人工智能＋能源：能源行业变革新趋势

　　随着我国环保工作压力的不断发展加大，以及中国可再生能源生产成本进行持续降低等影响因素，越来越多的国家都开始通过大力推动从传统化石能源转向可再生能源，全球很多大型公司企业也纷纷加入了一个全球可再生能源需求计划RE100，以实现可再生能源100％的使用。

除了购买可再生能源，越来越多的科技公司正在使用人工智能来提高能源效率，并取得了显著的成果。例如，2016年，谷歌使用 DeepMind 的人工智能技术来管理数据中心，将计算中心服务器等设备的冷却功耗减少了40% 。

随着人工智能技术与可再生能源的融合，能源行业将经历前所未有的深刻变革。未来，人工智能将成为智能电网的大脑。通过访问数百万传感器数据，它可以实时分配、分析和决策功率，从而最大限度地提高能量分配和使用效率。

　　那么，在此发展过程中，创业企业公司员工可以做什么？在目前，众多创业公司技术已经逐渐开始在这一领域方面进行合理布局。从能源项目的设计规划，到日常运营、储能管理，再到天气预报，这些影响公司工作已经能够通过研究人工智能的应用，推动可再生能源各产业环节的深度变革。

1. Raycatch使用AI优化工厂操作

Raycatch 是一家成立于2015年的以色列初创企业，它利用人工智能技术来管理和运营太阳能发电厂。该公司开发了基于人工智能的诊断和优化解决方案，可以捕获和分析太阳能发电厂的所有生产数据，并优化和指导日常管理。

目前，该公司管理着全球约1GW的光伏项目，覆盖35000个逆变器和400万个控制面板。客户包括Enlight、ARAVA POWER、EDF、通用电气等大型公司。

　　2018年11月，公司可以获得BayWa re Energy Ventures和DSM Venturing领投的430万美元B轮融资，目前已累计企业融资730万美元。

2. HST太阳能利用人工智能优化能源方案设计

目前，太阳能发电厂的工程和规划仍然需要人类工程师以及各种各样的专业工程师手工完成，往往需要几个月的时间才能完成大型商业项目的规划。现在，在人工智能的帮助下，同样的设计规划项目可以在很短的时间内完成。

美国创业公司HST Solar就是这一领域的典型创业公司。该公司成立于2013年，专注于太阳能电站的设计、开发和工程服务。

通过公司平台，用户输入现场位置、拟安装设备的详细信息等基本信息后，公司的人工智能算法将对这些数据进行分析，给出太阳能发电厂各部分的施工方案，并可细化到每个太阳能电池板的特定方向和倾斜角，最大限度地实现能量转换，同时， 诸如强风的其它因素的影响被最小化。

据该公司称，与人类工程师设计的系统相比，人工智能设计的太阳能发电场可以将生产可再生能源的成本降低10-20% 。

3.Stem使用人工智能优化储能管理

　　美国加州初创公司Stem成立于2009年，致力于学生通过分布式存储信息技术不断优化我国企业发展能源能耗管理。

公司开发的人工智能平台雅典娜可以为企业提供自动化实时能源优化管理服务。 该系统每秒采集太阳能发电厂和电网负荷数据，根据电费、天气预报等各种外部数据，分析未来电价的变化趋势，最大限度地提高企业的储能价值。

据该公司称，智能存储解决方案可以节省高达30% 的公司能源成本，即使该系统的成本将增加20% 。

今年1月和7月，公司完成两轮D轮融资1.06亿美元，目前累计融资已达3.211亿美元。

　　4.Nnergix利用AI优化我国能源发展项目进行天气预报

诸如太阳能和风能的可再生能源高度依赖于天气状况。 因此，有效的天气预报是可再生能源生产的重要组成部分。

成立于2013年的西班牙初创企业 NNERGIX 利用天气数据和机器学习技术进行能源预测。

公司开发的Sentinel天气平台可以接入全球天气历史数据和天气预报数据，通过机器学习技术预测天气变化对可再生能源容量的影响，可以预测每小时的发电量，从而提高电厂的发电效率，降低运营成本。

　　目前，公司企业客户已覆盖20多个不同国家，已累计实现融资72万欧元。

5. Energsoft利用人工智能开发储能设备

人工智能在可再生能源系统的设计、分析和生产预测中发挥着越来越重要的作用。

　　美国西雅图初创企业公司Energsoft成立于2018年，公司可以推出的基于AI驱动的SaaS平台，为制造和使用传统能源进行存储技术设备的公司发展提供一个先进的可视化和分析研究工具。

　　公司的使命是：创新并帮助学生发现自己能够以低成本进行生产和储存可再生资源能源和清洁发展能源的新材料。

人工智能平台可以跟踪和分析数千个电池、超级电容器和储能系统，从早期开发到现场管理，并可以帮助用户识别工业设计的问题，如材料选择或制造过程。 可以降低开发成本，缩短产品上市周期。 该公司已经筹集了17万美元的资金。