全球能源体系正在转型——可再生能源发电、电动汽车、能源物联网（EIoT）等等——这将产生一个日益多样化、一体化和自动化的电力网络。
但这是要付出代价的——国际能源署表示，要达到提高全球能源可持续性的目标，到2050年需要大约1.3万亿美元的清洁发电投资。国际能源署正与各国政府和工业界就这类问题进行合作。
幸运的是，仍在发展中的人工智能（AI）技术可以成为实现这一转变的关键工具，有助于整合灵活的需求，以更低的成本、更高的效率和可靠保障实现目标。不过，尽管人工智能有可能加速实现这些目标，但要实现成功转型，还必须克服一些重大障碍。
随着越来越多的可再生能源加入到电网中，平衡和管理日益复杂的系统是一个巨大的挑战。一项研究预测，到2040年，电力系统成本将增加6-13%。通过在构建优化系统时使用人工智能决策可以来帮助更好地平衡和协调网络，同时改善电力优化和能源管理。这将使向碳中和体系的转变更加顺利，同时能更好地管理成本。如果不投入时间和资源于AI中，这种平衡就不可能实现。
如今，我们正在处理越来越小的能量区域和越来越本地化的能量平衡控制。要实现系统的区域控制，需要更高水平的自动化。例如，分布式的能源资源可以聚合成一个微电网或虚拟电厂结构的电力单元。这个“系统”将需要与其他本地“系统”互操作，大大增加了管理和平衡电网所需的多样性和复杂性。人工智能提供了未来向完全集成的“系统中的系统”发展的机会，自动化降低了这种复杂性。
管理的复杂性越大，自动化的价值就越大。通过推动可再生资源的采用，我们正在积极尝试减少汽油和柴油发动机、工业、建筑、住宅和更多的二氧化碳排放，以显著减少空气污染，并以脱碳为目标。
可再生资源的性质是间歇性的，很难预测，很容易被环境气候（诸如风暴、洪水或其他自然灾害）影响生产运营和破坏系统的稳定。为此，我们需要高度准确的天气预报和预测电力生产水平的能力。同时，通过对建筑物等负荷的控制，对电力系统的需求侧进行预测和管理。对于这些需求，人工智能可以帮助协调供需平衡。
在未来的网格中，人工智能可以帮助我们决定采取什么行动——比如帮助我们预测风暴相关的损害，并规划我们可以在哪里产生能源来从损害中恢复。
例如，像联邦快递这样的大型物流公司已经在使用人工智能优化车队的车辆路线。如果知道司机的行驶距离，他们就可以相应地优化电动汽车的充电，从而更容易地转向使用电动车队。这提供了一个机会，每天可以按需（电量）准备好足够的费用，或者在适当的时候对采购的多余能源转售给电网。在这个过程中利用人工智能有助于对冲购买决策，优化运营，甚至产生收入。
数字化、自动化和经济
为了实现深度脱碳减排，有必要迅速转向一个几乎不排放二氧化碳的能源系统。数字化是实现这一目标的助力因素，可以实现复杂流程的自动化，比如提前正确预测数字资产的维护，促进能源部门内部的信息共享。
人工智能也可以快速筛选能源部门的大量数据，以识别模式，计算如何最佳地应对异常情况，并采取适当行动。消除以前没有分析和有效采取行动的未知因素可以加快能源过渡的步伐，这对所需的投资水平在经济上是有利的。
有研究预测，到2050年，56%的发电量将由太阳能和风能提供。这将需要在太阳能、风能和电池领域投资5.1万亿美元，到2050年还需要在电网领域投资14万亿美元。托管更多的可再生能源会增加复杂性，通过自动化实现的简化流程可以改善操作。2050年的现实需要这些投资。
考虑电网设备的寿命。如果不采取干预措施，气候变化导致的气温上升可能会使电网设备和变压器的寿命缩短10年，相当于额外增加1880亿美元的更换成本。人工智能可以通过将变压器保持在最佳运行范围内，帮助运营商避免这种额外的成本，但这需要数字化。
即使人工智能将投资成本或能源需求降低一小部分，也仍将为该行业和消费者节省数十亿美元。
人工智能有很多角色可以扮演
利用人工智能加速能源转型——通过设备、传感器数据、图像、视频以及市场、商品和天气数据——至关重要。从网络控制系统到发电厂，再到公司的战略规划，在复杂程度最高的地方，自动化提供了最大的价值。
能源行业将受益于以主动和协作的方式处理AI相关的技术治理，未来几年将是释放这一机遇的关键。通过采用共同的数据标准和更广泛地实施数字化，能源产业会面临获得更广范围的人工智能应用的机遇。
