AI 透過優化可再生能源和智慧電網改變能源管理。演算法可協助電力公司：

• 減少二氧化碳排放
• 提高可再生能源的可靠性
• 預測需求
• 防止中斷
• 優化分銷

影響

1. 發電：

預測演算法透過預測太陽能和風力發電的天氣狀況，提高可再生能源的可靠性。預測性維護可減少電廠停機時間和營運成本。

2. 能源消耗：

使用者可將用電時間轉移到非高峰時段，以降低成本和電網負荷。

3. 網路管理

現代數位技術正在徹底改變我們管理能源基礎設施的方式。尤其是人工智慧已證明是配電公司的寶貴工具。這些先進系統可持續分析來自分佈於整個網路（從輸電線路到變壓站）的感測器的大量資料。

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有了精密的機器學習演算法，現在可以在潛在問題造成服務中斷之前即加以識別。這種被稱為預測性維護的預防方法正在產生顯著的效果：該行業的幾家公司的服務中斷情況已大幅減少，為市民和企業提供的服務品質也因此得到顯著改善。

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這種技術轉型的影響不僅僅是減少停電。預測和預防問題的能力可讓我們更有效率地管理資源、更好地規劃干預行動，最終為整個社區提供更可靠、更永續的電力服務。

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影響範例：

• 西門子能源：-30% 停機時間
• 通用電氣：每年節省 10 億美元
• Iberdrola: 可再生能源的能源浪費率為 -25

經測試的應用：

• 蜆殼和 BP：營運優化和減排
• 特斯拉：能源儲存與清潔解決方案
• Duke Energy 和 National Grid：電網現代化

AI 可以改善能源管理，使其：

• 更有效率
• 更可靠
• 更多可持續性
• 更便宜

這些發展透過已應用於該領域的技術解決方案，支持向更具永續性的能源系統過渡。

結論

人工智能正在徹底改變能源領域，為優化能源生產、分配和消耗提供了創新的解決方案。然而，人工智能本身也會對能源造成影響。訓練和執行人工智慧模型所需的運算中心需要大量能源，據估計，複雜模型的單次訓練耗電量高達數百千瓦小時。

為了讓人工智慧在能源領域的淨效益最大化，各家公司正採取全面的方法。一方面，使用更高效的架構和專門的硬體。另一方面，使用可再生能源為運算中心供電，創造一個良性循環，讓 AI 能夠幫助更好地管理可再生能源，進而為 AI 系統供電。

計算效率和資料中心冷卻技術的創新，以及可再生能源或在允許的情況下使用原子能，對於確保人工智慧仍是能源轉型的永續工具至關重要。

此方法的長期成功將取決於能否平衡系統的運作效益與能源的永續性，進而為真正乾淨且有效率的未來做出貢獻。稍後我將針對此主題撰寫更多文章。

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