能源一直都是現(xiàn)代社會進步的基礎(chǔ)，自從石油能源時代開始以來，全世界都在依靠豐富的石油能源推動著整個社會進步的車輪?；粮裨?jīng)說過：“誰掌握了石油，誰就控制了所有的國家”。雖然這話在現(xiàn)在看來是片面的，但也進一步體現(xiàn)出了石油能源的重要性。

從小我們接觸的知識都是說：“石油是一種不可再生能源，這是古代海洋或湖泊中的生物經(jīng)非常漫長的演化而形成，屬于生物沉積變化成石油。”

但隨著科技時代的來了，人們發(fā)現(xiàn)社會的發(fā)展越來越離不開石油，大到天上飛的，地上跑的，小到衣食出行，現(xiàn)在正國家的發(fā)展，社會的運轉(zhuǎn)都無法離開石油能源。發(fā)展至今，盡管各國的地質(zhì)勘探技術(shù)有了驚人的進步，但所探明的新的石油儲量還是呈現(xiàn)明顯減少趨勢，根據(jù)世界數(shù)據(jù)表明，全球每年平均消耗石油250億桶以上，那么全球石油能源還能供人類使用多少年呢？面對這一問題，也使得我們不得不去探尋可再生能源的利用。

說起可再生資源相信我們也不陌生，因為這些過去課本上都有提及，太陽能、風(fēng)能、水能、生物質(zhì)能等都是可再生能源。

大力發(fā)展可再生能源替代化石能源，是我國現(xiàn)階段的主要發(fā)展線路，我國可再生能源的發(fā)展規(guī)模已經(jīng)穩(wěn)居世界第一，但在可再生能源占比仍處于能源轉(zhuǎn)型的初級階段。

要知道可再生能源主要面臨著幾大問題：

1、可再生能源大多在建成之后維護人員很少，往往地方的小火電是用工大戶，所以地方政府有扶持火電的動機，因為火電如果不開，要安置工人。

2、可再生能源有不穩(wěn)定的特點，比如你有風(fēng)的時候風(fēng)力發(fā)電量就大，風(fēng)小了，發(fā)電量就校例如：云南、四川等地，多是水電裝置，一到豐水期電價就便宜，枯水期電價就貴。

為了加快能量轉(zhuǎn)換過程，解決問題，現(xiàn)在有必要將人工智能（AI）和機器學(xué)習(xí)（ML）與能量集成在一起。AI不僅與能源管理有關(guān)。它可以成為與我們的可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)相一致的應(yīng)對氣候變化的有效工具。

要知道能源部門通常需要龐大的基礎(chǔ)設(shè)施才能運作，它還會產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，如能源存儲消耗峰低谷。人工智能可以將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為洞察力，提高效率并降低成本。從石油和天然氣到可再生能源領(lǐng)域的主要能源參與者都在轉(zhuǎn)向AI以簡化運營。已經(jīng)知道的有美國和德國，他們就已經(jīng)部署了這種AI系統(tǒng)用來提高效率。他們將機器學(xué)習(xí)算法應(yīng)用于美國700兆瓦的風(fēng)力發(fā)電裝機容量，讓AI分析平臺來監(jiān)控風(fēng)力渦輪機的性能。

其實電網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施和穩(wěn)定性對可再生能源的日益利用及其近年來的發(fā)展有著重大影響，前面也提到了可再生能源的不穩(wěn)定性，太陽發(fā)電陰天不會產(chǎn)生足夠的電力來滿足能源需求，風(fēng)力發(fā)電在晴天時發(fā)電會超過需求等問題存在。

這時候我們?nèi)绻ㄟ^集成AI，就可以提前預(yù)測，可以通過智能電網(wǎng)和智能儀表相應(yīng)地自動化操作來進行網(wǎng)格調(diào)整，帶有實時控制和先進負(fù)載控制系統(tǒng)的電網(wǎng)自動化將帶來運營的靈活性。

當(dāng)前用于發(fā)電的能源結(jié)構(gòu)是非常的多樣化的，這也創(chuàng)造了安裝混合能源系統(tǒng)的潛力，特別適用于可隔離運行的微電網(wǎng)和微型電網(wǎng)的建設(shè)；混合能源系統(tǒng)是各種可再生能源發(fā)電機和電池存儲系統(tǒng)的集成，可以使用AI系統(tǒng)無縫地實現(xiàn)這種集成。

在儲能方面

這也是可再生能源的重要組成部分，尤其是當(dāng)我們談到電網(wǎng)獨立能源和不間斷電源時。無論是太陽能還是風(fēng)能，兩種主要能源來源都因其根據(jù)天氣條件運行而受到限制。

而人工智能在儲能系統(tǒng)中有很多應(yīng)用，如遠程監(jiān)視和維護電池就是其中之一；能源儲存越智能，可再生能源系統(tǒng)的效率就越高。

同樣，通過收集數(shù)據(jù)，預(yù)測分析可以幫助更好地了解性能并預(yù)測可能的故障，將AI引入能量存儲將增加電池的正常運行時間，從而提高ROI，電池診斷和電池管理是AI可以在電池操作方面產(chǎn)生巨大影響的主要領(lǐng)域。

在能源輸配方面

人們生活的水平提高，能源的輸配方面也變得極為重要，如用電，如果配電公司引入AI快速反應(yīng)模式，即在某一點上產(chǎn)生的過剩能源被成功地轉(zhuǎn)移到能源短缺的點上。人工智能的集成將減少誤差，提高可預(yù)測性，并使這些過程的自動化達到平衡。

由于機器學(xué)習(xí)是一個復(fù)雜的過程，很大程度難以理解為什么要做出某些決定，這也是近年來的一個新的研究領(lǐng)域，而由于人工智能決策無法解釋，也就目前自動駕駛汽車的一大障礙。但一有突破，電網(wǎng)就有可能在沒有人為干預(yù)的情況下實現(xiàn)完全自主。