除许多行业外，人工智能也将推动能源行业转型，提供优化能源系统运行和可靠性的新方法，确保技术经济优势。然而，将AI集成到能源部门会遇到无法预料的障碍，这些障碍可能会改变处理AI集成的乐观方法。

人工智能

人工智能计划可以追溯到几十年前。人工智能的历史与 1946 年计算机“电子数字积分器和计算机 (ENIAC)”的诞生有关。

在20世纪50年代初期，由于对只能执行命令的基本计算机的访问有限且昂贵，Alan Turing探索了计算机器和智能的概念。Turning认为，通过分析可用信息和相关原因，人类可以解决问题并做出决策，那么通过提供输入，为什么机器不能做同样的事情？

从1957年到1974年，计算机发展成为更快、更便宜、能够执行和存储更多数据的机器，同时改进机器学习算法的趋势可以称为 AI 努力的繁荣时期。

1980年后，人工智能的雄心壮志带动了相关技术（如机器学习、深度学习、量子计算等）的发展，大胆的投资，并激励年轻一代将人工智能变成未来科技的焦点。

例如，日本的第五代计算机计划(FGCP)是一个行业研究联盟，从1982年到1990年预算了4亿美元，用于革新计算机处理、实施逻辑编程和改进人工智能。

早在 AI 在学生层面的应用作为基本的 AI 逻辑编程开始之前，它花了40多年的时间才成为智能，这与1980年至2017年左右AI风格的建构主义的巨大成就密切相关。图1简要概述了受文献启发的能源领域智能计算和人工智能应用的历史趋势。

图1 能源领域人工智能发展历史

在第五产业时代，技术将快速发展，影响包括能源行业在内的整个行业，并通过政策制定过程揭示新算法。

现代能源格局，除了与工业4.0相结合以符合工业5.0标准外，还出现了“人与机器”的概念，即协作机器人、瞄准系统，以及通过智能技术以敏捷和弹性的方式融入社会。

机器人拥有所有优势，人们担心它会抢走人们的工作并改变劳动力市场。虽然协作机器人不能取代劳动力，但它们可以填补社会老龄人口的空白。例如，据报道，到2060年，超过30%的欧洲人将超过65岁，这导致劳动力需求很高。

有报道称，工业4.0+、4.5、6.0、7.0等流行语的使用越来越多，要警惕。虽然这些术语在学术写作和资助申请中可能很普遍，但它们不一定有助于做出实际的商业决策或解决真正的技术挑战。

人工智能在能源领域的挑战

电力系统中的机器学习和人工智能对于大量可再生能源的高级监测、控制、操作和集成、处理不确定性和不稳定性、适应不断变化的条件以及管理智能电网的新方面至关重要。但是，这些新方法还必须纳入利用灵活性和优化的机器学习方法的遗留基础设施和实践中。

当今具有大量数据生成和交换的综合世界需要强大的基础设施来从各个领域的多学科信息交换中发现有用的信息。

人工智能 (AI) 是工业革命时代这一复杂多维需求的答案。图2中挑战的初步分类将有助于确定关键问题并根据它们与每个类别的相关性确定解决方案的优先级，从而能够为能源系统中的 AI 集成制定更有针对性和更有效的战略。

图2 能源系统中人工智能集成相关的挑战分类

将 AI 整合到能源部门与成功和失败的宝贵经验相关，这主要取决于数据准确性、算法选择、项目管理、与现有系统的集成、监控和评估、利益相关者的支持、专业知识、预算和资源、现实期望以及对伦理和社会影响的考虑。

图3和图4显示了挑战类别和因素及其相互关系和变量流的可视化，突出显示了主要类别及其相应子类别之间的关系。图4中的流向为这些变量之间错综复杂的相互依赖关系提供了宝贵的见解。

图3 人工智能在能源系统中的挑战及相关因素的应用

图4 人工智能在能源系统主要挑战关系图

随着世界越来越依赖智能技术来解决复杂问题，在考虑在各个行业（尤其是能源行业）实施人工智能时，有几个因素会发挥作用。在这些因素中，复杂性、环境和重要性有助于人工智能在能源项目中的整体影响和成功部署。

复杂性主要来自将 AI 技术与现有基础设施集成，通常需要高质量的高数据可用性。这可能会带来挑战，因为实施者努力在保留人类专业知识的同时优化使用人工智能。中等水平的人机协作和可解释性对于确保个人能够理解和信任这些技术的输出是必要的。

此外，中等程度的灵活性对于有效的能源系统管理至关重要，这可能涉及适应不断变化的需求或整合新能源。尽管对人在环路和绩效评估的重视程度较低，但这些因素仍然与创建更稳健和可靠的人工智能策略相关。

AI实施的环境通常决定了各个行业的成功程度和接受度。高数据可用性和质量、隐私、安全以及与新的和现有设置的集成都是需要解决的重要方面。高成本和投资要求可能成为一些公用事业的障碍，使可扩展性成为一个重要问题。

关键性对于确保人工智能系统负责任和有效的实施至关重要。高度优先考虑隐私和安全性、可解释性、可靠性、监管和可扩展性。这些方面确保人工智能方法在技术上是合理的，并且符合道德和法律标准。

人在环路、伦理问题、网络安全和透明度也很重要，被认为是中等优先事项，因为它们有助于建立对人工智能系统的信任和信心。

人机协作、数据可用性、质量、与现有系统的集成、成本和投资以及绩效评估被认为是低优先级因素，但它们仍然通过优化能源系统的运行来促进人工智能对社会的整体影响。

复杂性、环境和关键性之间的关系为了解在各个行业实施人工智能系统的挑战和机遇提供了宝贵的见解。解决这些因素有助于确保成功采用 AI 技术，同时最大限度地发挥其优势并最大限度地降低潜在风险。

通过考虑这些因素对人工智能战略制定和部署的影响，利益相关者可以更好地理解人工智能在各自领域的影响，并就其采用和部署做出更明智的决策。

透彻理解底层模型并部署适当的工具和技术以确保机器学习应用程序有效性具有重要意义。数据质量在实现准确可靠的结果方面起着至关重要的作用。利用高质量的数据集有助于最大限度地减少错误和偏差，同时提高机器学习算法的整体性能。

为避免出现不良结果，从业者必须仔细考虑模型、技术和数据源的选择，同时密切监控实施过程以确保机器学习系统按预期运行。

即使在优化凸函数时也会出现这些挑战，从而难以找到深度模型。假设的结果也显示了限制算法的性能困难，但它们不一定适用于使用神经网络的实际应用。目标不是找到函数的确切最小值，而是将其值减小到足以获得合理的泛化误差限制。

AI集成要求和难题

人工智能（AI）是计算机科学的一个领域，成立于 1950 年代，旨在研究智能现象，利用计算机模拟人类的思维过程，利用计算机的逻辑运算达到对智能的科学理解，从而更好地理解和表现人类头脑。

计算智能诞生于二十世纪，使计算机能够模拟人类的学习和决策能力，成为当今生活的游戏规则改变者。在不考虑模型的准确性和依赖性等因素的情况下进行数值建模和分析。

实施了能源、火用、环境和经济的数值概念来分析混合废物能源系统，以减少排放污染并平衡电力生产成本。

图 5描绘了一个新的蓝图，这表明DS为数据的分析和解释奠定了基础，而AI和ML使用这些数据来通知和指导具有相互关联和重叠关联的不同级别的能源政策决策。

数据科学 (DS) 赋予了广泛的任务，包括分类、回归、关联分析、聚类、异常检测、推荐引擎、特征选择、时间序列预测、深度学习、文本挖掘等。AI和ML仅限于所需景观中的特定应用。

概括这三个具有密切相互依赖性的层次仍然是一个挑战。

数据科学通过大计划中的数据收集和分析，为人工智能和机器学习制定能源政策奠定了第一步。AI 使用该数据来自动执行任务并创建智能能源生产、传输和分配系统，而ML使用AI来实施自学习算法并预测能源消耗模式、市场趋势和系统性能。

AI 和 ML 建立在 DS 之上，并使用数据来识别模式、进行预测和想象蓝图，使决策者能够在国家、区域的技术和循环经济基础上对系统设置做出明智的决策。

图5 利用 DS、 AI 和 ML 为不同级别的能源政策决策提供信息的蓝图

将机器学习纳入能源政策需要准确的数据驱动模型和适当的数据集。将政策流程分解为可管理的部分可以更好地进行数据分析和数据集创建。

智能电网数据的海量和可变性对AI算法提出了挑战，需要改进鲁棒性、适应性和在线处理。数据驱动模型无需系统动力学先验知识即可识别历史数据中的模式，而基于参数的模型则依赖于数学方程和系统知识。

数据驱动模型具有自动模式学习、高精度潜力以及随着时间的推移使用新数据进行改进等优势。然而，它们具有局限性，例如过度拟合敏感性、数据质量敏感性和解释困难。

数据是机器学习和分析的重要组成部分，经历多个处理阶段以确保质量和可用性，但尽管大数据在学术界和工业界广受欢迎，但术语大数据在概念上仍然模糊不清。

数据处理阶段包括数据收集，这涉及从多个来源收集原始数据，例如网络抓取、API、调查和数据库。

数据清理可消除不一致、重复并处理缺失值以提高数据质量。数据标记使用相关标签为监督学习任务注释或标记数据，而数据扩充创建新的或修改的数据实例以扩展和多样化数据集，提高模型性能。

数据编码将数据转换成机器可读的格式，例如one-hot encoding和label encoding。特征提取从原始数据中提取本质特征来表示和总结它。特征缩放标准化和规范化数据特征以确保对模型训练的平等贡献，特征工程创建新特征或转换以增强数据集的预测能力。

数据插补用基于现有数据的估计值填充缺失值，数据集成将来自多个来源的数据集组合起来以创建统一的数据集。

降维减少了特征的数量，同时保留了最相关的信息。数据匿名化通过数据屏蔽和泛化等技术保护数据集中的敏感信息。数据拆分将数据集划分为训练、验证和测试子集以评估模型的性能，数据洗牌重新排列数据样本的顺序以防止模型训练过程中的偏差。

数据版本控制跟踪变化并维护数据集的历史记录，以实现可重复性和审计目的。

数据存储管理各种形式的数据存储，例如云存储、本地存储和数据库。数据验证使用统计测试、可视化和异常值检测确保数据的正确性和一致性。最后，数据监控观察性能指标、实时监控和通知的数据管道，以保持数据质量和完整性。

随着对收集、探索和分析大数据的需求不断增加，AI被优先处理这些大数据集和自动化操作，在各种平台的众多应用方面具有通用性。充分的能源供应和需求规划与分析大量过去的数据相关联，以有效地响应当前需求并最佳地预测未来的增长模式。

通过结合领域专业知识（技术、技术、经济、制度、社会等），可以通过优化效率和最小化损失来平衡供需和科学方*论法**（数学、统计、算法等）由称为数据科学的技术创新（编码、处理、操作等）支持，是人工智能平台的核心部分。

人工智能在能源领域的应用协调系统优化和自动化系统和能源政策目标，以确保可靠的技术经济运行的标准化方法基于它们从应用角度的目标紧密交叉。这个共同点将使政策制定者能够基于单一目的的新兴双重优化因素制定综合路线图，从而以最佳方式利用人工智能。

解决人工智能在能源系统应用中的局限性需要一种协调的方法，根据行动方案优化政策制定中的能源管理实施。

其次是人力资源能力建设，使人类能够与协作机器人和类人机器人协作，实现组织目标。

随着实时访问不同层级的利益相关者信息，隐私及其伦理比以前更加重要，这在以前的能源政策中没有得到充分解决。因此，它警告政策制定者在从制定到更新的政策制定过程中严格考虑这一问题。例如，使用无人机对输电线路或风力涡轮机进行预防性或纠正性维护。

人工智能有望通过提供创新解决方案来优化系统运行和提高可靠性，同时确保技术经济优势，从而彻底改变能源行业。

这些优势提高了效率，优化了需求平衡和预测，通过优化的预防性和纠正性维护提高了系统的稳定性和可靠性，高收益的经济运行，适当的机组承诺，以及可以实现市场优化的供需控制。

简化决策流程并减少运营和资本支出有助于打造更具成本效益的能源部门。最后，通过数据驱动的解决方案确保增强的网络安全，使能源系统在经济上可行、可访问和可持续。

然而，人工智能与能源领域的成功整合伴随着不可预见的障碍，这可能会改变人们对采用人工智能的乐观态度。

参考文献：

Danish, M.S.S. AI in Energy: Overcoming Unforeseen Obstacles. AI 2023, 4, 406-425. https://doi.org/10.3390/ai4020022