将AI和机器学习与动力相结合将有助于加速可再生动力的选用。

Covid-19或许使咱们手足无措，使日子和生计堕入中止，但这并不是国际面对的最大问题。

更大的危机盯着咱们，要挟着人类的生计：气候变化。为了加速能量转化进程，现在有必要将人工智能(AI)和机器学习(ML)与能量集成在一起。AI不只与动力办理有关。它能够成为与咱们的可持续开展方针相一致的应对气候变化的有用东西。

动力部分一般需求巨大的基础设施才干运作。它还会发生许多数据。人工智能能够将这些数据转化为洞察力，进步功率并下降成本。从石油和天然气到可再生动力范畴的首要动力参与者都在转向AI以简化运营。美国和德国现已布置了这种AI体系以进步功率。

例如，通用电气(GeneralElectric)运用AI剖析渠道来监控风力涡轮机的功能。谷歌(Google)子公司DeepMind一直在将机器学习算法运用于美国700兆瓦的风力发电装机容量。

印度加速了可再生动力装置的脚步，以完成最终一英里的电气化。添加可再生动力在动力结构中的比例带来了一系列新的问题，比方电网稳定性。该国在办理动力需求方面也面对应战，人工智能运用程序能够将动力需求降至最低。

人工智能的运用

电网基础设施和稳定性：可再生动力(RES)的日益运用及其近年来的开展给电力体系运营商带来了严峻的应战。例如，对太阳和风的依靠使电网不稳定。或许发生的状况是，阴天不会发生满意的电力来满意动力需求，或许在晴地利发电会超越需求。

经过集成AI，能够提早猜测此形式，因而能够经过相应地自动化操作来进行网格调整。带有实时操控和先进负载操控体系的电网自动化将带来运营的灵活性。智能电网和智能仪表是AI体系的首要功能。

当时用于发电的动力结构十分多样化。曩昔，它以煤炭为主。近年来，正在添加其他几个来历。太阳能和风能的比例大大添加。现在，可再生动力贡献了四分之一的比例。

这也发明了装置混合动力体系的潜力。特别适用于可阻隔运转的微电网和微型电网的建造。混合动力体系是各种可再生动力发电机和电池存储体系的集成。能够运用AI体系无缝地完成这种集成。

储能：这是可再生动力的组成部分，尤其是当咱们谈到电网独立动力和不间断电源时。无论是太阳能仍是风能，两种首要动力来历(首要是动力结构)都因其依据气候条件运转而受到限制。

人工智能在储能体系中有许多运用。长途监督和保护电池便是其中之一。动力贮存越智能，可再生动力体系的功率就越高。

相同，经过搜集数据，猜测剖析能够协助更好地了解功能并猜测或许的毛病。将AI引进能量存储将添加电池的正常运转时刻，然后进步ROI。电池确诊和电池办理是AI能够在电池操作方面发生巨大影响的首要范畴。

输配电

跟着印度动力需求的添加，配电公司应该引进快速反应形式，即在某一点上发生的过剩动力被成功地转移到动力缺少的点上。经过猜测剖析，这样的核算能够提早完成。人工智能的集成将削减差错，进步可猜测性，并使这些进程的自动化到达平衡。

现在，电力供应首要依靠中心电网。跟着电网的涣散，许多小电厂将构成涣散的电网基础设施，一起应对动力需求。

人工智能将在这些体系的办理中发挥关键作用。这也将削减动力运送和分配(T&D)期间的丢失。布置人工智能体系对监控窃电也至关重要，窃电是印度输配电丢失的首要原因。

集成人工智能的动力基础设施将是一个杂乱的体系。它还会发生担忧，拜访AI有权做出决议计划。人工智能体系的决议计划需求根据推理。

拜访机器学习是一个杂乱的进程，很难了解为什么要做出某些决议(这个概念被称为可解释人工智能-XAI)。这是一个新的研讨范畴，为研讨人员和热心人工智能的企业家发明了更多的探究空间。人工智能决议计划无法解释也是自动驾驶轿车的一大妨碍。一旦有了打破，电网就有或许在没有人为干涉的状况下完成彻底自主。

智能住宅和智能修建

现在，印度城市的修建和家庭都在改造智能解决方案或智能体系。智能修建概念有着巨大的潜力，解决方案能够装置在施工阶段自身，下降成本。暖通空调(HVAC)是人工智能在节能和智能操作方面发挥作用的一个范畴。它能够明显下降终端用户的电费。

新技术是动力办理准确运用的前沿。跟着终端顾客意识到他们的消费形式，智能体系将完成有意识的电力耗费。这为人工智能服务于配电商和最终用户打开了或许性，并为动力办理发明了一种互动式形式，使两边获益。( 编译/Cassie )