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025年4月12日，《經(jīng)濟學(xué)人》在其4月刊的科技欄目中，詳細(xì)探討了AI與能源的關(guān)系。專欄共有4篇文章，分別為《計算AI能耗的棘手難題》《AI模型助力高污染行業(yè)綠色轉(zhuǎn)型》《AI模型可助力清潔能源生產(chǎn)》《數(shù)據(jù)中心能否建在太空軌道？》
在《AI模型可助力清潔能源生產(chǎn)》一文中，列舉了諸多能源企業(yè)運用AI技術(shù)提升效率、排查故障的實際案例，頗具借鑒意義。以下為全文翻譯。
當(dāng)你乘坐比亞迪海豹電動車來到倫敦東部沃爾瑟姆斯托一處綠樹掩映的小型住宅區(qū)入口時，最先感受到的便是寧靜。這款時尚的中國轎車是純電動的，因此聽不到機械摩擦或內(nèi)燃機的轟鳴——而這些非同尋常的住宅內(nèi)部同樣靜謐。這些超級保溫的住宅單元由太陽能電池板供電，依靠電動熱泵供暖，配備智能數(shù)字家電，并通過智能電表遠(yuǎn)程監(jiān)控一切。當(dāng)詢問一位業(yè)主他院子里的熱泵如何運作時，他表示毫不知情且毫不關(guān)心?！傲阗~單意味著零成本！”他咧嘴笑著說。
這些住宅以及英國各地類似的住所，是一項清潔能源技術(shù)創(chuàng)新部署的一部分，其背后是由章魚能源（Octopus Energy）旗下軟件公司Kraken開發(fā)的人工智能（AI）控制系統(tǒng)。這家為全英約四分之一家庭提供服務(wù)的能源巨頭，如今是全球能源領(lǐng)域估值最高的獨角獸企業(yè)之一。
在其推出的“零賬單”住宅中，住戶可享受五年免費供暖供電，條件是允許公司在舒適范圍內(nèi)自主控制設(shè)備運行時段與模式。另一項計劃則為電動車車主提供優(yōu)惠電價，前提是同意車輛在電網(wǎng)閑置時段而非用電高峰時充電。
Kraken的AI系統(tǒng)每天管理著來自全英近50萬臺設(shè)備的約80億個數(shù)據(jù)點，實現(xiàn)實時電價與能源套利。通過將這些用電負(fù)荷從高峰時段轉(zhuǎn)移至閑置時段，公司既獲得利潤又防止電網(wǎng)過載。首席執(zhí)行官阿米爾·奧拉德透露，其分布式資產(chǎn)規(guī)模（包含英國半數(shù)電網(wǎng)級儲能容量）已超1.6吉瓦（相當(dāng)于兩座核電站輸出功率）。2024年通過AI優(yōu)化避免了超1600萬噸二氧化碳排放。這些智能住宅的用戶省去了巨額能源賬單，電動車車主相比無序充電年均節(jié)省375英鎊（480美元），相比燃油車更可節(jié)省750英鎊。
“這個行業(yè)即將迎來變革浪潮，”奧拉德斷言。雖然AI常被過度炒作，但對保守的能源行業(yè)而言，這個預(yù)言似乎可信。公用事業(yè)公司長期抗拒變革，研發(fā)投入占比通常偏低，但AI有望迅速改變這一局面。全球氣候科技企業(yè)正推出從核能到可再生能源的新型設(shè)備，加速技術(shù)開發(fā)與部署。潛在應(yīng)用范圍極其廣泛——甚至油氣行業(yè)也在運用AI實現(xiàn)出人意料的環(huán)保目標(biāo)。
先從電網(wǎng)說起。Kraken的案例展示了AI如何將自上而下的集中式電站系統(tǒng)，轉(zhuǎn)變?yōu)橛伸`活生產(chǎn)者與消費者構(gòu)成的分布式網(wǎng)絡(luò)。
企業(yè)還運用AI技術(shù)提升電網(wǎng)吞吐量，省去新建輸電線路的麻煩。獲微軟投資的初創(chuàng)企業(yè)LineVision使用非接觸式傳感器監(jiān)測輸電線路溫度、垂度和環(huán)境狀況，通過實時數(shù)據(jù)分析結(jié)合天氣預(yù)報，其算法能精確計算線路實際承載能力。國際能源署（IEA）4月10日報告指出，超高壓輸電線路“90%時間內(nèi)可安全承載超出額定最大值20-30%的容量”。英國國家電網(wǎng)借此每年“釋放”600兆瓦海上風(fēng)電潛力。
谷歌X實驗室孵化的Tapestry公司為智利電網(wǎng)開發(fā)的預(yù)測工具，能預(yù)判擁堵節(jié)點、優(yōu)化綠能項目選址，最終使淘汰煤電進(jìn)程提前十年。4月10日該公司宣布與美國最大區(qū)域電網(wǎng)運營商PJM互聯(lián)合作，運用AI加速電源接入。
美國電力研究院（EPRI）指出，機器學(xué)習(xí)模型能有效識別電網(wǎng)中危及設(shè)備或引發(fā)停電的電壓/頻率波動。某案例中，分析師需數(shù)周完成的工作被壓縮至一天。今年3月英偉達(dá)與EPRI發(fā)起“開放電力AI聯(lián)盟”，計劃構(gòu)建基于能源數(shù)據(jù)、學(xué)術(shù)研究及行業(yè)規(guī)范的多模態(tài)AI模型，幫助公用事業(yè)公司優(yōu)化電網(wǎng)運營，簡化新基建審批流程。
AI還能提升綠能經(jīng)濟效益：2018年谷歌DeepMind開始用機器學(xué)習(xí)管理部分合作風(fēng)電場，結(jié)合天氣預(yù)報與歷史數(shù)據(jù)提前36小時預(yù)測發(fā)電量，優(yōu)化送網(wǎng)電量與時機，一年后使能源價值提升20%，更便于電網(wǎng)調(diào)度。
傳統(tǒng)大型電廠同樣受益。奧地利公司Hydrogrid通過AI幫助全球水電站優(yōu)化并聯(lián)渦輪機水流分配，使發(fā)電量提升達(dá)10%。核電站檢查工作原本需要專家團隊耗時數(shù)日分析超聲波檢測產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)（相當(dāng)于探頭移動4.4“英里”），AI將其簡化為463“英尺”的數(shù)據(jù)量，單人四小時即可完成。
非營利組織Terra Praxis利用AI簡化核電站申請流程，將草案編制成本（通常2500-4000萬美元）和等待時間大幅縮減。
AI甚至讓石油巨頭變得更環(huán)保：阿聯(lián)酋國家石油公司（ADNOC）運用AI檢測甲烷泄漏，2023年減少約100萬噸二氧化碳當(dāng)量排放，相當(dāng)于20萬輛燃油車停駛。
得益于AI天眼，污染者無所遁形。甲烷羽流無色無味，僅能通過專業(yè)紅外或光譜設(shè)備探測，而AI使全球范圍監(jiān)測成為可能。IEA新報告指出，用AI持續(xù)監(jiān)測替代定期檢查，每年可減少200萬噸甲烷排放。沙特阿美運用AI“數(shù)字孿生”和大語言模型，在提升油氣產(chǎn)量8.4%的同時實現(xiàn)單桶減排8.2%，2010年以來甲烷燃除量降低超50%。雖然環(huán)保主義者可能不以為然，但在化石能源仍占全球一次能源80%的當(dāng)下，AI至少能讓其生產(chǎn)更清潔。
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