世界经济论坛发布了一项关于如何使用人工智能 (AI) 加速更公平的能源转型并在整个行业中建立对该技术的信任的新研究。
随着气候变化的影响在全球范围内变得越来越明显，政府和行业面临着向低碳全球能源系统过渡的紧迫挑战。
数字技术——尤其是人工智能——是这一转变的关键推动因素，并有可能更快、更低成本地实现能源部门的气候目标。
与 BloombergNEF 和 Deutsche Energie-Agentur (dena) 合作撰写——德国能源署，《利用人工智能加速能源转型》回顾了人工智能在能源领域的应用现状，确定了人工智能在能源领域的高优先级应用转型，并为能源和人工智能行业提供路线图和实用建议，以最大限度地发挥人工智能的优势。
报告发现，人工智能有潜力为全球能源转型创造巨大价值。根据 BNEF 的净零情景模型，由于投资需求减少，在 2020 年至 2050 年期间，需求效率每增加 1%，就会创造 1.3 万亿美元的价值。人工智能可以通过提高能源效率和灵活需求来实现这一目标。
“人工智能已经在社会和经济的许多方面留下了印记。在能源领域，我们只看到人工智能可以做些什么来加速向我们明天需要的低排放、超高效和互连的能源系统的过渡。这份报告展示了潜力以及解锁它所需的条件——以涵盖如何治理、设计和实现负责任地使用人工智能能源的原则为指导。政府和公司可以共同创造一个真正的转折点，使用人工智能实现更快的能源转型，”世界经济论坛能源主管罗伯托博卡说。
“作为dena，我们多年来一直专注于数字技术。特别是通过我们的“未来能源实验室”，我们正在推动人工智能项目人工智能是能源转型的一项必不可少的技术，因为它将提供连接不同部门(电力、热力、交通和工业)的粘合剂，并作为数字技术有效地监控系统和流程。dena 首席执行官 Andreas Kuhlmann 表示，为了有效控制未来能源系统，由于可再生能源的存在，未来能源系统将非常不稳定，这种基于代理的控制将发挥主导作用。
人工智能如何加速向低碳能源未来转型的高优先级应用包括：
(1) 识别数据中的模式和见解以提高效率和节约：根据 BNEF 的净零情景，2020 年至 2050 年期间，全球能源系统完全脱碳将需要 92 万亿至 173 万亿美元的能源基础设施投资。即使是单一的因此，清洁能源和低碳基础设施系统在灵活性、效率或容量方面的百分比提高可以带来数万亿美元的价值和节省。
(2) 协调电力系统与不断增长的可再生能源份额：随着电力供应的行业和应用越来越多，电力行业正成为全球能源供应的核心支柱。加大可再生能源部署以实现全球扩张的电力部门脱碳将意味着更多电力由间歇性能源(如太阳能和风能)提供，从而需要更好的预测、更好的协调和更灵活的消费，以确保电网能够运行安全可靠。
(3) 大规模管理复杂的、分散的能源系统：向低碳能源系统的过渡正在推动分布式发电、分布式存储和先进的需求响应能力的快速增长，这将需要协调和集成到更多联网的交易型电网。
驾驭这些机遇给能源密集型行业和能源系统本身带来了巨大的战略和运营挑战，正如它们正在经历千载难逢的数字化转型一样。AI 可以充当跨许多应用程序的智能层，并能够识别数据中的模式和见解，准确“学习”课程并随着时间的推移提高系统性能，并预测和建模复杂、多变量情况下的可能结果。
最近在能源领域部署人工智能的努力被证明是有希望的，但创新和采用仍然有限。人工智能在加速全球能源转型方面具有更大的潜力，但只有在整个行业有更大的人工智能创新、采用和协作的情况下才能实现。为了解决这个问题，白皮书建立了一套原则，以帮助行业以快速、安全和公平的方式治理和扩展 AI 技术。
“我们研讨会的一个主要发现是，虽然我们可以在能源转型中为 AI 确定许多切实的机会，但确实需要一套通用的指导原则来使这些机会具有可扩展性。理想情况下，这些原则应该创建一个框架，使多个利益相关者群体能够有效地协同工作，开展从治理、设计到支持基础设施的一系列预定义活动。他们将使我们能够超越许多‘概念证明’项目，成功地大规模实施解决方案，”彭博新能源财经首席执行官乔恩·摩尔说。
报告中引用的 9 项原则旨在建立行业对人工智能技术的信任，以便它们能够在能源转型中发挥更大的作用。随着能源和能源密集型行业越来越多地采用人工智能工具，公司和政策制定者必须在管理和塑造能源领域人工智能的使用方面发挥积极作用，建立以负责任的方式设计人工智能系统的最佳实践，并创造一个能够释放人工智能技术全部潜力的有利环境。
