29、人工智能、机器学习和物联网在可持续能源管理中的新兴作用

人工智能、机器学习和物联网在可持续能源管理中的新兴作用

1. 能源现状与可再生能源的困境

当前，化石燃料的燃烧导致了严重的空气污染，排放出危害人体健康的微粒，还引发了全球变暖。在未来几年，污染状况不仅不会减轻，环境还有进一步恶化的可能。因此，向清洁绿色经济转型，采用可持续的生活方式迫在眉睫。

能源行业面临着重大问题，急需立即采取行动进行复兴。像《巴黎协定》这样的政策承诺，推动着向净零未来和无碳经济的快速转变。可再生能源虽然有望在这种环境中蓬勃发展，但其间歇性的特点使得维持系统稳定变得至关重要。

可再生能源技术是应对当前环境挑战的最佳选择之一，它们无污染、环保且易于获取。然而，其效率低、性能损失、产量小以及生产间歇性等问题，使其在与传统能源系统的竞争中处于劣势，不太受大众青睐。

2. 现代技术集成的必要性与优势

随着技术的发展，将人工智能（AI）、机器学习（ML）和物联网（IoT）等现代技术集成到可再生能源系统中变得刻不容缓。近年来，可再生能源的需求迅速飙升，智能能源解决方案的需求也日益增长。

这种集成能够实现对所有资产的全面管理和控制，无论其位于何处。它有助于减少不必要的损失，提高输出效率，使可再生能源更加便宜和可靠。例如，自动或可编程的太阳能光伏/热系统可以根据白天阳光的可用性调整位置，实现性能优化，无需人工干预，提高了效率。同时，可再生能源系统的健康状况可以通过远程监控进行实时监测，及时发现故障并提供补救措施。

这些功能有力地推动了可再生能源系统在全球的安装，未来几年，当这些系统在多个地方完全安装并与现代技术集成后，有望挑战传统能源系统。此外，这些工具还可以促进电网集成和微电网的发展，实现高效