能源领域的人工智能 解码可持续人工智能 以实现具有韧性的能源转型

全球能源系统正面临需求增长、环境因素和韧性提升的多重挑战，人工智能（AI）的应用为能源转型提供了机遇。AI在能源系统中的应用主要涵盖系统优化与控制、资产全生命周期管理以及用能终端能效管理三大领域，已带来显著的经济和环境效益。

主要应用领域及案例：

• 系统优化与控制：包括实时网络运行与灵活性、供需预测与优化、市场优化与交易等。例如，自动化甲烷泄漏检测每年可节省近60亿美元，Emerald AI的Conductor平台可使数据中心在高峰期降低25%的功耗，人工智能辅助的审批系统可将审查时间缩短50%。
• 资产全生命周期管理：包括规划与决策、运维和网络安全、设计、发现与创新等。例如，新加坡国家电网采用数字孪生技术提升电网规划能力，德勤澳大利亚开发的OptimalReality平台支持战略投资与运营决策，人工智能辅助的维护系统可使运维效率提升62%。
• 用能终端能效管理：包括智慧建筑与能源管理、交通运输管理、工业流程优化等。例如，人工智能优化的HVAC系统可降低区域供热和电力需求，人工智能在交通运输领域的应用有助于优化交通流量、改进路线规划，主要物流企业已开始部署人工智能解决方案优化配送路线。

人工智能的影响：

• 节能潜力巨大：到2030年，人工智能赋能带来的节能潜力可能超过3,700万亿瓦时，到2050年预计节能范围将达到9,500至12,000万亿瓦时。
• 成本节约显著：到2030年，人工智能每年可带来超过2000亿美元的成本节约，到2050年则接近5000亿美元。
• 减排效果明显：到2030年，由人工智能驱动的减排量可达约6.6亿吨二氧化碳当量。

主权人工智能：

主权人工智能强调透明度、问责制、本地能力建设以及保护敏感数据，以确保人工智能系统保持可信并符合公共利益。主权人工智能的四大核心原则为：安全与韧性、数据与技术自主、本地能力与创新，以及伦理与合规。

利益相关方角色：

• 科技公司：引领人工智能技术的开发与创新，提供解决方案，并优先采购低碳电力。
• 能源公司和工业制造商：投资规模化的应用，推动全系统转型，培养人工智能人才。
• 金融服务提供商：部署创新融资工具，支持可持续的人工智能驱动创新。
• 政府和政策制定者：制定标准，协调数据共享框架，加强本地能力建设。

结论：

人工智能有望成为能源领域的变革性力量，推动整个能源价值链的效率提升、可持续发展和韧性增强。实现这一潜力需要各利益相关方协调合作，克服数据获取、人才技能、基础设施及治理等障碍，共同塑造一个可持续、公平且具有韧性的能源未来。