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人工智能＋能源：能源行业变革新趋势

2018-12-05 15:29:51来源：资本实验室关键词：绿色能源能源开采阅读量：21897

导读：除了购买可再生能源外，越来越多的科技公司开始使用人工智能技术来提升能源的使用效率，并取得了非常明显的效果。

　　【中国智能制造网行业动态】随着环保压力的不断加大，以及可再生能源成本持续降低等因素，越来越多的国家都开始大力推动从传统化石能源转向可再生能源，很多大型企业也纷纷加入了可再生能源计划RE100，以实现可再生能源100%的使用。

　　除了购买可再生能源外，越来越多的科技公司开始使用人工智能技术来提升能源的使用效率，并取得了非常明显的效果。如2016年，谷歌就使用DeepMind的AI技术对数据中心进行管理，使计算中心服务器等设备的冷却用电减少了40%。

　　随着人工智能技术与可再生能源的相互融合，能源行业将经历一次的深度变革。在未来，人工智能将成为智能电网的大脑，通过接入数以百万计的传感器数据，可对电力进行实时分配、分析和决策，使能源分配与使用效率实现大化。

　　那么，在此过程中，创业公司可以做什么？在目前，众多创业公司已经开始在这一领域进行布局。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，这些公司已经通过人工智能的应用，推动可再生能源各产业环节的深度变革。

　　1.Raycatch利用AI优化电厂运营

　　以色列初创公司Raycatch成立于2015年，用人工智能技术进行太阳能发电厂的管理与运营。公司推出了基于AI的诊断和优化解决方案，可获取并分析太阳能发电厂所有的生产数据，并对日常管理进行优化和指导。

　　公司目前在范围内管理了约1GW的光伏项目，覆盖35000逆变器和400万块控制面板，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，目前已累计融资730万美元。

　　2.HST Solar利用AI优化能源项目设计

　　目前太阳能发电厂的工程设计和规划工作仍然需要人类工程师手工完成，并且需要各种专业的工程师，通常需要几个月才能完成大型商业项目的开发规划。现在，通过借助AI，只需在很短的时间就可以完成同样的设计规划项目。

　　美国初创公司HST Solar是该领域的一家典型创业公司。公司成立于2013年，专注于太阳能电厂的设计、开发和工程服务。

　　通过该公司的平台，用户输入基本信息后，例如站点位置和有关要安装的设备的详细信息，公司的AI算法将对这些数据进行分析，给出太阳能电厂每个部分的建设方案，并可细化到每个太阳能电池板的特定方向和倾斜角度，以实现能量转化的大化，同时大限度地减少强风等其它因素的影响。

　　据公司称，与人类工程师设计的系统相比，AI设计的太阳能发电场可以将可再生能源的生产成本降低10-20%。

　　3.Stem利用AI优化储能管理

　　美国加州初创公司Stem成立于2009年，致力于通过分布式存储技术优化企业能源能耗管理。

　　公司开发的AI平台Athena可以为企业提供自动化实时的能源优化管理服务。该系统会每秒钟获取太阳能发电厂和电网负载数据，并根据电费、天气预报等各种外部数据，分析未来电价的变化走向，进行发送或存储电力，使企业能源存储价值大化。

　　据公司称，尽管该系统投入会增加企业20%的成本，但其智能存储解决方案可以节省企业高达30%的能源成本。

　　今年1月和7月，公司完成两轮1.06亿美元D轮融资，目前已累计融资达3.211亿美元。

　　4.Nnergix利用AI优化能源项目天气预报

　　太阳能和风能等可再生能源对天气状况有非常高的依赖度。因此，有效的天气预报是可再生能源生产中不可或缺的重要部分。

　　西班牙初创公司Nnergix成立于2013年，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 Weather平台可以访问的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产能的影响，可以预测每小时的发电量，从而提升电厂发电效率，并降低运营成本。

　　目前，公司客户已覆盖20多个国家，已累计融资72万欧元。

　　5.Energsoft利用AI进行储能设备研发

　　在可再生能源系统的设计、分析和生产预测过程中，人工智能正在发挥越来越重要的作用。

　　美国西雅图初创公司Energsoft成立于2018年，公司推出的基于AI驱动的SaaS平台，为制造和使用能源存储设备的公司提供先进的可视化和分析工具。

　　公司的使命是：创新并帮助发现能够以低成本生产和储存可再生能源和清洁能源的新材料。

　　该AI平台可追踪并分析数千个电池、超级电容器和储能系统，覆盖从早期研发到现场管理等全流程，可帮助用户找出工业设计的问题，例如材料选择或制造过程，可以降低开发成本，并缩短产品上市的周期。目前公司已筹集17万美元的融资。

　　(原标题：人工智能+能源：能源行业变革新趋势)

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