通過人工智能的應用 可以推動可再生能源各產(chǎn)業(yè)環(huán)節(jié)的深度變革

隨著環(huán)保壓力的不斷加大，以及可再生能源成本持續(xù)降低等因素，越來越多的國家都開始大力推動從傳統(tǒng)化石能源轉(zhuǎn)向可再生能源，全球很多大型企業(yè)也紛紛加入了全球可再生能源計劃RE100，以實現(xiàn)可再生能源100％的使用。

除了購買可再生能源外，越來越多的科技公司開始使用人工智能技術來提升能源的使用效率，并取得了非常明顯的效果。如2016年，谷歌就使用DeepMind的AI技術對數(shù)據(jù)中心進行管理，使計算中心服務器等設備的冷卻用電減少了40％。

隨著人工智能技術與可再生能源的相互融合，能源行業(yè)將經(jīng)歷一次前所未有的深度變革。在未來，人工智能將成為智能電網(wǎng)的大腦，通過接入數(shù)以百萬計的傳感器數(shù)據(jù)，可對電力進行實時分配、分析和決策，使能源分配與使用效率實現(xiàn)最大化。

那么，在此過程中，創(chuàng)業(yè)公司可以做什么？在目前，眾多創(chuàng)業(yè)公司已經(jīng)開始在這一領域進行布局。從能源項目的設計規(guī)劃，到日常運營、儲能管理，再到天氣預報，這些公司已經(jīng)通過人工智能的應用，推動可再生能源各產(chǎn)業(yè)環(huán)節(jié)的深度變革。

1．Raycatch利用AI優(yōu)化電廠運營

以色列初創(chuàng)公司Raycatch成立于2015年，用人工智能技術進行太陽能發(fā)電廠的管理與運營。公司推出了基于AI的診斷和優(yōu)化解決方案，可獲取并分析太陽能發(fā)電廠所有的生產(chǎn)數(shù)據(jù)，并對日常管理進行優(yōu)化和指導。

公司目前在全球范圍內(nèi)管理了約1GW的光伏項目，覆蓋35000逆變器和400萬塊控制面板，客戶包括Enlight、ARAVA POWER、EDF、通用電氣等大型公司。

2018年11月，公司獲得BayWa re Energy Ventures和DSM Venturing領投的430萬美元B輪融資，目前已累計融資730萬美元。

2．HST Solar利用AI優(yōu)化能源項目設計

目前太陽能發(fā)電廠的工程設計和規(guī)劃工作仍然需要人類工程師手工完成，并且需要各種專業(yè)的工程師，通常需要幾個月才能完成大型商業(yè)項目的開發(fā)規(guī)劃?，F(xiàn)在，通過借助AI，只需在很短的時間就可以完成同樣的設計規(guī)劃項目。

美國初創(chuàng)公司HST Solar是該領域的一家典型創(chuàng)業(yè)公司。公司成立于2013年，專注于太陽能電廠的設計、開發(fā)和工程服務。

通過該公司的平臺，用戶輸入基本信息后，例如站點位置和有關要安裝的設備的詳細信息，公司的AI算法將對這些數(shù)據(jù)進行分析，給出太陽能電廠每個部分的建設方案，并可細化到每個太陽能電池板的特定方向和傾斜角度，以實現(xiàn)能量轉(zhuǎn)化的最大化，同時最大限度地減少強風等其它因素的影響。

據(jù)公司稱，與人類工程師設計的系統(tǒng)相比，AI設計的太陽能發(fā)電場可以將可再生能源的生產(chǎn)成本降低10－20％。

3．Stem利用AI優(yōu)化儲能管理

美國加州初創(chuàng)公司Stem成立于2009年，致力于通過分布式存儲技術優(yōu)化企業(yè)能源能耗管理。

公司開發(fā)的AI平臺Athena可以為企業(yè)提供自動化實時的能源優(yōu)化管理服務。該系統(tǒng)會每秒鐘獲取太陽能發(fā)電廠和電網(wǎng)負載數(shù)據(jù)，并根據(jù)電費、天氣預報等各種外部數(shù)據(jù)，分析未來電價的變化走向，進行發(fā)送或存儲電力，使企業(yè)能源存儲價值最大化。

據(jù)公司稱，盡管該系統(tǒng)投入會增加企業(yè)20％的成本，但其智能存儲解決方案可以節(jié)省企業(yè)高達30％的能源成本。

今年1月和7月，公司完成兩輪1．06億美元D輪融資，目前已累計融資達3．211億美元。

4．Nnergix利用AI優(yōu)化能源項目天氣預報

太陽能和風能等可再生能源對天氣狀況有非常高的依賴度。因此，有效的天氣預報是可再生能源生產(chǎn)中不可或缺的重要部分。

西班牙初創(chuàng)公司Nnergix成立于2013年，利用天氣數(shù)據(jù)和機器學習技術進行能源預測。

公司開發(fā)的Sentinel Weather平臺可以訪問全球的天氣歷史數(shù)據(jù)和天氣預報數(shù)據(jù)，通過機器學習技術預測天氣變化對可再生能源產(chǎn)能的影響，可以預測每小時的發(fā)電量，從而提升電廠發(fā)電效率，并降低運營成本。

目前，公司客戶已覆蓋20多個國家，已累計融資72萬歐元。

5．Energsoft利用AI進行儲能設備研發(fā)

在可再生能源系統(tǒng)的設計、分析和生產(chǎn)預測過程中，人工智能正在發(fā)揮越來越重要的作用。

美國西雅圖初創(chuàng)公司Energsoft成立于2018年，公司推出的基于AI驅(qū)動的SaaS平臺，為制造和使用能源存儲設備的公司提供先進的可視化和分析工具。

公司的使命是：創(chuàng)新并幫助發(fā)現(xiàn)能夠以低成本生產(chǎn)和儲存可再生能源和清潔能源的新材料。

該AI平臺可追蹤并分析數(shù)千個電池、超級電容器和儲能系統(tǒng)，覆蓋從早期研發(fā)到現(xiàn)場管理等全流程，可幫助用戶找出工業(yè)設計的問題，例如材料選擇或制造過程，可以降低開發(fā)成本，并縮短產(chǎn)品上市的周期。目前公司已籌集17萬美元的融資。