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。