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【博評】余家豪:人工智能已開始改變能源行業

數字經濟在金融貿易等領域的影響已經非常明顯,接下來也將會從商業,供應,管理,市場分析,安全等幾個方面改變能源行業。雖然人工智能發展才取得一些進展,但已經不難看到它們將帶來革命性改變。

人工智能正在推動第四次工業革命,它將提升能源行業的預測能力,優化其生產力和管理能力,帶來前所未有的機遇。人工智能整合了人類的優點,並突破其上限,能源行業需要新觀念去應對人工智能帶來的改變,以及把握它所帶來的機會。

第四次工業革命將把人類和人工智能在各種平台里關聯起來,面對人工智能強大的學習能力,創意想像力將是人類唯一優勢。事實上,開發成功的人工智能系統需解決三大問題,運算能力,可用的數據和想像力,而後者往往是最難以實現的。

能源生產的商業和供應智能化

能源行業未來的發展主要在於優化和預測,而人工智能正好能針對能源生產,能源電網平衡和消費習慣等方面提供獨特的解決方案。不難預測,人工智能將成為能源行業的重要組成部分,應用於生產方,傳送方和消費方上。人工智能是一個自我學習和演算的應用過程,而非模仿人類工作的編程方式,即其能夠集合人類擅長的,例如視覺感知,理解,溝通,隨機應變等能力,同時克服人類極限,將這些優勢與當前的計算機大規模而且迅速的數據處理功能結合起來。

這為能源行業提供了新的機會。以石油行業為例,很多家石油公司考慮到世界經濟對石油依賴下降,均開始轉型業務。在這一趨勢下,他們需要在石油市場營利,需要優化化石能源的生產過程,並且更加精準地把握客戶的利益需求。法國道達爾公司正在與谷歌和微軟等技術巨頭合作,在能源領域開發數字技術,尤其是人工智能技術。目前,道達爾公司的工程師正與頂級的軟件開發人員一起探討如何將複雜的算法應用到油氣領域,優化勘探,生產,銷售等程序。英國石油公司亦投資開發人工智能技術,企圖結合技術數據和自然環境數據,優化鑽井作業。

可再生能源的生產正在迅速增長。隨著風能,太陽能,水能等技術的發展,這些能源越來越受歡迎,經濟效益也越來越高。不過,可再生能源行業的最大挑戰在於可再生能源生產具有間歇性,其產量取決於天氣條件,如風吹或陽光照射,一些研究更指出氣候變化可能導致全球可再生資源分佈巨變。這意味著一旦能源需求激增,可再生能源不一定能滿足需求,因此許多國家需要採用多種策略來填補可再生能源供應方面的空白。

同時,消費者的消費模式也是難以預測,這對供求管理以至電網均造成了不穩定性。可再生能源行業需要一種可以確保供需始終處於均衡狀態的智能技術,來解決能源流的預測和管理問題。

IBM計劃推出一款名為“深雷”的新產品,這款產品將以0.2英里到1.2英里的分辨率提供精確的天氣預報,該技術整合了數十種預測模型,收集了大量有關天氣,環境,大氣條件以及太陽能電站和電網運行情況的數據源。IBM還在可再生能源預測領域進行了廣泛的合作研究,有超過200個項目使用其太陽能和風能預測技術,並與美國能源部合作, IBM聲稱其人工智能天氣模型比坊間的太陽能和風能預測模型還要精確。

電網管理智能化?

人工智能將是未來智能電網的核心部分。目前電網公司已經在電網故障警報系統配置了相關技術,人工智能技術將不斷收集和整合來自數百萬台智能傳感器中的數據,並從大型數據集的模式和異常現象中進行自主學習,以便能夠及時地做出決策,以最好的方式分配能源資源。

在需求方面,人工智能技術能夠持續監控家庭和企業的智能電錶和傳感器的供需情況,實時測量通過電網的電力流量,使運營商能夠主動管理和避免中斷,並在非高峰時間修改電力使用,從而放寬電網的工作量並降低消費者的價格。

在供應方面,人工智能能協助營運商或者政府改變能源組合,調整化石能源使用量,增加可再生資源的產量,並且將可再生能源的自然間歇性破壞降到最低。生產者將能夠對多個來源產生的能源輸出進行管理,以便實時匹配社會,空間和時間的需求變化。人工智能亦可以使用演算法來平衡電網,在出現錯誤或黑客的情況下協調進行聯合行動,對網絡進行自我修復,並預測生產和消費數據。

谷歌最近的應用人工智能技術已被證實能提升用電管理效率,它按其機器學習算法的預估,提升了數據中心的負載,優化冷卻系統,以及更有效地管理設備,最後將總用電量削減15%,幾年間為谷歌節約了數億美元。英國國家電網也開始研究如何應用人工智能,充分利用可再生能源,節省成本,平衡英國國家電網的能源供應。英國國家電網具備大量數據供人工智能技術學習和預測,其目標是通過人工智能技術將國家能源消耗削減10%。

利用人工智能分析消費模式

在能源領域,人工智能的高價值體現在需求管理,因為人工智能可以幫助能源企業了解產業鏈下游最終客戶的消費模式。全球數十億人口,每個人消費模式都不同。了解消費者的習慣,價值觀,動機和個性有助於進一步加強市場的平衡和有效性,還可以更有效地制定政策。

消費者的選擇和意見,對能源行業有巨大的影響。通過研究能源消費模式,能源企業能更針對性設計產品,管理能源消耗,甚至優化消費者行為。一般來說,家庭客戶更傾向於直接表達他們的偏好,因此能源企業需要搭建對接消費方的平台,對人工智能來說,消費數據越多,自我學習出來的方案就越成熟。

在紐約和芝加哥的加油站,英國石油公司也開始配置使用名為“里程”的人工智能系統的加油泵,來提升消費者的互動體驗。在加油的同時,“里程”會問候消費者,提供小娛樂,提供折扣優惠,和將消費者連接上社交平台。除了了解消費者的消費模式外,這種互動智能技術可以改變消費者對傳統加油站的觀念,並吸引他們二次消費。而在電力市場,消費者會在電網產生數據流,目前有些供應商已經推動安裝智能電錶,實時收集數據流,這不僅有助於預測網絡負載,還可以預測消費習慣。

伴隨數字經濟而生的網絡安全問題?

人工智能在能源行業的應用,將優化能源行業,同時亦會組成一個全產業鏈的網絡,把各種能源基礎設施關聯在一起,進一步互聯網化,不過衍生的就是網絡安全問題。隨著技術創新,能源市場結構和網絡安全方面正在發生重大的變化,隨著網絡威脅的不斷演變,基礎設施越來越容易受到干擾性或破壞性的攻擊。網絡安全的問題,各個能源領域無一倖免,長時間的干擾可能會影響經濟貿易,工業發展以及社會穩定。

人工智能將能源網絡關聯在一起,而最薄弱的部分也就是能源網絡裡各個連接點。能源系統與其他信息系統不同的是,受到攻擊時它不能輕易脫離網絡,因為這可能會導致其他供應安全問題,例如限電或甚至停電。在跨境影響的情況下,一旦出現挑戰,則不再局限於運營商或單一國家之內。

在能源領域,網絡安全的重點包括穩定供應,完整度和保密。以電力市場為例,在發電和傳輸過程中,穩定供應和完整性是最重要的,數據誤差或者延遲會導致設備配置錯誤,最終會影響系統的可靠性。至於先進能源設施,客戶個人數據的保密性是至關重要的。而在核能領域,網絡安全更是核安全的一部分。2015年年烏克蘭電網事件顯示了網絡攻擊對電力行業潛在的破壞影響。

網絡安全是伴隨數字經濟而生的問題,它對能源基礎設施構成的風險就像洪水或火災一樣,供求雙方都會受到影響。能源企業大多涉及公共服務,必須將網絡視為核心業務風險,提高意識,建立強大的技術和人力網絡彈性策略,採用通用的跨部門網絡安全框架可幫助確定網絡風險管理的關鍵領域,並確定需要不惜一切代價保護的系統。

政府亦必須監管網絡活動,引入標準,支持信息共享,並鼓勵企業關注網絡風險問題;同時需要培養網絡安全人才庫,這種需求的增長速度比對所有其他信息技術工作人員的需求快兩倍以上。保險部門必須監控網絡風險,重點管理新出現的和不斷變化的風險,同時開發適當的網絡保險產品,更好地了解網絡事件會如何影響現有的投資組合。在詳細分析能源行業信息時,保險部門必須幫助企業更好地量化網絡風險。

在以上各方面,人工智能都將發揮關鍵作用。科技公司可以發揮創新的輔助作用,將安全功能嵌入到正在開發和交付的產品中。相關部門亦可以利用人工智能監控網絡攻擊,為相互依存度高的能源部門專門進行風險分析,並且制定高效的治理計劃和有效的網絡應對框架,以確定在緊急情況下,能夠快速地做出一致的回應。

余家豪

作者為哈佛肯尼迪學院能源地緣政治項目研究員

原刊於能源雜誌第110期,作者授權轉載

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