17、AI在能源市场的应用与挑战

AI在能源市场的应用与挑战

1. AI在能源市场的具体应用

AI在能源市场有着广泛的应用，以下为您详细介绍：
- 边缘计算 ：能够以自主、即插即用的方式控制异构分布式能源资源（DERs）和灵活负载的运行，这些负载均为直流电。它克服了物理风险和隐私问题，采用了迁移学习进行负载和价格预测，强化学习用于能源交易，数据混淆技术保障安全问题，以及边缘计算实现处理加速。
- 虚拟电厂 ：AI可用于确定哪个电厂在何时产生或消耗多少电力。所需数据包括实时馈入数据、历史数据、电力交易中心的数据和天气预报。部分AI算法可自主进行交易，被称为交易算法。一些研究使用了基于强化学习的“异步优势行动者 - 评论家”技术结合神经网络，还有研究探讨了Q学习、深度Q学习，探索了长短期记忆网络（LSTM）的使用，以及采用强化和梯度方法、聚类等。
- 能源互联网（IOE） ：通过用户之间的能源交易应用分布式控制概念，引入智能电网理念，提高能源系统的协调性和优化性。例如，Energeia - 能源效率解决方案提供能源高效共享节约商业模式的监测、识别、融资和实施。其智能电表借助网关设备收集能源数据，然后将数据发送到在线平台进行分析。
- 能源即服务（EaaS） ：实现电力销售服务、消费检测、优化和跟踪。IOTA作为一种由AI驱动的建筑能源服务，提供具有节能措施的智能建筑软件，包括照明、暖通空调、需求响应和可再生能源利用。该系统的主要优势是独立于分析和通信工作，减少了投资。
- 量子计算（QC） ：在能源市场的应用旨在引入和推