2021-11-10 17:13:52|已瀏覽：222次
自2012年以來，把人工智能和能源產(chǎn)業(yè)放在一起進行報道的新聞開始增多。本文簡要描述了人工智能在能源行業(yè)的5個應(yīng)用方向
Storage（能源儲藏）
根據(jù)Greentech Media最近的一份報告，美國的能源儲藏在2017年第四季度達到了一個新的里程碑：在2013年至2017年間，累計儲藏量已超過1000兆瓦時。該報告還預(yù)測，這個數(shù)字將在今年翻一番。隨著儲藏容量的提升和新技術(shù)的出現(xiàn)，人工智能正在提升這個市場的效率。
The Autonomous Grid（智能電網(wǎng)）
如今，電網(wǎng)的能量來源通常有很多，除了傳統(tǒng)的發(fā)電以外，還有風(fēng)能和太陽能，這使得運營電網(wǎng)系統(tǒng)的過程也變得更加復(fù)雜。通過人工智能來對大規(guī)模的數(shù)據(jù)集進行分析，這個多源收集的過程更加穩(wěn)定和高效。
Upstream Exploration（油氣勘探）
Failure Management（故障管理）
2017年11月，印度北部的一座燃煤電廠發(fā)生爆炸，造成32人死亡，原因是煤氣管道堵塞導(dǎo)致鍋爐爆炸。這是能源行業(yè)經(jīng)常發(fā)生的一類故障。導(dǎo)致事故的原因是沒有對設(shè)備進行經(jīng)常性的檢查，而且世界上許多地方都沒有嚴格的監(jiān)管規(guī)定，因此設(shè)備故障是很常見的。使用人工智能來觀察設(shè)備并在事故發(fā)生前檢測出故障，可以節(jié)省時間和金錢，甚至挽救生命。目前，許多創(chuàng)業(yè)公司正在試圖將這項服務(wù)提供給能源行業(yè)。
Energy Consumption（能源的消費和消耗）
通過對個人和企業(yè)的能源消費行為進行監(jiān)測，人工智能可以提供優(yōu)化能源消耗過程的解決方案。
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