深入访谈：AI对能源系统的影响

　　人工智能(AI)正在改变几乎所有行业，能源领域也不例外。人工智能的影响可能会彻底改变我们生产、分配和消耗能源的方式。它还可以引导能源行业变得更高效、更具成本效益和可持续性。

　　世界各地的能源系统正在经历向清洁和可持续能源的转变。随着能源生产、传输和分配等各个部门的技术升级，技术和组织层面的变化正在变得司空见惯。这意味着创造一个考虑到社会、经济和环境因素的可持续能源系统的工程挑战也在增加。

　　人工智能对能源系统中这些因素的影响正变得相当有影响力。在电力和能源领域扩大人工智能技术的应用，有助于更好地控制和管理能源消耗，预测网络故障，甚至优化。机器学习(ML)可以细粒度地确定客户的需求，然后相应地调整能源购买决策。

　　认识到人工智能的潜在影响，我们很高兴有机会与AutoGrid首席运营官Rahul Kur聊天。

　　开始吧。从最广泛的意义上讲，人工智能(AI)是如何开始在能源市场中发挥重要作用的？

　　人工智能/机器学习在能源领域的应用并不是全新的，它始于2010年左右，随着智能电表、恒温器和控制器等互联网连接设备的部署。此外，AI/ML的最初应用集中在预测、负载、客户行为和生成上。像AutoGrid这样的组织利用了多年来产生的大量数据，并在优化和运营研究方面取得了进步，以管理电网。能源领域对人工智能的广泛投资继续直接影响和提高电网的弹性，以及可再生能源的整体采用。

　　在短短十多年的时间里，人工智能在能源领域的应用正在产生巨大的成果，并取得了人类无法复制的成果。仅仅是电网的规模就足以压倒传统的资源，因为数以百万计的离散端点都在实时交互，以保持狭窄的频率容限。随着网格变得越来越复杂，对人工智能的需求只会加深。

　　你认为未来十年人工智能对电力能源系统、电动汽车、可持续发展目标和温室气体排放的影响是什么？

　　越来越多的消费者采用分布式能源(DERs)，如电动汽车(EV)和住宅太阳能光伏和储能，正在显著改变能源输送的结构。传统上，能源是以一种标准的方式产生、储存和传递给消费者，并且使用电表来测量使用量。然而，随着DERs和人工智能的结合，运营商现在能够看到电表背后发生的事情，并预测使用情况，以管理电网稳定性。

　　随着人工智能软件驱动网格优化，通过日益强大的虚拟化层，我们将不会留下任何电子。先进的预测控制使公用事业、能源供应商和电网运营商能够优化DERs并将其作为一个单一系统进行管理。将各种分布式能源(如电动汽车、太阳能光伏、电池和需求响应程序)聚合成一个虚拟发电厂(VPP)，可以平衡供需、降低峰值负荷、提高电网可靠性，并为生产消费者和能源供应商创造新的价值流。只有通过人工智能驱动的VPP在全球范围内的部署，我们才可能在某天达到100%的可再生能源。

　　在美国，电力行业已经开始使用人工智能与智能电表、智能电网和物联网设备连接。这些人工智能技术如何提高效率、能源管理、透明度以及可再生能源的使用？

　　可再生能源通常与化石燃料相平衡，以确保电网系统的稳定性和可靠性。然而，通过人工智能驱动的虚拟发电厂(VPP)，运营商可以预测和优化能源使用，连接和管理DER以获得额外的容量，以确保在能源供应不稳定时的弹性。人工智能和VPP共同解决了一个悖论：既要管理可再生能源的间歇性，又要用对环境有害的解决方案(如峰值电厂)为一切供电。

　　请告诉我们，利用分布式能源(DERs)的多样化投资组合——包括需求响应、可再生电力、储能系统和传统能源——可以创建虚拟发电厂(VPP)，根据批发或零售能源市场的需求进行扩展或收缩。人工智能的影响从何而来？

　　随着越来越多的分布式电源进入市场，虚拟电源正变得越来越强大，这使得该技术能够向电网提供与传统发电厂一样多的能源。如果没有人工智能技术，这是不可能实现的，人工智能技术消除了汇聚分布式和多样化能源的复杂性，从而从集中的仪表板提供无缝管理。人工智能确保了可以大规模和实时地利用DERs。

　　多亏了人工智能和机器学习，一个最先进的VPP就像同时运行数万个发电厂，确保它们都能协同运行。集中式调峰电厂所需的所有软件功能必须被复制数千次，其复杂性不是线性增长，而是指数增长。虽然这是一项艰巨的任务，但基于AI和ML技术的商业项目的部署正在全球范围内进行。ML和AI算法通过协调聚合资源并确保跨VPP的无缝协调，有助于有效管理这种复杂性。实时决策和控制成为可能，使VPP能够快速响应电网条件并优化能量流。