第三节
人工智能与能源

能源是驱动人类社会发展的基石，可以说，什么阶段的人类文明对应什么样的能源形态。生产力的每一次飞跃，以及人类文明的每一次进步，能源都在起作用，能源是社会发展重要的物质基础。

迄今为止，人类经历了四次重大的能源转型或能源革命，每一次都对能源的资本属性进行揭示，并将其价值凝结和积累成一点一滴的革命性进步。第一次，人类学会了钻木取火，可以称为“植物能源时代”。第二次，西方工业革命中催生的蒸汽机需要大量的煤提供动力，可以称为“煤炭时代”。第三次，随着技术的进步，更加方便的石油和天然气被发现并供人们使用，可以称为“石油时代”。第四次，人类将蕴藏在原子核深处巨大的能量释放出来为人类所用，人类进入了“核能时代”。能源技术的每一次进步都引起社会生产力的极大提高和人民生活水平的极大改善。马克思也告诉我们，生产力是社会发展的最终决定力量。以上结合起来，我们不难得出这样一个结论，能源技术的进步引起生产力的提高，进而推动社会的发展，能源是社会发展的重要物质基础。

能源领域会产生大量的数据，为了将这些数据转化为提高生产率和削减成本的驱动力，主要的能源行业公司——石油、天然气及可再生能源公司都把注意力转向了人工智能。自2016年以来，把人工智能和能源产业放在一起进行报道的新闻开始剧增。人工智能和能源产业结合的新闻报道数量增长情况见图1-5。

从能源产业链来看，人工智能对重塑能源行业的作用是全方位的，包括上游行业的能源采集与获取，中游行业的能源传输、配置和储存，以及下游的能源消费等，都将在这一轮的人工智能变革中发生翻天覆地的变化，甚至可以视为由人工智能驱动的能源革命。接下来我们通过几个案例来看人工智能技术是如何渗透到能源产业链的。

1.上游

设备故障管理和健康监控。 2017年11月，印度北部的一座燃煤电厂发生爆炸，造成32人死亡，原因是煤气管道堵塞导致锅炉爆炸。这是能源行业经常发生的一类故障，事故发生的原因是没有对设备进行定期规律性的检查。世界上许多地方对此都没有严格的监管规定，因此，设备故障是很常见的。2017年12月，美国能源部授予SparkCognition公司一个奖项，即利用人工智能提高燃煤电厂的发电量。该公司将传感器和人工操作中产生的数据相结合，来预测关键基础设施何时会崩溃。此外，2017年9月，美国能源龙头企业AES电力公司宣布了进军人工智能的计划，将其作为提高公司的警觉性、效率和保护财产的手段，主要针对的是太阳能电站和电网系统。

能源勘探。 BP Ventures（英国石油风险投资公司）投资了一家名为Beyond Limits的人工智能公司，该公司曾参与在外太空进行的勘探试验。在投资Beyond Limits的时候，BP Ventures表示，将使用Beyond Limits的油气勘探技术，寻找新的石油储量。此外，石油龙头企业雪佛龙利用人工智能在加州寻找新油井及具有额外价值的旧油井。

2.中游

能源大数据。 由于缺乏大规模的储能装置，发电和用电很多时候必须同时进行，那么，怎样保证发电机发出来的电和人们所需的电刚好一样呢？位于加利福尼亚州的Stem公司开发了代号为雅典娜（Athena）的项目以解决这个问题。该项目利用人工智能绘制出能源的使用情况，并允许客户跟踪能源价格的波动，从而更有效地使用被储藏的能源。Stem公司已经从包括美国能源部、GE Ventures和新加坡主权财富基金淡马锡控股在内的多家投资者那里，融资超过3700万美元（约合人民币25088万元）。

智能电网。 2017年9月，美国能源部向斯坦福大学SLAC（国家加速器实验室）研究人员颁发了一项研究奖，奖励他们利用人工智能技术增强了电网的稳定性。研究人员通过使用旧有数据对电力波动和电网薄弱环节进行编程，智能电网将自动对重大事件做出快速而准确的反应。如今，电网的能量来源通常有很多，除了传统的火力发电，还有风能和太阳能，这使得运营电网系统的过程变得更加复杂。通过人工智能对大规模的数据集进行分析，这个多源收集的过程将变得更加稳定和高效。智能电网也能够在同一时间更好地管理不同类型的能源。西门子公司发布了一个软件包用以管理和操作网络，即所谓的主动网络管理（Active Network Management，ANM）。2017年3月，被谷歌收购的人工智能公司DeepMind与英国国家电网联合宣布，计划将DeepMind的人工智能技术应用到英国的电力系统。该项目将处理天气预报、互联网搜索等海量信息，以开发需求激增的预测模型。

3.下游

能源消费智能监测。 通过对个人和企业的能源消费行为进行监测，人工智能可以提供优化能源消耗过程的解决方案。对消费者来说，人工智能可以帮助他们更好地节约能源。对社会来说，人工智能可以促进构建节约型社会。例如，Alphabet旗下的子公司Nest，开发了一款智能恒温器，该恒温器能够通过自动适应用户行为，达到减少能源消耗的目的。一旦该恒温器被安装在用户的家里，它就会开始学习居住者的生活习惯，并相应地调整温度。据Nest公司称，该技术已经为用户节省了10％～12％的取暖费。谷歌发布了一个名为Sunroof（谷歌天窗）的工具，来计算太阳能对美国家庭的影响。Sunroof采用了多重因素来计算使用太阳能节省的资金，这些因素包括天气数据、电费、3D建模和阴影计算。

楼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，如今全球城市化的进程非常快。目前，全球大约有50％的人口居住在城市。到2050年，全球大约有70％的人居住在城市。城市消耗了80％的能源，其中的能源40％是给建筑供能的，据统计，人们有90％以上的时间是待在建筑内的。北美一家公司通过使用传感器硬件和AI算法，一方面，可以监测电主要用在了哪里，电费花在了哪里；另一方面，可以在用电高峰（如电价贵的时候），自动关闭一些设备，来达到节省电费的目的。

以上这些都是人工智能算法在具体应用场景中具有的优势，并且上述应用还只是冰山一角，其实际发挥的作用、所蕴含的潜力，光凭有限的文字可能无法描述细致，有待细心的读者做进一步探索。

美国学者杰里米·里夫金（Jeremy Rifkin）在其著作《第三次工业革命》中预言，以新能源技术和信息技术的深入结合为特征，一种新的能源利用体系即将出现，他将设想的这一新的能源体系命名为能源互联网（Energy Internet）。杰里米·里夫金认为，基于可再生能源的、分布式、开放共享的网络即为能源互联网。通俗一点理解就是，现在的能源产业不同于以往的发电厂发电、用户用电，这种单向传输过程正在发生转变。因为过去人们大多用的是电厂发的电，但现在人们在自己家也可以装太阳能板，可以把自己发的电返还给用电网络，给别人用；自己家也可以装电动车，电动车在不用电时也可以给电网充电。这样，发电端和用电端变得模糊，不再是以往从发电端把电传到用电端，现在消费者也可以发电，从而产生了双向网络。与此同时，也带来了挑战，怎样实时处理这些散乱的发电端信息，即不稳定、不规则的信息如何处理；同时有这么多用户在发电，这些海量数据要如何处理也是一个问题。不过无须担心，这些问题都有应对之法，人工智能分支下的大数据所解决的就包括上述这些问题。人工智能使“能源互联网”的概念成为可能。 SEVp/ye5l2tLxcwWqecWoyEMYBOfcHyA0j2atOP7IopSYVLwEcSa0XZ+RJsJKPPf