人工智能正在引发生活、工作和休闲各领域的重大变革，但许多人仍不清楚其应用的广泛性，除了像亚马逊的Alexa和苹果的Siri这样的虚拟助手或弱AI技术外。实际上，在数据驱动的能源行业，复杂的机器学习正在为强大的AI奠定基础，从而提升效率、预测能力、交易流程和用户可访问性。
电力交易
电力可作为商品在公开市场上进行购买、出售和交易。为了确保这些市场的有效运作，电力卖方、买方和经纪人必须不断分析大量数据，包括天气预报和电网的供需平衡。那些能够深刻理解数据的人在市场中将占据优势。
2018年，IBM的DeepMind开始在美国中部的风力发电领域应用机器学习算法，足以为中型城市提供电力。利用天气预报和涡轮历史数据的神经网络，它能够提前36小时准确预测风能输出。在不到一年的时间里，DeepMind的机器学习算法使其风能的价值提高了约20%，相较于基准情景。
智能功耗
在美国，接近一半的电力用户正在使用智能电表，这些设备提供有关个人能源消耗的数据，使消费者能够自我调节能源使用。
虽然以人工智能为驱动的智能电表和智能家居解决方案尚未普及，但其对最终用户的效率提升潜力巨大。这些能源监控设备能够与其他家用设备进行通信，通过减少能源浪费来为业主节省资金。例如，这些设备可以控制空调、建议在电价较低时为电动汽车充电、调节照明和管理电器。
这些设备具备根据使用模式和能源价格进行适应和响应的能力，若能推广至更广泛的用户群体，将有助于节省大量能源，从而为每个人提供更绿色、更稳定的电网。
智能储能
人工智能能够通过简化集成多种独特技术来改善现有的储能技术，包括可再生能源微电网、公用事业规模的电池储能和抽水蓄能等。随着风能和太阳能等间歇性电源的增加，储能在现代电网中的重要性迅速上升，这使得电力经纪人面临更大压力，以平衡供需。随着技术进步和成本下降，智能储能在电网的辅助服务中正扮演着越来越关键的角色，帮助运营商平衡并支持从发电机到用户的能源传输。
在供需缺口出现时，AI能够实现更高效的资源分配，并节省其他方面的能耗，以备后用。集成多种储存系统不仅能最大限度地发挥效能，智能能量存储系统还可以通过改善间歇性发电带来的频率和电压控制，进一步提高安全性。自2005年以来，总部位于柏林的储能公司Younicos一直是全球市场上开发和部署此类集成能源系统的领导者。
机器人
在电力行业，人工智能的一项显著应用是开发自主机器人，这些机器人能够在危险环境中替代人类进行工作。这些自动化无人机可以测量高压电力线或在海底巡逻，以获取资源并记录其位置，以便在未来提取，保障人身安全。
埃克森美孚与麻省理工学院能源倡议的双向合作项目便是一个例子，旨在进一步提升自主机器人独立执行复杂任务的能力。麻省理工学院的布莱恩·威廉姆斯教授及其团队计划让自学习机器人模仿火星探测器“好奇号”，探索海底以进行进一步的开发和利用。项目的前首席顾问、地球科学家洛里·萨玛认为，该领域的创新对于应对未来能源研究中的挑战至关重要。
能源的未来
面对全球能源体系因COVID-19大流行受到的冲击，人们开始更加关注提高经济效率。市场参与者正在利用机器学习来提升预测能力、增强能源交易透明度、集成可再生能源、管理智能电网及赋予无人驾驶无人机以新生命。
强大的AI与能源行业的结合将对全球消费者产生深远的影响。正如比尔·盖茨在2017年对即将毕业的学生所言：
