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使用可再生能源的智能

虽然难以确定的时候，但仍然被广泛承认，化石燃料不是实现我们能源需求的未来来源。可再生能源作为我们未来最可靠的替代品，然而，尽管在口袋里取得了重大进展，但有很多艰巨的挑战。在可再生能源领先来源中，太阳能和风依赖于天气，是不可预测的，我们仍然需要使能源流动的流动变为消耗。储存技术的进步是有前途的，远远距离它需要的地方。不时，可再生能源的产生将缺乏需求，因此不能成为消费的可靠性源。基础负荷继续转移到基于化石燃料的一代，这突破了首先转向可再生能源的目的。

一种解决方案是巧妙地使用需求侧的灵活性，当供电低时，切削对可再生能源的需求，并在充足的时间内将其撞击。这是可以通过设备和设备水平的高级负载控制，例如当发电量低时关闭的大型空调单元或工业炉，当供应过量时消耗更多的能量时。此外，该设备的所有者也可以在需要时承包，以使其存储的能量和电池组可用于电网。

虽然概念很好，但在实施方面存在一些问题。在网格可以决定捆绑谁以及支付的关税时，它必须知道播放中的设备数量以及他们将参与的程度。它还需要保护能源消耗数据，它将从这些设备中收集误用和误解。

我的观点，部署人工智能（AI）而且机器学习技术可以解决大部分问题。通过将机器学习应用于高级传感器，智能电表和智能设备超越米的数据，电网运营商可以估计单个设备的行为方式。它们还可以使用算法来预测存储寿命，并因此确定要进行的支付。

在超市等大型商业和工业消费者的情况下，办公楼，工厂，铁路，电网运营商可以使用AI从所有相关设备（如太阳能电池板和冷却系统）分析相关的操作数据，以便了解知识的实时决策最大限度地提高需求灵活性。例如，德国正在使用基于机器学习的预警系统，该系统采用全国各地的风力涡轮机和太阳能电池板的实时数据来预测未来两天将产生的能量。

AI可以促进需求灵活性的其他方式是采用博弈论算法设计激励，以改善整体参与，并利用区块链或其他分布式分区技术来保护数据。可以为消费者创建一个市场，以参与当地市场的需求方面管理倡议。

在管理可再生能源的间歇性的同时，AI还可以帮助行业提高安全性，可靠性和效率。它还可以提供对能量泄漏，消费模式和设备健康的可视性。例如，预测分析可以从风力涡轮机中接收传感器数据，以监测磨损和撕裂，并且在需要维护时以高精度预测。

人工智能技术还可以帮助可再生能源供应商推出新的服务模式，并扩大市场以获得更高的参与。通过将AI应用于与所收集的能源有关的数据，该行业可以收集粒度消耗见解，它可以用来推出新的服务，该行业还可以找到在动态定价模型中运行的上游/下游产品。这也将为零售供应商提供挖掘消费者市场的机会。

也许最好的，AI也可以促进战略，政策和规划，周围当前使用和未来的需求。我不禁想到，这只能意味着一件事 - 对人类潜力的力量更多！