【儀表網 儀表下游】人工智能在能源領域的創新和進步正在改進企業生產、銷售和消耗能源的方式。
很多企業使用人工智能和機器學習技術深入研究數據，以推動更好的決策、成本優勢和預測，從而避免能源災難和代價高昂的停機時間。
總體而言，全球能源部門產生了大量令人難以置信的數據。人類幾乎不可能人工提取和分析這些數據以得出有意義的結論和預測。人工智能(尤其是機器學習)在理解大量能源相關數據方面發揮著至關重要的作用。
人工智能增強型軟件平臺和智能工具可以挖掘能源數據，以預測潛在的停電和設備故障，并使能源公司更高效、更有利地運營。
人工智能正被世界各地的能源公司接受。根據Emergen Research公司發布的一份調查報告，2020年全球人工智能能源市場的規模為38億美元，到2028年該市場的復合年增長率將近24%，屆時市場規模將達到208億美元。
以下了解人工智能在能源行業的一些使用方式，其中包括石油和天然氣行業以及可再生能源行業：
人工智能在能源領域應用的5個例子
(1)人工智能正在幫助能源公司在發生能源故障之前發現故障
設備故障是全球能源行業普遍存在且代價高昂的問題，這可能會帶來災難性后果。人工智能驅動的工具可以通過分析來自用于監控設備和在災難發生前檢測故障的傳感器的數據，幫助能源公司制定理想的維護計劃。最終，這些進步可以為能源公司節省數百萬美元，并提高能源生產和消費的效率和可靠性。
像ABB公司采用人工智能技術通過圖像分析發現管道和機械中和裂縫等故障。例如，該公司與一個全球規模最大的水電公用事業公司合作開發了一個試點項目。在使用ABB的平臺之后，該公司的日常維護工作量減少了10%，發電量增加了2%，并節省了數百萬美元的成本。
施耐德電氣公司通過采用微軟公司的機器學習技術在現場監控和配置油氣泵，可以及早檢測故障，并避免數周的停機和高達100萬美元的維修成本。例如，該公司最大的客戶之一、印度規模最大的發電廠商塔塔電力公司利用人工智能技術節省了30萬美元。
(2)由人工智能驅動的自動化正在降低石油生產成本并提高石油采收率
人工智能為包括能源部門在內的廣泛行業提供自動化支持。除了自動化傳統上由工人執行的平凡、重復的任務之外，人工智能帶來的洞察力還幫助石油公司準確確定鉆井位置，節省大量工作時間和數百萬美元的成本。
像英國石油公司這樣的公司正在投資機器學習平臺，以便更快地找到新的油田，并通過物聯網傳感器發現更多的石油。英國石油公司在財務分析報告中說，盈利能力的提高與這些改進直接相關。
(3)智能工具正在改變消費者使用和節約能源的方式
根據美國能源信息署(EIA)發布的調查報告，將近一半的美國能源用戶安裝了智能電表，通常由當地公用事業公司安裝在家中。這些儀表提供有關個人能源消耗的數據，公用事業公司可以使用這些數據更好地預測未來的能耗水平，并且客戶可以使用這些數據更好地調節能耗。
根據美國能源信息署(EIA)表示，谷歌和亞馬遜等公司通過人工智能驅動的智能家居解決方案也越來越頻繁地采用智能設備。這些設備與其他家用設備通信以識別能源浪費。例如，消費者可以找出電價最低的時間為他們的電動汽車充電或運行空調。
(4)人工智能正在幫助消費者選擇最合適的能源供應商
在像美國這樣放松管制的能源市場中，消費者可以選擇他們的能源供應商。卡內基梅隆大學設計的Lumator等工具分析有關客戶偏好和消費的數據，并將其與可用的能源供應商優惠進行比較，包括限時促銷價格。消費者可以使用Lumator工具選擇合適的能源公司，在他們最常使用的能源類型方面提供最優惠的價格。隨著時間的推移，隨著對能源公司的更多了解，它可以在更好的交易出現時自動切換能源計劃，而不會中斷服務。
除了節省成本之外，Lumator等工具還可以通過分析消費者對可再生能源的偏好并向能源生產商提交需求，從而提高可再生能源的使用份額，則能源生產商可以相應地調整電力供應。
(5)人工智能在能源領域更具未來感的例子之一是創建自主機器人，可以在危險的情況下取代人類。自動機器人可以執行諸如勘測高壓電力線路，甚至在海底尋找有價值的資源等任務。
埃克森美孚公司與麻省理工學院能源計劃合作開發自主機器人能力，投資提高機器人執行復雜任務能力的技術。麻省理工學院的團隊以火星好奇號火星車為原型，模擬了他們的自學習人工智能機器人，將探索遙遠的星球和地球海底新視野的先進技術結合在一起。
展望未來的發展，人工智能顯然將繼續在全球能源領域發揮關鍵作用，這將有助于解決與全球電力消費相關的可持續性的環境問題。
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