摘要：乘坐比亚迪Seal皮卡，驶入伦敦东部沃尔瑟姆斯托一栋绿树成荫的小型住宅区入口，首先映入眼帘的是一片宁静。这间时尚的中式住宅完全由电力驱动，因此你听不到任何机械摩擦声或燃烧的轰鸣声，而这些非同寻常的住宅内部也同样如此。这些超级隔热的单元由太阳能电池板供电，由电动
乘坐比亚迪Seal皮卡，驶入伦敦东部沃尔瑟姆斯托一栋绿树成荫的小型住宅区入口，首先映入眼帘的是一片宁静。这间时尚的中式住宅完全由电力驱动，因此你听不到任何机械摩擦声或燃烧的轰鸣声，而这些非同寻常的住宅内部也同样如此。这些超级隔热的单元由太阳能电池板供电，由电动热泵供暖，并由先进的数字电器提供服务，所有这些都通过智能电表进行远程跟踪。如果你问一位房主，他院子里的热泵是如何工作的，他会说他不知道，坦白说，他也不关心。“零账单就是零成本！”他笑容满面地说。
这些住宅以及英国各地的类似住宅都是清洁能源技术创新部署的一部分，这些技术由Octopus Energy的软件部门Kraken开发的人工智能工具控制。Octopus Energy为英国约四分之一的家庭提供服务，是能源领域最有价值的独角兽之一。该公司在这些温暖的“零账单”住宅中为客户提供免费的五年热电，作为回报，客户允许其在舒适的参数范围内控制设备的运行时间和方式。另一项计划是，如果客户同意让该公司在休耕期（而不是电网超负荷时）为汽车充电，则可以享受优惠的电动汽车 (EV) 电价。
Kraken的人工智能每天管理来自英国近50万台设备的约80亿个数据点，以实现实时价格和能源套利。通过将这些负载的能源消耗时间从高峰时段转移到低谷时段，该公司在赚取利润的同时，还有助于防止电网超载。Kraken首席执行官Amir Orad报告称，其公司的分布式资产（包括英国一半的电网级电池容量）超过1.6吉瓦（约为两座核电站的发电量）。其人工智能优化在2024年避免了超过1600万吨的二氧化碳排放。这些“精致住宅”的用户节省了一大笔暖气和电费，而电动汽车车主与非管理充电相比每年平均节省375英镑（480美元），与汽油替代品相比每年节省750英镑。
“一股变革浪潮即将席卷这个行业，”奥拉德先生坚称。人工智能经常被过度炒作，但对于保守的能源行业来说，这一预测似乎是合理的。长期以来，公用事业公司一直抵制变革，通常将少量收入重新投入到研发和创新中，但人工智能有望迅速改变这种现状。世界各地的气候科技公司正在研发从核能到可再生能源的新型能源设备，以加快开发和部署。其潜在应用范围非常广泛：即使是碳氢化合物行业也在将人工智能应用于令人惊讶的绿色领域。
首先从电网开始。Kraken的例子展示了人工智能如何将自上而下、由远距离发电站组成的集中式系统转变为由敏捷的生产者和消费者组成的分布式网络。企业也在利用人工智能技术来提高电网的吞吐量，而无需费力铺设新的输电线。LineVision是一家由微软投资的初创公司，它使用非接触式传感器监测输电线的温度、电压骤降和环境条件。通过实时分析这些数据并将其与天气预报相结合，其算法可以计算出线路的真实承载能力。
国际能源署（IEA）于4月10日发布的一份报告计算得出，超高压输电线路“在约90%的时间内，可以安全地承载超过其最大额定值20-30%的额外容量”。英国国家电网已利用这种方法每年额外“释放”了600兆瓦的海上风电容量。
Tapestry是谷歌实验性X实验室的分支机构，它为智利电网开发了一款预测工具，帮助规划人员预测拥堵情况，更好地定位绿色能源项目，并最终将煤炭淘汰速度提前十年。4月10日，Tapestry宣布与美国最大的区域电网运营商PJM Interconnection达成协议，利用其人工智能工具帮助加快能源接入。
行业机构美国电力研究所 (EPRI) 指出，机器学习模型在识别电网电压或频率的危险波动方面取得了成功，这些波动可能损坏设备或导致停电。在一个案例中，分析师原本需要数周才能完成的工作，现在一天就完成了。
今年3月，英伟达和电力研究院（EPRI）宣布成立开放电力人工智能联盟（Open Power AI Consortium），该项目旨在构建多模态人工智能模型，这些模型将基于能源和电气工程数据、学术研究和行业法规进行训练。这些模型可以帮助公用事业公司改善电网运营，并简化建设新基础设施所需的许可文书工作。
人工智能还能让绿色能源的使用更有利可图、更具吸引力：2018年，谷歌DeepMind开始使用机器学习来管理公司购买的部分风电场。通过结合天气预报和涡轮机历史数据，该系统能够提前最多36小时预测风电场的发电量，并选择何时向电网输送多少电力。一年后，这不仅使风电的价值提升了20%，也让电网运营商更容易利用这些能源。
传统的大型发电厂也从中受益。奥地利公司Hydrogrid通过应用人工智能 (AI)帮助全球水坝运营商提高发电量。由于水力发电厂拥有多个并联涡轮机，其入流模式各不相同，该系统可优化水流，最大限度地提高电力输出，使发电量提高高达10%。
检查现有核设施是一项极其复杂的任务。如果采用传统的超声波检查方法，一次检查会产生海量数据（4.4“英里”，这个术语指的是小型探头在反应堆容器部件上移动的距离），需要数名专家耗费数天时间才能完成。而有了人工智能管理检查，原本堆积如山的数据就变成了463“英尺”的小土丘，一位专家在四个小时内就完成了这项工作。
非营利组织Terra Praxis利用人工智能简化新核电站申请流程中的繁琐手续。通过大幅降低申请草案的复杂性，该机构有望帮助项目降低成本（通常为2500万至4000万美元），并缩短传统的等待时间。
人工智能甚至让石油巨头更加环保。阿联酋国家能源巨头阿布扎比国家石油公司 (ADNOC) 应用人工智能工具，检测其资产中强效温室气体甲烷的泄漏，以便快速处理。该公司还使用软件提前五年预测排放源。2023年，其新方法帮助减少了约100万吨二氧化碳当量的排放，大致相当于减少20万辆汽油动力汽车上路。
得益于人工智能的“空中眼睛”，污染者无处可藏，这很有帮助。找出哪些公司应对甲烷排放负责并非易事。甲烷羽流无形无味，只有使用专门的红外或光谱设备才能发现。无论白天还是晚上，它们都可能出现在广阔的地理区域内。要可靠地量化它们，需要对来自卫星、飞机、地面传感器和行业报告的多个数据集进行繁重的整理和交叉验证。只有随着人工智能的出现，在全球范围内开展这项工作才成为可能。国际能源署的新报告计算得出，用人工智能支持的持续监测和维修取代定期检查，每年可避免200万吨甲烷排放。
全球最大的石油公司沙特阿美正在利用人工智能驱动的“数字孪生”和法学硕士（LLM）技术，在不消耗大量污染能源的情况下，从现有油田中榨取更多石油，使碳氢化合物产量提高了8.4%，同时每桶排放量减少了8.2%。自2010年以来，该公司还利用人工智能将甲烷燃烧量减少了50%以上。所有这些在环保主义者看来可能有些不合常理，但只要世界继续消耗化石燃料——化石燃料仍然提供约80%的一次能源——人工智能至少可以帮助降低其生产过程中的污染。
来源：奇葩综艺说
