人工智能在能源行业的5个应用方向和对应的案例.doc
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1、人工智能在能源行业的5个应用方向和对应的案例自2012年以来,把人工智能和能源产业放在一起进行报道的新闻开始增多。本文简要描述了人工智能在能源行业的5个应用方向,及对应的案例。能源行业会产生大量的数据。为了将这些数据转化为提高生产率和削减成本的驱动力,主要的能源行业公司石油和天然气巨头,以及可再生能源公司都把注意力转向了人工智能。自2012年以来,把人工智能和能源产业放在一起进行报道的新闻开始增多。本文简要描述了人工智能在能源行业的5个应用方向,及对应的案例。1Storage(能源储藏)根据Greentech Media最近的一份报告,美国的能源储藏在2017年第四季度达到了一个新的里程碑:在
2、2013年至2017年间,累计储藏量已超过1000兆瓦时。该报告还预测,这个数字将在今年翻一番。随着储藏容量的提升和新技术的出现,人工智能正在提升这个市场的效率。案例1:Stem位于加利福尼亚州的Stem公司开发了代号为雅典娜(Athena)的项目,它利用人工智能绘制出能源的使用情况,并允许客户跟踪能源价格的波动,从而更有效地使用被储藏的能源。Stem已经从包括美国能源部、GE Ventures和新加坡主权财富基金淡马锡控股在内的多家投资者那里,融到了超过3,700万美元的资金。2The Autonomous Grid(智能电网)如今,电网的能量来源通常有很多,除了传统的发电以外,还有风能和太
3、阳能,这使得运营电网系统的过程也变得更加复杂。通过人工智能来对大规模的数据集进行分析,这个多源收集的过程更加稳定和高效。案例1:美国能源部2017年9月,美国能源部向斯坦福大学的SLAC研究人员颁发了一项研究奖,奖励他们利用人工智能技术改善了电网的稳定性。通过用过去的数据来对电力波动和电网薄弱环节进行编程,新的“智能电网”将自动对重大事件作出快速而准确的反应。案例2:西门子智能电网也能够在同一时间更好地管理不同类型的能源。西门子公司发布了一个软件包来操作网络,即所谓的“主动网络管理”(ANM,active network management)。ANM的原理是,通过跟踪电网如何与不同的能量负载
4、相互作用,来调整其可调节的部件,从而达到提高效率的目的。虽然这之前是手动调整的,但当新的能源生产者(比如太阳能发电厂)开始工作时,或者新的能源消耗者开始接入网格时,ANM会对电网做出相应的调整。因此,ANM也为电动汽车利用智能电网进行充电奠定了基础。案例3:英国国家电网2017年3月,被谷歌收购的人工智能公司DeepMind,与英国国家电网联合宣布,他们计划将DeepMind的人工智能技术添加到英国的电力系统中。该项目将处理天气预报、互联网搜索等海量信息,以开发需求激增的预测模型。案例4:Grid Edge英国的一家名为Grid Edge的公司(提供基于云计算的电力管理软件服务)声称,他们利用
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- 人工智能 能源行业 应用 方向 对应 案例
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