近几个月来，人工智能（AI）技术可能引起电力行业震荡，围绕该技术引发的讨论已经可以和其变革程度相匹配。未来动力技术（Future Power Technologies ） 的 母公司 GlobalData 预计，到 2030 年，人工智能市场整体价值将达到 3833亿美元，并将从 2022 年起以 21.4%的年复合增长率飙升。

使用人工智能，电网运营商可以通过交叉引用涵盖天气情况、消费者行为、先前趋势和局部变量的海量数据来更好地预测电力需求。

这将节省电力资源和资金，使电网更加高效，并帮助电网运营商更好地决策何时储存或释放电能，确保电力供应更加稳定可靠。“智能电网”融合了先进的传感器、通信技术和自动化系统，以促进配电高效、可靠，是人工智能在能源和电力市场的关键应用。

人工智能系统陆续上线

电力交易技术公司 Gridmatic 在其同名系统中使用人工智能，以最佳价格智慧售电。该系统提供固定价格的承购协议，消除发电方风险，同时使用其人工智能优化公司端的电力销售。

2023 年 1 月，该公司推出了一个面向电力用户的消费者平台。该系统名为 Gridmatic Retail，旨在利用人工智能对冲电力成本。平台通过可持续能源合约降低成本、提供可预测性和稳定性，可以有效地助力公司实现碳减排目标。

该公司表示，它可以随时把每个小时的电力消耗与可再生能源发电相匹配 。

人工智能与机器人技术的完美结合，被证明是电力行业的最佳组合。2023 年 3 月，美国机器人公司Sarcos Technology and Robotics Corp宣布，它已经验证了一项使用自动化机器简化太阳能发电站建设的技术。

该公司目前已从美国能源部获得 190 万美元，用于开发机器人系统，这个系统能够加快现场安装光伏太阳能模块的速度，或在同等安装人力的情况下扩大安装规模。公司将于今年对这个系统进行进一步的现场测试，以确认该技术的初步成 本 节 约 分 析。 预 计 Sarcos 将 2024年对该解决方案进行商业推广。

与此同时，可再生能源技术公司 Heliogen 展示了一款人工智能驱动的自主机器人。这款名为 Icarus的机器人旨在降低全尺寸太阳能热电站的安装和维护成本。该机器人将会部署在 Heliogen 的所有太阳能热电站中，在此之前最后的改进工作预计将于今年进行。太阳能热电站使用定日镜阵列装置来追光发电，定日镜需要维护和清洁，以确保最高的光学性能和高水平的产能效率。

Icarus 系统使用 GPS、超声波测距仪和激光雷达传感器进行完全自主操作。Heliogen 创始人兼首席执行官 Bill Gross 表示：“利用人工智能处理能力的大幅提升，我们的目标是让太阳能更优惠。”

前瞻技术：人工智能对预测性维护至关重要然而人工智能在电源管理中最有前途的应用之一是预测性维护。

任何明智的电力公司都希望避免西门子能源公司最近犯下的代价高昂的错误，该公司最近在一台主涡轮机发生故障后遭受了 5 亿美元的损失。人工智能的支持者认为，替代方案往往是过度维护。日常维护以使操作平稳运行，但将其减少到最低限度是一个危险的过程。

利用传感器数据，人工智能能够预测组件何时可能发生故障。使运营商能够在故障发生前安排维护，减少停机时间，并将意外停机的风险降至最低。

西门子能源公司的混合动力发电厂数字控制系统（Omnivise）性能主管 Jan Weustink 表示，在某个时候，人工智能也有潜力实现全商业性的自动化发电厂（APP）。西门子能源公司的开发人员目前正在研发一个能够通过机器进行评估的发电厂数据库。这不仅包含发电站组件的属性，还包含它们之间的所有连接。该公司数据库目前基于12个数据源，汇集了50个发电站的项目数据，可以调用数据集成系统。西门子工程师 Saskia Soller 解释道：“这里使用的‘知识图谱’目前包含大约 5 亿个数据点。”

自动化发电厂的曙光

Adex 是自调式人工智能平台的开发商，该成果已获得专利。Adex 的一份白皮书称，自动化发电厂的需求正在增长。它认为：“世界上大多数现有的火力发电厂都有 10 年或更长的历史。虽然以前的改进可以通过昂贵的硬件改造和传统的控制系统升级来实现，但这些解决方案并不能解决所有电网新需求，也不符合对发电厂升级的速度要求。”

“新发展使发电厂能够使用先进的分析软件，提升电厂性能、灵活性和自动化。因此，自动化发电厂将效率更高、可调度性更佳、污染更少、经济性更优。”到目前为止，自动化发电厂仍然属于“电网边缘”技术。世界上第一个自动化发电厂是三菱电力的 T-Point 2，这是日本高砂的下一代发电厂，自 2020 年夏天以来一直处于商业运营状态。

该设施汇集了一系列技术，有望成为新一代更智能、更可持续、更集成发电厂的基石。T-Point 2 从一开始就被设计成一个数字设施。建筑的虚拟现实模拟是在 3D 中进行的，并用作现实工厂的构建。三菱电力在规划中使用了其TOMONI 解决方案，该方案使用人工智能分析自动化运营流程。

美国软件公司 AutoGrid 的产品能够远程预测、优化和实时控制能源资产。AutoGrid 首席运营官 Rahul Kur 告诉 CleanTechnica：“在短短十年多的时间里，人工智能在能源行业的应用正在产生巨大的成果，并取得人类无法复制的成就。随着电网变得越来越复杂，对人工智能的需求只会加深。”

他补充道：“有了人工智能驱动的虚拟发电厂，运营商可以预测和优化能源使用。风力预测目前是一个具有挑战性的问题，但也是一个非常本地化的问题。然而，随着更先进的建模和人工智能系统的出现，风电预测将变得更加容易。”