當AI技術不斷滲透進人們生活的方方面面時，它對能源行業的影響似乎也成了必然。其中，可再生能源中的風、光能發電對感應技術的大力需求和對數據處理的高要求為AI技術與能源行業的碰撞制造了契機。

日趨發展的行業勢頭

全球各機構都在警告即將出現災難性氣候變化的臨界點;就連世界上最大的石油公司沙特阿美現在也在討論，其在未來20年內將達石油峰值;國際能源署預計石油達峰將在大約10年內實現，能源轉型的迫切需求使得可再生能源的價格正在變得越來越便宜，其中大型太陽能項目正迅速成為常態。

迅速崛起的太陽能項目也推動了相關技術的不斷革新與迭代。就著這股發展的熱潮，太陽能項目衍生出一種新的趨勢，整個行業也似乎在向外透露著一個信號發展規模越大越好。隨著世界各地要求全球經濟脫碳和減少溫室氣體排放的壓力越來越大，太陽能和風能等可再生能源得到了比以往任何時候都更多的關注和投資。這將我們帶到了太陽能行業的一個新前沿新的太陽能項目的規模正呈爆炸式上升。

AI加持下的太陽能行業

與描述人類執行日常和復雜任務能力的自然智能相比，人工智能(AI)描述的是計算機系統的完全自主行為。配備了傳感器技術來確定要執行的任務以及任何維護要求，人工智能系統已經成為一項常規技術，幾乎融入了我們每天使用和操作的各種設備。

可再生能源行業對人工智能的依賴很大程度上集中到集成電池中的傳感器技術。隨著傳感器技術的日新月異，可再生能源制造商希望看到這些系統中集成的機器內存芯片工具有所新增，以提高他們在不中斷系統的情況下監控、處理和分析日常任務的能力。太陽能發電受益于上述事實，即這些技術是相對最近才開始商業化開發的，而且從一開始就安裝了傳感器技術。因此，人工智能在太陽能發展中支持的進步大多集中在資源預測、控制和預測性維護方面。

例如，去年英國國家電網(ESO)與Alan Turing Institute合作，利用新的AI算法：隨機森林算法，可用來感應、監測和分析太陽能輻射數據。基于這些信息，人工智能通過尋找數百種不同的數學途徑(決策樹)來獲取這些輸入并達到輸出生成數據，從而進行自我訓練，可以最終實現我們要的某種結果。通過這一方法與多模型集合預報中的其他機器學習技術相結合，將ESO預測的準確性提高了33%。