推动清洁能源转型-利用人工智能和第二代人工智能为可持续、更智能、更可靠的能源系统提供燃料

能源转型中的AI与生成式AI应用

能源行业正进入转折点，向清洁能源的转型加速，但分布式能源系统（如太阳能、风能和地热能）的增长使电网变得更加复杂。能源需求因极端天气事件、远程工作和消费者行为变化而变得不可预测，传统能源管理平台难以有效应对。

核心观点与关键数据

• 全球可再生能源装机容量去年增长50%，中国、欧洲、巴西和美国的增长尤为显著。
• 传统能源系统基于静态规则和集中控制，无法应对当前复杂性，而化石燃料系统尚未完全退出。
• 能源公司需制定前瞻性数据战略，整合智能电表、消费数据、维护系统、变电站和电网数据，以支持AI应用。

可再生能源的挑战与机遇
可再生能源的间歇性和价格波动带来风险，如发电连续性不足、价格波动和停机成本。制造业等高耗能行业受能源成本剧烈波动影响。成功的企业将通过数据、分析和生成式AI进行深度预测分析，降低风险并抓住机遇。

系统集成与数据整合
电力公司需整合传统和可再生能源，进行电力生产与需求预测、高峰使用时间分析等。以一家大型石油和天然气公司为例，通过AI解决方案整合数据源，优化资产性能、能源交易和零售运营。Capgemini开发的工业时序数据建模解决方案帮助该公司在100多个用例中规模化利用数据，降低分析基础设施成本。

数据管理策略
数据通常被锁定在专有软件中，限制企业访问和分析能力。能源公司需采用开放数据平台和主权数据管理方法，创建符合业务需求的数据模型。Capgemini与Databricks合作开发的解决方案包括：

• 时间序列数据处理器
• SAP数据处理器加速器
• 智能检查框架（计算机视觉AI检测设备缺陷）
• 生成式AI战略智能系统（GSIS）
• 可持续数据枢纽
• RAISE（生成式AI解决方案）

客户价值与效益

• 降低手动工作（配电规划研究减少10-15%人力投入）
• 减少损害（通过预测关键网络区域实施强化措施，降低5-10%损害）
• 提升客户满意度（通过及时沟通提高15-20%满意度）
• 提高生产力（减少35-40%监管报告工作，增加20-25%呼叫分流效率）

行业结论
领先企业通过整合OT和IT数据，聚焦客户结果，实现资产绩效管理、可再生能源预测、电网优化等目标。数据驱动的运营可降低非计划停机、最大化产出，并推动可持续能源解决方案，最终实现更高效、更清洁的能源生态系统。