影响。通过分析当前AI技术的发展现状以及在医学诊断、治疗和患者管理中的具体应用,揭示了这一技术如何提升医疗服务质量和效率。同时,讨论了AI在医疗领域所面临的伦理、隐私和安全等挑战,呼吁建立相应的监管和标准以确保其安全有效地发展。
63 4
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
软件测试中的人工智能革命:现状与未来展望
【10月更文挑战第2天】 本文深入探讨了人工智能在软件测试领域的应用现状、面临的挑战以及未来的发展方向。通过分析AI技术如何提高测试效率、准确性和自动化水平,文章揭示了AI在改变传统软件测试模式中的关键作用。同时,指出了当前AI测试工具的局限性,并对未来AI与软件测试深度融合的前景进行了展望,强调了技术创新对于提升软件质量的重要性。
44 4
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 搜索推荐
人工智能与未来医疗:革命性的技术融合
随着人工智能(AI)技术的迅速发展,其在医疗领域的应用正逐步成为现实。本文将探讨AI在未来医疗中的潜力、挑战以及其对健康产业的影响。从疾病诊断到个性化治疗,再到医疗管理,AI正以其独特的优势改变着传统医疗模式,并预示着一场革命性变革的来临。
|
14天前
|
人工智能 搜索推荐 安全
人工智能与未来社会:探索AI在教育领域的革命性影响
本文深入探讨了人工智能(AI)技术在教育领域的潜在影响和变革。通过分析AI如何个性化学习路径、提高教学效率以及促进教育资源的公平分配,我们揭示了AI技术对教育模式的重塑力量。文章还讨论了实施AI教育所面临的挑战,包括数据隐私、伦理问题及技术普及障碍,并提出了相应的解决策略。通过具体案例分析,本文旨在启发读者思考AI如何助力构建更加智能、高效和包容的教育生态系统。
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 监控
人工智能与未来医疗:革命性的技术融合
本文将探讨人工智能在医疗领域中的应用及其对未来医疗模式的深刻影响。通过分析AI在疾病诊断、个性化治疗、医疗影像分析等方面的表现,我们将揭示这一技术如何提升医疗服务的效率和精准度,进而推动整个医疗行业的变革。
34 8
|
30天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 监控
软件测试中的人工智能革命
本文探讨了人工智能在软件测试中的应用及其带来的变革。通过分析AI如何提高测试效率、准确性,并减少人工干预,本文揭示了软件测试领域的未来趋势。
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
软件测试中的人工智能革命:效率与准确性的双重提升
随着人工智能技术的不断进步,软件测试领域正经历着前所未有的变革。本文将探讨人工智能在软件测试中的应用及其对效率和准确性的提升。我们将分析传统软件测试的局限性,展示AI如何通过自动化测试、智能缺陷识别和预测性维护来克服这些挑战。此外,我们还将讨论AI在测试过程中面临的伦理和安全挑战,以及如何应对这些挑战。通过综合分析,本文旨在为读者提供一个关于软件测试中人工智能应用的全面视角,强调其在提高效率和准确性方面的巨大潜力。
54 5
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
软件测试中的人工智能革命:挑战与机遇
在本文中,我们将深入探讨人工智能(AI)如何改变软件测试领域的基本面貌。从自动化测试的崭新可能性到提高测试效率和准确性的先进方法,我们将全面分析AI带来的各种挑战和机遇。通过具体案例和实践指南,希望为读者提供清晰的理解和应用方向。
48 2
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
软件测试中的人工智能革命:提升测试效率与质量的新篇章
随着人工智能技术的不断成熟,其在软件测试领域的应用正逐渐改变传统测试方式。本文将探讨AI在软件测试中的应用现状、优势以及面临的挑战,并通过具体案例分析展示AI如何提高测试效率和质量。最后,我们将讨论未来AI在软件测试中的发展趋势及其对人类测试工程师角色的影响。
138 4

热门文章

最新文章