人工智能在发电领域的应用

引言

发电仅仅是从原始的燃煤系统转向更复杂、更受重视的可再生能源系统。随着这种复杂性的增加，消费者、监管机构和其他利益相关者可以通过应用近期和即将出现的能力在发电领域获得更多好处。由于依赖人工智能比仅凭人类能力提供了更多的可能性，因此近年来市场看到了巨大的发展势头。

人工智能（AI）在数据分析和信息管理、机器学习以及由此产生的工业互联网解决方案自动化在电力行业中发挥着重要作用。

在发电领域，有用的 AI 方法是那些驱动能源任务自动化的方法。

人工智能在电力领域的关键应用

1. 发电面临着预测能源需求和供应的重大挑战。
2. 传统的预测方法，例如预测阳光和风力的方法，其准确性有限。
3. 机器学习可以利用这些数据来学习历史能源产量和过去的天气模式。
4. 公平的能源供应和降低运营成本。
5. “混合能源系统，特别是那些包含大量可再生能源渗透的系统，可能面临电网稳定性的挑战。”
6. 在电力行业的去中心化中，准确的、由实时测量数据驱动的预测方法对于高分布式发电渗透率的电网稳定性至关重要。
7. 人工智能还有助于向清洁能源转型，通过提高可再生能源系统的性能，同时减少温室气体排放，这对于实现我们的全球可持续发展目标是必不可少的。
8. 人工智能还有助于向更清洁的能源转型，通过优化可再生能源系统的性能并减少温室气体排放，从而成为实现全球可持续发展目标的重要工具。

人工智能在发电领域的主要应用

供需预测

发电领域面临的一个主要问题是预测将要需求和/或可用于供应的能源。

能源供应必须始终等于能源需求。这就是为什么需要从可再生和不可再生能源（水力、煤炭、风能等）进行预测。

混合能源系统

可再生能源——支持其整合，尤其是在管理功率输出波动方面。

支持基于高质量实时需求数据的长期投资规划。

发电厂优化运行

人工智能使运营商能够监控设备性能，并发现提高发电厂运行效率的机会，例如。

1. 火力发电厂：人工智能系统通过优化燃烧模式（例如：分析燃烧模式以提高效率）来最大化能源效率，同时减少浪费，从而优化燃料使用和排放。
2. 可再生能源发电厂：基于人工智能的控制系统会调整涡轮机角度和/或太阳能电池板位置，以最大化能源产量。

特别是，这对于解决可再生能源系统的间歇性输出至关重要。

能源存储系统

人工智能有助于优化电池存储的调度，以确保在高峰需求期间能源随时可用。它还有助于决定电池存储应如何使用或何时进行充电循环，从而延长电池的寿命周期并降低成本。

水电站：人工智能技术监测水流和涡轮机性能，以优化发电以节约能源等。

预测性维护和故障检测

如果发生电机等设备意外故障，会导致昂贵的系统停机和利润损失。另一方面，基于人工智能的预测性维护系统可以利用来自机械传感器的数据来预测磨损的早期迹象，指出发动机、电机或其他可能在未来发生故障概率较高的部件。

1. 可以根据最可能发生的情况安排维护时间/维护。
2. 此外，通过主动维护可以延长设备寿命。
3. 人工智能还通过预测危险情况来支持工人安全。
4. 此外，预防性维护通过避免重大维修来降低维护成本。

可再生能源案例研究

人工智能驱动的经济体在问题恶化之前发出警报，从而保持不间断的电力供应。

所有太阳能发电厂组件的最佳管理具有以下应用

风力发电中的人工智能

人工智能改变风力发电的另一个强大方式是改变涡轮机输送电力的方式。

1. 风力发电中的抗人工智能恶意软件会改变风力涡轮机。
2. 这种水平的人工智能和远程信息访问大大提高了使用风力发电的公司在能源方面的回报，而且效率很高，停机时间很短，人工智能在公司中发挥着奇迹般的作用。
3. 你看，人工智能正在使用无人机来监测风力发电场，对吧？如果它发现任何损坏区域，它可以通知无人机操作员，他们会立即过来修复，确保人工智能能够维持风力发电场的能源产量，同时将维护成本保持在较低水平。

太阳能中的人工智能

基于人工智能的系统在太阳能发电系统方面具有各种优势。

1. 优化性能：人工智能算法会指示太阳能跟踪面板跟随太阳的轨迹，并在一年中的特定时间进行清洁，从而最大化在任何环境条件下都可以产生的电力。
2. 能源预测：精确且细致的太阳辐射预测有助于通过确保电网平衡来管理能源调度。
3. 关于表现不佳的面板提供的反馈有助于通过有针对性的维护来减少整体系统效率低下。
4. 资源分配：人工智能可以计算出放置太阳能电池板的最佳位置，以便根据太阳照射时间最长的数据来优化发电量。
5. 在太阳能发电密集区域，人工智能驱动的洞察对于以更低的成本收获更多能源至关重要。

智能电网

人工智能支持智能电网，通过分析消费者数据和电网状态来实时控制供应，从而平衡供需。

此功能对于

1. 将可再生能源整合到电力系统中。
2. 通过需求侧管理减少能源浪费。
3. 能够快速适应各地最终用户的不断变化的电力需求，同时为他们提供可靠的电力。
4. 提高能源系统应对危机的韧性。
5. 它能够使用实时价格信号，从而鼓励消费者在高峰时段更多地利用能源。人工智能在社会和环境方面的影响。

对社会和环境方面的影响

除了改进运营外，它还为更大的社会和环境目标做出了重大贡献。人工智能具有以下功能：

1. 脱碳：通过优化可再生能源系统和提高能源效率的能力，人工智能有助于减少碳排放并减缓气候变化。
2. 能源公平：人工智能驱动的微电网的发展将使偏远地区获得电力，使每个人都能公平受益。
3. 经济增长：基于人工智能的能源技术通过新的企业和就业机会促进创新链。
4. 韧性：人工智能电网可以更有效地应对灾难和其他不可预见的供应中断事件。

人工智能驱动的可再生能源系统

随着世界转向可再生能源，人工智能有助于运行和微调这些能源系统。太阳能和风能并非总是稳定，因此人工智能会确保在需要时随时可用电力，并使用智能工具。

太阳能发电系统

1. 人工智能通过查看天气、面板输出和能源使用情况，使太阳能发电场运行得更好。它会移动太阳能电池板以捕捉最多的阳光。
2. 人工智能会提前发现面板问题，例如污垢或磨损，因此可以快速修复。
3. 人工智能有助于规划能源使用，将太阳能与其它能源很好地结合。

风力发电系统

1. 人工智能通过检查风况并调整涡轮机以获得最佳性能来帮助风力发电场。它预测风向变化以减少对涡轮机的损坏。
2. 人工智能系统可以减少能源浪费，将产量与电网需求相匹配。
3. 新的人工智能设计出更好的涡轮机，捕获更多能量并节省成本。

水力发电系统

1. 人工智能通过研究河流流量、天气和能源需求来改善水力发电厂的水资源利用。
2. 它使涡轮机以最佳效率运行，同时还能保护自然。
3. 人工智能有助于灾害控制，识别洪水风险，并管理大坝以避免下游危害。

人工智能在能源存储解决方案中的应用

能源存储是关键，尤其对于可再生能源。人工智能可以提高充电和放电循环，使电池寿命更长。

电池管理系统

1. 人工智能会监测潜在的电池故障，并发出警报以进行快速修复。
2. 智能充电计划可以降低能源成本并延长电池寿命。
3. 人工智能将存储与可再生能源系统相结合，以确保在需要时能源可用。

电网规模存储

1. 人工智能能够很好地运行大型储能系统，使用抽水蓄能或空气等技术。
2. 它有助于实时能源调度决策，使电网更加稳定。
3. 人工智能通过研究能源使用和存储需求，为投资规划提供见解。

人工智能在分布式能源系统中的应用

小型电网和直接能源交易正在重塑电力格局。人工智能使这些系统能够平稳运行。

微电网

1. 人工智能使微电网能够平衡本地能源，减少对主电网的依赖，并提高能源安全性。
2. 预测有助于微电网在主电网出现问题时独立运行。
3. 人工智能在微电网中整合了太阳能、风能和电池等各种能源。

点对点能源交易

1. 人工智能平台允许家庭和企业使用安全的区块链技术直接交易多余的能源。
2. 智能算法可以匹配买家和卖家，优化价格和公平的能源分配。
3. 人工智能的见解显示了能源使用习惯，有助于鼓励环保选择。

人工智能在发电领域面临的挑战

在发电领域使用人工智能并非没有障碍。

1. 数据质量和可用性
   
   1. 人工智能需要大量数据才能做出可靠的预测。糟糕的数据会降低系统质量。
   2. 从传感器、天气网站和消费者设备获取数据很困难。
2. 与旧系统的集成
   
   1. 许多发电厂拥有不适合人工智能的老旧基础设施。
   2. 更新它们成本高昂且需要专业技能，这使得广泛采用变得困难。
3. 网络攻击漏洞
   
   1. 数字电力系统可能面临网络攻击，存在能源中断的风险。
   2. 需要强大的网络安全来保护人工智能驱动的能源系统。
4. 道德和监管方面
   
   1. 能源领域的人工智能引发了诸如失业和隐私等道德问题。
   2. 法规必须进行调整，以应对人工智能电力系统中的新问题。
5. 成本和技能需求
   
   1. 人工智能需要大量投资。小型生产商可能会觉得它很贵。
   2. 缺乏熟练的人工智能和能源专家阻碍了人工智能的使用。
6. 新兴趋势
   
   1. 尽管存在这些问题，人工智能在发电领域激发了新的想法。
7. 边缘计算
   
   1. 边缘计算能够快速处理源头数据，从而改进能源系统的决策制定。
   2. 通过将人工智能与边缘设备连接，发电厂的运行效率更高。
8. 数字孪生
   
   1. 数字孪生是电力系统的虚拟副本，允许操作员在不接触真实设备的情况下进行测试和改进。
   2. 人工智能驱动的数字孪生可以增强维护、能源效率和设施设计。
9. 人工智能与区块链集成
   
   1. 人工智能和区块链共同使能源交易更加清晰和安全。
   2. 这有助于直接交易和去中心化系统，人工智能可以发现效率低下之处，而区块链则增加了信任。
10. 自主能源系统
    
    1. 未来，人工智能将引领自优化能源系统。
    2. 这些系统可以处理诸如需求变化或设备故障等变化，而无需人工干预。

高级机器学习模型

1. 新型机器学习，包括强化学习和生成对抗网络（GANs），使人工智能能够更好地适应动态能源系统。
2. 这些先进的模型将允许更精确的发电模拟和场景分析。

能源系统中的仿生学

1. 受自然界启发的人工智能设计旨在提高能源效率和可持续性。
2. 一些例子包括模仿光合作用的人工智能优化太阳能电池板以及设计成鸟翼以获得更好空气动力学的风力涡轮机。