第三節　人工智能與能源

能源是驅動人類社會發展的基石，可以說，什么階段的人類文明對應什么樣的能源形態。生產力的每一次飛躍，以及人類文明的每一次進步，能源都在起作用，能源是社會發展重要的物質基礎。

迄今為止，人類經歷了四次重大的能源轉型或能源革命，每一次都對能源的資本屬性進行揭示，并將其價值凝結和積累成一點一滴的革命性進步。第一次，人類學會了鉆木取火，可以稱為“植物能源時代”。第二次，西方工業革命中催生的蒸汽機需要大量的煤提供動力，可以稱為“煤炭時代”。第三次，隨著技術的進步，更加方便的石油和天然氣被發現并供人們使用，可以稱為“石油時代”。第四次，人類將蘊藏在原子核深處巨大的能量釋放出來為人類所用，人類進入了“核能時代”。能源技術的每一次進步都引起社會生產力的極大提高和人民生活水平的極大改善。馬克思也告訴我們，生產力是社會發展的最終決定力量。以上結合起來，我們不難得出這樣一個結論，能源技術的進步引起生產力的提高，進而推動社會的發展，能源是社會發展的重要物質基礎。

能源領域會產生大量的數據，為了將這些數據轉化為提高生產率和削減成本的驅動力，主要的能源行業公司——石油、天然氣及可再生能源公司都把注意力轉向了人工智能。自2016年以來，把人工智能和能源產業放在一起進行報道的新聞開始劇增。人工智能和能源產業結合的新聞報道數量增長情況見圖1-5。

從能源產業鏈來看，人工智能對重塑能源行業的作用是全方位的，包括上游行業的能源采集與獲取，中游行業的能源傳輸、配置和儲存，以及下游的能源消費等，都將在這一輪的人工智能變革中發生翻天覆地的變化，甚至可以視為由人工智能驅動的能源革命。接下來我們通過幾個案例來看人工智能技術是如何滲透到能源產業鏈的。

1.上游

設備故障管理和健康監控。2017年11月，印度北部的一座燃煤電廠發生爆炸，造成32人死亡，原因是煤氣管道堵塞導致鍋爐爆炸。這是能源行業經常發生的一類故障，事故發生的原因是沒有對設備進行定期規律性的檢查。世界上許多地方對此都沒有嚴格的監管規定，因此，設備故障是很常見的。2017年12月，美國能源部授予SparkCognition公司一個獎項，即利用人工智能提高燃煤電廠的發電量。該公司將傳感器和人工操作中產生的數據相結合，來預測關鍵基礎設施何時會崩潰。此外，2017年9月，美國能源龍頭企業AES電力公司宣布了進軍人工智能的計劃，將其作為提高公司的警覺性、效率和保護財產的手段，主要針對的是太陽能電站和電網系統。

能源勘探。BP Ventures（英國石油風險投資公司）投資了一家名為Beyond Limits的人工智能公司，該公司曾參與在外太空進行的勘探試驗。在投資Beyond Limits的時候，BP Ventures表示，將使用Beyond Limits的油氣勘探技術，尋找新的石油儲量。此外，石油龍頭企業雪佛龍利用人工智能在加州尋找新油井及具有額外價值的舊油井。

2.中游

能源大數據。由于缺乏大規模的儲能裝置，發電和用電很多時候必須同時進行，那么，怎樣保證發電機發出來的電和人們所需的電剛好一樣呢？位于加利福尼亞州的Stem公司開發了代號為雅典娜（Athena）的項目以解決這個問題。該項目利用人工智能繪制出能源的使用情況，并允許客戶跟蹤能源價格的波動，從而更有效地使用被儲藏的能源。Stem公司已經從包括美國能源部、GE Ventures和新加坡主權財富基金淡馬錫控股在內的多家投資者那里，融資超過3700萬美元（約合人民幣25088萬元）。

智能電網。2017年9月，美國能源部向斯坦福大學SLAC（國家加速器實驗室）研究人員頒發了一項研究獎，獎勵他們利用人工智能技術增強了電網的穩定性。研究人員通過使用舊有數據對電力波動和電網薄弱環節進行編程，智能電網將自動對重大事件做出快速而準確的反應。如今，電網的能量來源通常有很多，除了傳統的火力發電，還有風能和太陽能，這使得運營電網系統的過程變得更加復雜。通過人工智能對大規模的數據集進行分析，這個多源收集的過程將變得更加穩定和高效。智能電網也能夠在同一時間更好地管理不同類型的能源。西門子公司發布了一個軟件包用以管理和操作網絡，即所謂的主動網絡管理（Active Network Management，ANM）。2017年3月，被谷歌收購的人工智能公司DeepMind與英國國家電網聯合宣布，計劃將DeepMind的人工智能技術應用到英國的電力系統。該項目將處理天氣預報、互聯網搜索等海量信息，以開發需求激增的預測模型。

3.下游

能源消費智能監測。通過對個人和企業的能源消費行為進行監測，人工智能可以提供優化能源消耗過程的解決方案。對消費者來說，人工智能可以幫助他們更好地節約能源。對社會來說，人工智能可以促進構建節約型社會。例如，Alphabet旗下的子公司Nest，開發了一款智能恒溫器，該恒溫器能夠通過自動適應用戶行為，達到減少能源消耗的目的。一旦該恒溫器被安裝在用戶的家里，它就會開始學習居住者的生活習慣，并相應地調整溫度。據Nest公司稱，該技術已經為用戶節省了10％～12％的取暖費。谷歌發布了一個名為Sunroof（谷歌天窗）的工具，來計算太陽能對美國家庭的影響。Sunroof采用了多重因素來計算使用太陽能節省的資金，這些因素包括天氣數據、電費、3D建模和陰影計算。

樓宇中的能源智能化管理。1800年，全球只有3％的人口居住在城市，如今全球城市化的進程非?？?。目前，全球大約有50％的人口居住在城市。到2050年，全球大約有70％的人居住在城市。城市消耗了80％的能源，其中的能源40％是給建筑供能的，據統計，人們有90％以上的時間是待在建筑內的。北美一家公司通過使用傳感器硬件和AI算法，一方面，可以監測電主要用在了哪里，電費花在了哪里；另一方面，可以在用電高峰（如電價貴的時候），自動關閉一些設備，來達到節省電費的目的。

以上這些都是人工智能算法在具體應用場景中具有的優勢，并且上述應用還只是冰山一角，其實際發揮的作用、所蘊含的潛力，光憑有限的文字可能無法描述細致，有待細心的讀者做進一步探索。

美國學者杰里米·里夫金（Jeremy Rifkin）在其著作《第三次工業革命》中預言，以新能源技術和信息技術的深入結合為特征，一種新的能源利用體系即將出現，他將設想的這一新的能源體系命名為能源互聯網（Energy Internet）。杰里米·里夫金認為，基于可再生能源的、分布式、開放共享的網絡即為能源互聯網。通俗一點理解就是，現在的能源產業不同于以往的發電廠發電、用戶用電，這種單向傳輸過程正在發生轉變。因為過去人們大多用的是電廠發的電，但現在人們在自己家也可以裝太陽能板，可以把自己發的電返還給用電網絡，給別人用；自己家也可以裝電動車，電動車在不用電時也可以給電網充電。這樣，發電端和用電端變得模糊，不再是以往從發電端把電傳到用電端，現在消費者也可以發電，從而產生了雙向網絡。與此同時，也帶來了挑戰，怎樣實時處理這些散亂的發電端信息，即不穩定、不規則的信息如何處理；同時有這么多用戶在發電，這些海量數據要如何處理也是一個問題。不過無須擔心，這些問題都有應對之法，人工智能分支下的大數據所解決的就包括上述這些問題。人工智能使“能源互聯網”的概念成為可能。