前言：

　　能源领域是现代经济中最强大、利润最丰厚的领域之一。但是大多数能源公司没有意识到他们的能源生产潜力，也没有采用最新技术来提高其运营效率。目前，能源领域正处于大变革的边缘

　　正文：

　　能源领域追赶当今创新的一个方法是使用人工智能。人工智能可以给能源领域带来什么，以及如何使其更高效、更安全?

　　人工智能在能源领域的主要用途

　　▲数据数字化

　　目前世界正朝着数字化服务的方向发展，而能源领域却处于落后地位。人工智能可以帮助其改变数据的收集、存储和管理方式，使能源领域能够赶上时代的发展步伐。尽管这个领域强大而利润丰厚，但它仍然严重依赖手工工作。

　　能源公司有很多数据需要管理。借助人工智能，他们可以更及时、更经济地存储、处理和管理数据。实施创新技术可以帮助能源公司在经济不稳定的情况下获得更大竞争力，并开发出比现有技术更好的操作方法。此外，人工智能数据管理可以揭示完全改变行业运作方式的新见解。

　　▲预测分析

　　世界面临着巨大的能源问题。现代机器需要越来越多的能源来维持，全球人口也是如此。人工智能在能源领域的主要任务是预测分析。

　　能源公司迫切需要改进其预测分析方法，以降低成本、节约电力、为不断变化的环境做好准备，并提供更好的客户服务。借助机器学习和深度学习，可以将能源行业的预测水平提升到新的高度。能源供应商需要尽可能准确地预测需求变化、系统过载和可能出现的故障，因为在能源领域，出错的成本非常高。

　　通用电气发电集团(GE Power)生产了全球30%的电力，目前正致力于整合人工智能，以促进其能源供应。通用电气计划借助人工智能和机器学习(ML)来改善其业务运营。

　　Anodot提供了能源领域人工智能预测分析解决方案的另一个示例。该初创公司提供实时警报和预测分析，以帮助能源公司发现问题并及早解决。

　　▲资源管理

　　资源管理是能源领域继人工智能预测分析之后的下一步。有了人工智能的预测机制，能源供应商将能够更好地分配其资源，提前准备需求，预测任何问题并尽可能节省资源。对于终端客户来说，使用人工智能将带来更低的电费开支和定制服务。

　　在2019年11月，贝克休斯(Baker Hughes)、C3.ai和微软(Microsoft)宣布结成联盟，以使客户更容易采用在Microsoft Azure上运行的可扩展人工智能(AI)解决方案。有鉴于此，能源领域可以提高效率并增加安全性，同时减少石油和天然气行业对环境的影响。

　　▲电能储存便利化

　　高效的电能储存是一个棘手问题。随着要存储的电量不断增加，需要额外的容量和新的管理系统。而人工智能可以帮助行业参与者优化其电能储存。

　　储存可再生能源相当困难，因为这种能源的生产是周期性的，有时甚至是混乱的。将可再生能源与人工智能驱动的存储相结合可以极大地促进储能管理，增加业务价值并将电能损耗降至最低。

　　让我们考虑一下Stem，这是一家可以帮助能源公司使其能源战略更智能的初创公司。Stem与美国80多家顶级太阳能开发商合作，通过增加存储容量帮助他们将项目价值提高多达90%。

　　▲故障预测与预防

　　能源是一种强大的资源，如果处理不当，可能会非常危险。例如，2018年，有故障的输电线路被认定在加州引发了致命的野火。人工智能有潜力帮助预测和预防这种灾难，例如，人工智能可以预测系统过载，并警告操作员潜在的变压器故障。

　　人工智能在能源领域的主要挑战

　　▲缺乏理论背景

　　能源领域采用人工智能缓慢的一个原因是决策者缺乏必要的人工智能专业知识。许多公司根本没有足够的技术背景来了解他们如何从采用人工智能中受益。保守的利益相关方更愿意使用久经考验的方法和工具，而不是冒险尝试新事物。

　　随着越来越多的行业，如教育、金融、医疗保健和交通等，都在接受人工智能的潜力，能源领域的决策者也开始将注意力转向这项技术。

　　▲缺乏实践经验

　　人工智能仍然是一项新技术，掌握它的专业人员很少，因此很难找到专业人士来构建具有真正实用价值的强大人工智能系统。此外，能源领域的运行方式非常保守。

　　尽管能源公司收集和管理数据，但用创新的技术解决方案将其数字化是有问题的。存在相关的风险，如数据丢失、定制不当、系统故障和未经授权访问等。由于能源领域的出错成本很高，因此许多公司不愿冒险尝试没有经过验证的新方法。

　　▲过时的基础设施

　　过时的基础设施是能源领域现代化的最大绊脚石。目前，电力公司发现自己被埋在大量数据中，不知道如何应对。虽然该行业拥有的数据比大多数行业都要多，但这些数据通常是分布式的、无序的、分散在不同的格式中，并且只在本地存储。在获得巨额利润的同时，由于过时系统的脆弱性，该行业也蒙受了巨大的损失。

　　▲财务压力

　　在能源领域实施创新智能技术可能是最好的选择，但肯定不是最便宜的。寻找经验丰富的软件服务提供商，来开发和定制软件，以及调整、管理和监控它需要大量的时间和资源。

　　能源领域的企业在能够从人工智能、机器学习和深度学习中获益之前，他们必须愿意分配可观的预算，并接受改变过时系统的风险。

　　总结

　　先进技术正在渗透到现代经济的各个方面，能源领域也不例外。很快，人工智能有望从一种便捷的技术发展成为能源领域有史以来最高效的决策者。预计它将减少人工工作量，降低风险，并改善数据和资产管理。但是，在光明的未来到来之前，还有很多挑战需要应对。