電力數據，它能“測”

風電、光伏等新能源很容易受到環境因素的限制。因此，在這一特定背景下，功率預測系統的作用就顯得尤為重要。功率預測系統除了能合理調整電網調度、優化發電計劃、改善電網調峰能力外，還有一個極為重要的功能，那就是減少棄風和棄光率，這是實現降本增效的基礎。

過去，通過歷史資料以及人工經驗預測出的功率，準確率低、波動性大。如今，在大數據和人工智能技術發展的助力下，智能功率預測讓能源的生產工作變得便利許多。

就拿電力生產來說，最常見的超短期預測要求系統預測4小時內的功率輸出，這意味著預測系統需要在未來16個時間點(每15分鐘計為一個時間點)上都保持出色的預測準確率和穩定性。傳統電力數據預測方法是一種“從已有功率數據預測未來功率”的方案，因此其在時間維度上缺乏必要的數據支撐。而人工智能就可以采用更多維的數據。

智慧能源，歸它“管”

生產過程中，消耗的能源是否超出標準或被浪費，需要通過管理手段約束。人工智能可以結合大數據、數字化等技術推進“雙碳”目標的實現。

在工業生產中，將人工智能技術與工業自動化、能源管理技術相結合，可以提高能源管理和使用效率。當智慧能源管理系統能根據負荷預測調配清潔能源和儲能時，就可以實現清潔能源最大化地就地消化、吸納，幫助工廠或工業園區降低成本，實現低碳減排。

智慧能源管理系統
（圖源：《知識就是力量》雜志）

以一條水泥生產線為例，通過對能源的智慧管理，在使用了先進的過程控制等技術后，煤耗可以降低到2.44千克，每年減排二氧化碳約8400噸。

能源網，它來“織”

“雙碳”目標的達成需要科技創新的推動，具體到每個企業、每個社區時，規劃和建設能源網就成為重中之重。在“織就”能源網上，人工智能和大數據等技術有著不可替代的地位。能源網的規劃和建設很大意義上決定社會能不能更好地達成“雙碳”目標。從能源網的規劃設計到投資建設，再到運營維護，都需要通過大數據、人工智能、物聯網等技術建立強大的數據模型，讓每個階段實現最優化。在人工智能技術的支撐下，能源和環境——這兩個長期相互對立的事物和諧共生。通過不懈地努力，讓風電和光伏成為“新煤炭”，動力電池和氫能成為“新石油”，而能源網則成為“新電網”。

無廢社會，它來“建”

無廢社會，指的是通過節約減排和循環利用，實現在限域范圍內的廢棄物近零排放。在無廢社會建設中，人工智能技術是如何應用的呢?

以無廢社會建設的垃圾分類行業為例：垃圾處理裝備需要智能技術，如智能分選技術、智能應急裝備等；垃圾資源化利用需要數字技術，如基于大數據的全生命周期分析等；垃圾處理系統的管理、監督也需要傳感技術和數字技術等。未來完全可以用現代化的、智能的、自動化的分選技術，來實現后續的垃圾分類工作。

未來，垃圾處理將變得越來越智能
（圖源：《知識就是力量》雜志）

撰文| 莫宏偉

責任編輯 | 王佳穎 岳煥琦

運營編輯 | 岳煥琦 李元龍

質量審核 | 業蕾

? 文章來源：《知識就是力量》雜志
《綠色能源的“低碳AI小助理”》 ?

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