人工智能在能源行业的5个应用方向及对应案例

人工智能在能源行业的5个应用方向及对应案例

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