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使用可再生能源的智慧

虽然很难确定什么时候开始，但人们普遍认为，化石燃料不是未来满足我们能源需求的来源。可再生能源正在成为我们未来最可靠的替代能源，然而，尽管在口袋方面取得了重大进展，但仍存在不少令人生畏的挑战。在可再生能源的主要来源中，太阳能和风能依赖天气，不可预测，我们仍然需要使能源从发电到消费的流动更加顺畅。存储技术的进步是有前途的，但离它需要的地方还很远。可再生能源发电有时会供不应求，因此不能成为可靠的基本负荷消费来源。基本负荷继续向基于化石燃料的发电转移，这违背了最初转向可再生能源的目的。

一个解决方案是巧妙地利用需求方面的灵活性，在供应低的时候减少对可再生能源的需求，在供应充足的时候提高需求。这可以通过在设备和设备水平上进行先进的负荷控制实现，比如大型空调机组或工业炉在发电量较低时关闭电源，在供应过剩时消耗更多能源。此外，该设备的所有者也可以签订合同，在需要时将其储存的能量和电池组提供给电网。

虽然这一概念是合理的，但在执行时存在一些问题。在电网可以决定与谁捆绑以及支付什么费用之前，它必须知道正在使用的设备的数量以及它们将参与的程度。它还需要保护从这些设备收集的能源消耗数据，以免被误用和曲解。

我的观点是，部署人工智能(AI)机器学习技术可以解决这些问题中的大多数。通过将机器学习应用到由先进传感器、智能电表和里程表以外的智能设备产生的数据中，电网运营商可以估计单个设备的行为。他们还可以使用算法来预测存储寿命，并据此确定要支付的费用。

在超市、办公楼、工厂、铁路等大型商业和工业消费者的情况下，电网运营商可以使用AI分析所有相关设备(如太阳能电池板和冷却系统)的相关运营数据，做出知情的实时决策，最大限度地提高需求灵活性。例如，德国正在使用一个基于机器学习的早期预警系统，该系统从全国各地的风力涡轮机和太阳能电池板获取实时数据，预测未来两天将产生的能源。

人工智能促进需求灵活性的其他方式是，采用博弈论算法设计激励机制，提高整体参与度，并利用区块链或其他分布式账本技术来保护数据。为消费者在当地市场中参与需求侧管理的主动性创造一个市场是可能的。

虽然管理可再生能源的间歇性是最大的目标，但人工智能还可以帮助该行业提高安全性、可靠性和效率。它还可以提供能源泄漏、消费模式和设备健康状况的可见性。例如，预测分析可以从风力涡轮机中获取传感器数据，以监测磨损情况，并在需要维护时进行高度准确的预测。

人工智能技术还可以帮助可再生能源供应商推出新的服务模式，扩大市场空间，提高参与度。通过将AI应用到能源收集数据中，行业可以收集到细粒度的消费洞察，用于引入新服务，行业还可以定位在动态定价模型中运行的上游/下游产品。这也将为零售供应商进入消费者市场创造机会。

也许最重要的是，人工智能还可以围绕当前的使用和未来的需求，促进战略、政策和规划的发展。我不禁想，这只能意味着一件事——人类潜力的更多力量!