能源部门是现代经济中最强大、最赚钱的部门之一。但大多数能源公司并没有意识到他们的能源生产潜力，也没有采用最新的技术来提高运营效率。当前，能源行业正处于大转型的边缘。
人工智能是新的能源——smart-energy.com
能源部门追赶创新浪潮的一种方式是使用人工智能(AI)。人工智能和机器学习开发服务能给能源行业带来什么?如何让能源行业变得更高效、更安全?
人工智能在能源领域的主要用途
来源:福布斯
《福布斯》撰稿人、AI for Humans首席执行官Fabian J. G. Westerheide表示:“谁控制了最强的人工智能，谁就控制了世界。”毕竟，人工智能是本世纪的重要技术。人工智能和能源部门的结合似乎过于复杂，效率低下。但看一下上面的地图，就能了解人工智能是如何被纳入最具影响力国家的战略的。当然，这些战略包括能源部门的现代化，因为这对每个国家的经济都至关重要。
数据数字化
随着世界向个性化数字服务的方向转变，能源部门却落在了后面。人工智能可以帮助改变数据收集、存储和管理方式，使能源行业跟上时代的步伐。尽管这个行业非常强大，利润丰厚，但它仍然严重依赖体力劳动。
能源公司有大量数据需要管理。在人工智能的帮助下，他们可以更有效地存储、处理和管理数据。实施创新技术可以帮助能源行业在不稳定的经济条件下获得更大的竞争力，并开发出比现有的更好的运营方法。此外，通过人工智能管理数据可以获得新的见解，完全改变行业的运作方式。
人工智能预测
世界面临着巨大的能源问题。现代机器需要越来越多的能源来维持，全球人口也需要越来越多的能源。人工智能在能源行业的主要任务之一是预测分析。
能源公司迫切需要改进他们的预测分析方法，以降低成本，节约电力，为不断变化的环境做好准备，并提供更好的客户服务。在机器学习和深度学习的帮助下，能源行业的预测有可能达到一个新的水平。能源供应商需要尽可能准确地预测需求变化、系统过载和可能的故障，因为能源行业的错误成本很高。
发电量占全球30%的通用电气电力公司(GE Power)正致力于整合人工智能以促进其能源供应链。通用电气计划在人工智能和机器学习(ML)的帮助下改善其业务运营。
Anodot提供了人工智能在能源市场成功应用的另一个例子。这家初创公司提供实时警报和预测，帮助能源公司发现问题并尽快解决。
资源管理
资源管理是继人工智能预测之后能源领域的下一步任务。有了人工智能的预测机制，能源供应商将能够更好地分配他们的资源，提前为需求做好准备，预测任何问题，并尽可能节约资源。对于终端客户来说，通过人工智能节能将降低公用事业账单和定制服务，这是人工智能在能源市场的一个重要优势。
2019年11月，Baker Hughes, C3.ai和微软宣布结成联盟，让客户更容易采用运行在微软Azure上的可扩展人工智能解决方案。有了它，能源部门可以提高效率，提高安全性，同时减少石油和天然气行业对环境的影响。
能量储存便利
高效的能源储存是一个棘手的问题。随着需要存储的电量不断增加，需要额外的容量和新的管理系统。人工智能可以帮助行业参与者优化他们的能量存储。
储存可再生能源目前还存在很大问题，因为这种能源的生产是周期性的，有时甚至是混乱的。将可再生能源与人工智能储能相结合，可以极大地促进储能管理，增加业务价值，减少电力损失。
让我们以Stem为例，这是一家帮助企业制定能源战略的初创公司。Stem与美国80多家顶级太阳能开发商合作，通过增加存储容量，帮助他们将项目价值提高了90%。
故障预测和预防
能源是一种强大的资源，如果处理不当，可能会非常危险。例如，2018年，有问题的输电线路造成加州致命的野火。人工智能有可能帮助预测和预防此类灾难。例如，人工智能可以预测系统过载，并在变压器可能发生故障时警告操作人员。
初创公司VIA开发了一个区块链驱动的解决方案，名为Trusted Analytics Chain，帮助企业收集和分析数据，以预测系统行为。PreNav是一家初创公司，通过无人机、激光雷达和深度学习技术，帮助能源企业实现基础设施数字化。这样的解决方案可以帮助企业更好地可视化他们的能力。普里纳夫在能源领域巧妙地运用了人工智能。他们的深度学习算法可用于识别损害和威胁，特别是对能源行业，如腐蚀、绝缘不良、裂缝和缺铆钉等问题。
人工智能在能源领域的关键挑战
Ø缺乏理论背景
人工智能在能源行业应用缓慢的一个原因是决策者对人工智能技术缺乏必要的知识。许多公司根本没有足够的技术背景，无法理解他们的业务如何从采用人工智能中获益。保守的涉众更喜欢坚持使用经过时间证明的方法和工具，而不是冒险尝试新的东西。
随着越来越多的行业，如教育、金融、医疗和交通发现了人工智能的潜力，能源世界的决策者也将注意力转向了这项技术。
Ø缺乏实用的专业知识
人工智能仍然是一项新技术，掌握它的专业人士很少。有很多专家对该学科有着深入的理论知识。然而，很难找到能够构建健壮的、具有真正实用价值的人工智能软件的专业人士。更重要的是，能源行业在某些方面非常保守。
尽管能源公司收集和管理数据，但通过创新技术解决方案将数据数字化仍存在问题。存在相关的数据丢失、标准不一致、系统故障和未经授权的访问风险等问题。由于能源行业的错误成本很高，许多公司不愿冒险尝试他们没有经验的新方法。
Ø落后的基础设施
基础设施落后是能源现代化的最大障碍。目前，公用事业公司发现自己被埋在一堆他们收集的数据中，不知道如何处理它。虽然该行业拥有比大多数行业更多的数据，但这些数据通常是分布式的、无序的、分散在不同的格式中，并且只存储在本地。该行业在获得巨大利润的同时，也因为过时系统的漏洞而遭受巨大损失。
Ø财务压力
在能源领域实施创新的智能技术可能是最好的选择，但肯定不是最便宜的。寻找一个有经验的软件服务提供商，开发和定制软件，调整、管理和监控它需要大量的时间和资源。
在能源行业的企业能够从将人工智能、机器学习和深度学习纳入其战略中获得好处之前，它们必须愿意分配大量预算，并接受改变落后系统的风险。
结论
现代经济的每个部分都充斥着人工智能等先进技术，能源行业也不例外。人工智能有能力在全球范围内掀起这一领域的革命。很快，人工智能将从一项便捷的技术变成能源行业有史以来最高效的决策者。预计它将减少人工工作量，降低风险，改善数据和资产管理。但在光明的未来到来、人工智能能够彻底改变能源行业之前，还需要应对许多挑战。
原文链接：
https://www.intellias.com/opportunities-and-challenges-of-artificial-intelligence-in-the-energy-sector/
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