人工智能(AI)正在改變幾乎所有行業，能源領域也不例外。人工智能的影響可能會徹底改變我們生產、分配和消耗能源的方式。它還可以引導能源行業變得更高效、更具成本效益和可持續性。

　　世界各地的能源系統正在經歷向清潔和可持續能源的轉變。隨著能源生產、傳輸和分配等各個部門的技術升級，技術和組織層面的變化正在變得司空見慣。這意味著創造一個考慮到社會、經濟和環境因素的可持續能源系統的工程挑戰也在增加。

　　人工智能對能源系統中這些因素的影響正變得相當有影響力。在電力和能源領域擴大人工智能技術的應用，有助于更好地控制和管理能源消耗，預測網絡故障，甚至優化。機器學習(ML)可以細粒度地確定客戶的需求，然后相應地調整能源購買決策。

　　認識到人工智能的潛在影響，我們很高興有機會與AutoGrid首席運營官Rahul Kur聊天。

　　開始吧。從最廣泛的意義上講，人工智能(AI)是如何開始在能源市場中發揮重要作用的？

　　人工智能/機器學習在能源領域的應用并不是全新的，它始于2010年左右，隨著智能電表、恒溫器和控制器等互聯網連接設備的部署。此外，AI/ML的最初應用集中在預測、負載、客戶行為和生成上。像AutoGrid這樣的組織利用了多年來產生的大量數據，并在優化和運營研究方面取得了進步，以管理電網。能源領域對人工智能的廣泛投資繼續直接影響和提高電網的彈性，以及可再生能源的整體采用。

　　在短短十多年的時間里，人工智能在能源領域的應用正在產生巨大的成果，并取得了人類無法復制的成果。僅僅是電網的規模就足以壓倒傳統的資源，因為數以百萬計的離散端點都在實時交互，以保持狹窄的頻率容限。隨著網格變得越來越復雜，對人工智能的需求只會加深。

　　你認為未來十年人工智能對電力能源系統、電動汽車、可持續發展目標和溫室氣體排放的影響是什么？

　　越來越多的消費者采用分布式能源(DERs)，如電動汽車(EV)和住宅太陽能光伏和儲能，正在顯著改變能源輸送的結構。傳統上，能源是以一種標準的方式產生、儲存和傳遞給消費者，并且使用電表來測量使用量。然而，隨著DERs和人工智能的結合，運營商現在能夠看到電表背后發生的事情，并預測使用情況，以管理電網穩定性。

　　隨著人工智能軟件驅動網格優化，通過日益強大的虛擬化層，我們將不會留下任何電子。先進的預測控制使公用事業、能源供應商和電網運營商能夠優化DERs并將其作為一個單一系統進行管理。將各種分布式能源(如電動汽車、太陽能光伏、電池和需求響應程序)聚合成一個虛擬發電廠(VPP)，可以平衡供需、降低峰值負荷、提高電網可靠性，并為生產消費者和能源供應商創造新的價值流。只有通過人工智能驅動的VPP在全球范圍內的部署，我們才可能在某天達到100%的可再生能源。

　　在美國，電力行業已經開始使用人工智能與智能電表、智能電網和物聯網設備連接。這些人工智能技術如何提高效率、能源管理、透明度以及可再生能源的使用？

　　可再生能源通常與化石燃料相平衡，以確保電網系統的穩定性和可靠性。然而，通過人工智能驅動的虛擬發電廠(VPP)，運營商可以預測和優化能源使用，連接和管理DER以獲得額外的容量，以確保在能源供應不穩定時的彈性。人工智能和VPP共同解決了一個悖論：既要管理可再生能源的間歇性，又要用對環境有害的解決方案(如峰值電廠)為一切供電。

　　請告訴我們，利用分布式能源(DERs)的多樣化投資組合——包括需求響應、可再生電力、儲能系統和傳統能源——可以創建虛擬發電廠(VPP)，根據批發或零售能源市場的需求進行擴展或收縮。人工智能的影響從何而來？

　　隨著越來越多的分布式電源進入市場，虛擬電源正變得越來越強大，這使得該技術能夠向電網提供與傳統發電廠一樣多的能源。如果沒有人工智能技術，這是不可能實現的，人工智能技術消除了匯聚分布式和多樣化能源的復雜性，從而從集中的儀表板提供無縫管理。人工智能確保了可以大規模和實時地利用DERs。

　　多虧了人工智能和機器學習，一個最先進的VPP就像同時運行數萬個發電廠，確保它們都能協同運行。集中式調峰電廠所需的所有軟件功能必須被復制數千次，其復雜性不是線性增長，而是指數增長。雖然這是一項艱巨的任務，但基于AI和ML技術的商業項目的部署正在全球范圍內進行。ML和AI算法通過協調聚合資源并確保跨VPP的無縫協調，有助于有效管理這種復雜性。實時決策和控制成為可能，使VPP能夠快速響應電網條件并優化能量流。