赋能清洁能源转型_用人工智能和生成式人工智能为可持续_更智能_更可靠的能源系统提供燃料_9页_3mb

清洁能源转型与人工智能应用总结

能源行业正面临关键拐点，全球可再生能源装机容量快速增长，例如去年全球增长了50%。这一转型推动了更清洁、绿色的能源来源使用，如太阳能、风能和地热能，但也带来了显著挑战。能源需求变得更加难以预测，由于来源分散、极端天气事件和消费者行为变化，系统复杂性增加，传统能源管理平台难以应对。同时，化石燃料系统尚未退出，能源公司需平衡可再生能源的间歇性和可靠性需求。

主要风险包括可再生能源发电的不可预测性和价格波动，这对能源成本和高耗能行业（如制造业）的盈利能力造成影响。为此，人工智能（AI）和生成式AI成为关键工具，能够通过深度预测分析、优化分布式资产性能、自动化交易以及提供实时决策支持，来提升能源系统的效率和可持续性。需要采用前瞻性的数据战略，包括整合操作技术（OT）和信息技术（IT）数据，并通过开源平台确保互操作性和数据自主性。

Capgemini等公司正在与Databricks合作，开发AI驱动解决方案，如时间序列数据处理器、智能检测框架和预测模型，帮助客户实现脱碳目标。这些解决方案已在实际应用中显示成效，例如降低成本、减少停机时间，并实现数据驱动的优化。总体而言，AI在清洁能源转型中发挥至关重要的作用，确保能源系统更智能、可靠且可持续。