教育新闻网近年来，人工智能引起了极大的炒作。在某些行业中，它正在实现这一目标，但是在某些行业中的部署却很少受到吹捧。就目前而言，人工智能算法为Uber和Waze，数字助理，商业航班的自动驾驶仪等运输应用程序加油。
人工智能在能源效率和可再生能源方面的影响还没有得到足够的赞赏。该技术通过ML提升了风能和太阳能发电，储能及其他领域的价值。实际上，强化学习(RL)是一种流行的技术，在能源领域产生了令人印象深刻的好处。
通过对数据集进行训练以优化性能并通过数学函数逼近来优化解决方案的双重方法，强化学习可建立有效的算法，从而在可建模限制和收益的大型复杂决策空间中表现出色。
风能和太阳能
强化学习在发电中正在有效地发挥作用。Google的DeepMind致力于使间歇性风力发电更加可预测。RL算法可以对天气预报数据进行功能逼近，并可以对涡轮机数据进行训练，因此可以在实际发电之前36小时预测功率输出，随后可以提前安排向电网的电力输送，更改负荷分布计划并有效地使资源商品化。
DeepMind AI今年已将为Google数据中心提供的700兆瓦风力发电的价值提高了20%以上。
太阳能储能
人工智能对太阳能和储能装置的系统管理工具产生了重大影响。该技术在整个项目生命周期内提供了增强的控制，灵活性和价值。它还使可用的价值流多样化，并平衡了可变利率的影响。具体来说，太阳能和储藏库中的RL使用历史费率，容量和其他数据以及创意功能近似值来为发电，储藏和购买提供预测性优化。
实际上，解决方案提供商Stem Technologies估计，其Athena AI平台可通过按需收费和通过存储节省负载转移，增加5-20%的项目价值。从优化集成到公用事业需求响应，批发和其他计划，它又增加了10%。
综合起来，可以开发出将近50%的开发者收入，是开发者利润的1.5-2倍。
结论
尽管不必要的炒作很容易导致失望，但AI的潜力正在实现，并已融入能源领域。RL是一种这样的AI技术，它可以在整个价值链中创造主要的效率，并且随着软件解决方案的发展而提高。它将变得更加复杂并被广泛采用。几家采用AI技术的公司尚未将单独的AI应用程序连接到完整的端到端自动化流程中，但是一旦发生，AI的全部潜力就会被释放。
人工智能作为能源领域的颠覆性技术的职业仍处于起步阶段，但是现在应该以新的眼光来看待人工智能是一项实质性技术。
