> **来源：[研报客](https://pc.yanbaoke.cn)** # 能源领域的人工智能总结 ## 核心内容 能源系统正面临前所未有的转型挑战，包括需求增长、环境因素以及提升系统韧性的需求。人工智能（AI）在能源系统中扮演着关键角色，通过优化运营、提升可靠性以及实现显著的经济和环境效益，成为推动可持续发展的核心驱动力。 ## 主要观点 - **人工智能的变革潜力**：AI能够提升能源系统的效率、可靠性与可持续性，同时为各国提供增强能源自主性的机会。 - **应用领域**：AI在能源系统中的应用主要分为三大类别：系统优化与控制、资产全生命周期管理、用能终端能效管理。 - **经济效益**：预计到2030年，AI将为能源行业带来超过2000亿美元的成本节约，到2050年接近5000亿美元。 - **环境效益**：AI的节能效果预计到2030年可达到2,720至3,740万亿瓦时，到2050年可能接近12,000万亿瓦时，相当于净零排放情景下全球能源消费的10-12%。 - **减排效果**：到2030年，AI驱动的减排量预计达到约6.6亿吨二氧化碳当量，到2050年则降至约1亿吨。 - **AI与主权**：AI的应用需要平衡数据主权、技术自主性与伦理合规，以确保系统的安全与可持续性。 - **跨行业协作**：能源公司、科技公司、金融机构和政府需协同合作，以推动AI在能源领域的应用并克服挑战。 ## 关键信息 ### 2.1. 人工智能在能源系统中的主要应用 1. **系统优化与控制** - 提升实时网络运行能力 - 供需预测与优化 - 加强市场与交易运营 2. **资产全生命周期管理** - 规划与决策支持 - 运营提升和维护 - 加速设计、研发与创新 3. **用能终端能效管理** - 优化建筑物能源管理 - 提升交通运输领域能效管理 - 优化工业流程 ### 案例亮点 - **甲烷泄漏检测**：AI赋能的自动化检测系统可减少甲烷排放并节省运营成本，预计每年节省近60亿美元。 - **数据中心削峰**：Emerald AI的Conductor平台可在高峰需求期间降低数据中心电力消耗25%。 - **许可审批流程**：AI辅助审批系统可减少审批时间并提高准确性，如丹麦的EPA平台缩短审批时间50%。 - **预测性维护**：AI支持的预测性维护可降低停机时间15%，减少维修成本20%。 - **自主材料发现**：生成式AI加速了固态电池材料的发现，预计每年减少能源损耗110亿美元。 - **电池管理系统**：AI驱动的BMS可提升电池效率12%，减少损耗15%。 ### 2.2. AI应用的相互关联性 - AI应用在不同领域之间相互重叠并形成反馈机制，例如需求预测不仅影响电网优化，还影响建筑管理和投资决策。 - 通过整合不同领域的功能，AI能够提升预测准确性、运营协调性和系统韧性。 ### 2.3. 衡量AI的影响 - **能源效率提升**：AI可实现显著的节能效果，预计到2030年，全球AI应用可节省约2,720至3,740万亿瓦时。 - **成本节约**：预计到2030年，AI将带来超过2000亿美元的年节约，到2050年接近5000亿美元。 - **减排效果**：AI可减少二氧化碳排放，预计到2030年减少约660百万吨二氧化碳当量，到2050年降至约100百万吨。 ## 主权人工智能 ### 3.1. 能源系统中的主权AI考量 - **安全与韧性**：AI系统应具备强大的网络安全和数据治理，以保护关键能源运营。 - **数据与技术自主**：确保数据和技术在本地处理，减少对外部技术的依赖。 - **本地能力与创新**：投资本地AI人才和创新生态系统，以推动符合本地需求的AI解决方案。 - **伦理与合规**：AI系统应符合国家伦理、数据隐私和法律标准，确保透明和可审计的流程。 ### 3.2. AI对能源系统韧性的提升 - AI通过精准预测和实时检测，增强能源系统对外部风险的应对能力。 - AI支持的电网管理和系统优化可减少对能源进口的依赖，提升能源安全和经济独立性。 ## 解锁可持续的主权AI ### 4.1. 主要考虑因素 - **能源公司与工业制造商**：应投资高质量数据基础设施，提升员工AI素养，并推动跨部门数据治理。 - **科技公司**：应开发符合能源行业需求的AI技术，促进数据共享，并优先采购清洁能源。 - **金融服务提供商**：应支持AI驱动的可持续项目，开发适应AI风险的保险产品，并参与公私合作。 - **政府与政策制定者**：应制定透明和可问责的AI标准，推动跨行业和跨境数据共享，并提供经济激励。 ### 4.2. 创造包容性的人工智能未来 - **支持服务不足地区**：应提供数字和能源基础设施资金，促进本地创新，并推动全球AI研究网络的参与。 - **公私合作（PPPs）**：有助于缩小AI应用差距，确保多元视角的融合。 - **教育与培训**：政府、教育机构和企业应合作提升AI技能，促进社会各阶层的广泛参与。 ## 附录1：AI应用在能源系统中影响的计算 - 采用S型曲线模型模拟AI的普及过程，包括基准情景和广泛采用情景。 - 节能效果计算公式： $$ \mathrm{节能效果} _ {y, r} = \mathrm{人工智能采用率} _ {y, r, s} \times \mathrm{能源消耗量} _ {y, r, s} \times \mathrm{人工智能影响系数} _ {app, s} $$ - AI的经济效益可通过减少燃料消耗、避免过度投资和降低运营成本等方式实现。 ## 作者 - **Prof. Dr. Bernhard Lorentz** 德勤可持续发展卓越中心 创始主席 德勤全球 blorentz@deloitte.de - **Dr. Johannes Trüby** 德勤经济咨询合伙人 德勤法国 jtruby@deloitte.fr - **Dr. Behrang Shirizad** 德勤全球生成式人工智能服务领导合伙人 ## 联系我们 - 本报告由德勤全球团队编写，旨在为组织领导者提供一份可操作的路线图，以推动AI在能源领域的应用。 ## 尾注 - 本报告基于德勤全球分析，结合行业数据和案例研究，提供了AI在能源系统中应用的全面视角。 - 通过协调合作，各国和企业可以实现可持续的主权AI，推动能源系统的转型与创新。