当AI碰上太阳能

当AI技术不断渗透进人们生活的方方面面时，它对能源行业的影响似乎也成了必然。其中，可再生能源中的风、光能发电对感应技术的大力需求和对数据处理的高要求为AI技术与能源行业的碰撞制造了契机。

日趋发展的行业势头

全球各机构都在警告即将出现灾难性气候变化的临界点;就连世界上最大的石油公司沙特阿美现在也在讨论，其在未来20年内将达石油峰值;国际能源署预计石油达峰将在大约10年内实现，能源转型的迫切需求使得可再生能源的价格正在变得越来越便宜，其中大型太阳能项目正迅速成为常态。

迅速崛起的太阳能项目也推动了相关技术的不断革新与迭代。就着这股发展的热潮，太阳能项目衍生出一种新的趋势，整个行业也似乎在向外透露着一个信号发展规模越大越好。随着世界各地要求全球经济脱碳和减少温室气体排放的压力越来越大，太阳能和风能等可再生能源得到了比以往任何时候都更多的关注和投资。这将我们带到了太阳能行业的一个新前沿新的太阳能项目的规模正呈爆炸式上升。

AI加持下的太阳能行业

与描述人类执行日常和复杂任务能力的自然智能相比，人工智能(AI)描述的是计算机系统的完全自主行为。配备了传感器技术来确定要执行的任务以及任何维护要求，人工智能系统已经成为一项常规技术，几乎融入了我们每天使用和操作的各种设备。

可再生能源行业对人工智能的依赖很大程度上集中到集成电池中的传感器技术。随着传感器技术的日新月异，可再生能源制造商希望看到这些系统中集成的机器内存芯片工具有所新增，以提高他们在不中断系统的情况下监控、处理和分析日常任务的能力。太阳能发电受益于上述事实，即这些技术是相对最近才开始商业化开发的，而且从一开始就安装了传感器技术。因此，人工智能在太阳能发展中支持的进步大多集中在资源预测、控制和预测性维护方面。

例如，去年英国国家电网(ESO)与Alan Turing Institute合作，利用新的AI算法：随机森林算法，可用来感应、监测和分析太阳能辐射数据。基于这些信息，人工智能通过寻找数百种不同的数学途径(决策树)来获取这些输入并达到输出生成数据，从而进行自我训练，可以最终实现我们要的某种结果。通过这一方法与多模型集合预报中的其他机器学习技术相结合，将ESO预测的准确性提高了33%。