应用在能源行业的人工智能情况

    自2012年以来，把人工智能和能源产业放在一起进行报道的新闻开始增多。本文简要描述了人工智能在能源行业的5个应用方向

Storage（能源储藏）

    根据Greentech Media最近的一份报告，美国的能源储藏在2017年第四季度达到了一个新的里程碑：在2013年至2017年间，累计储藏量已超过1000兆瓦时。该报告还预测，这个数字将在今年翻一番。随着储藏容量的提升和新技术的出现，人工智能正在提升这个市场的效率。

The Autonomous Grid（智能电网）

    如今，电网的能量来源通常有很多，除了传统的发电以外，还有风能和太阳能，这使得运营电网系统的过程也变得更加复杂。通过人工智能来对大规模的数据集进行分析，这个多源收集的过程更加稳定和高效。

Upstream Exploration（油气勘探）

Failure Management（故障管理）

    2017年11月，印度北部的一座燃煤电厂发生爆炸，造成32人死亡，原因是煤气管道堵塞导致锅炉爆炸。这是能源行业经常发生的一类故障。导致事故的原因是没有对设备进行经常性的检查，而且世界上许多地方都没有严格的监管规定，因此设备故障是很常见的。使用人工智能来观察设备并在事故发生前检测出故障，可以节省时间和金钱，甚至挽救生命。目前，许多创业公司正在试图将这项服务提供给能源行业。

Energy Consumption（能源的消费和消耗）

    通过对个人和企业的能源消费行为进行监测，人工智能可以提供优化能源消耗过程的解决方案。

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