在我們快速發(fā)展的能源格局中，伴隨著不斷升級的環(huán)境問題，將可再生能源納入我們的電網(wǎng)是一項重大挑戰(zhàn)。一種解決方案可能在于由人工智能（AI）提供動力的邊緣計算。原因如下：

電網(wǎng)是全球最大的人造結(jié)構(gòu)，需要在電力供應(yīng)和需求之間保持微妙的平衡。這種平衡一直是一項復(fù)雜的任務(wù)，即使是集中的大型發(fā)電廠。

然而，能源正在發(fā)生變化。風(fēng)能和太陽能越來越受歡迎，有時在不需要的時候提供能源。電動汽車的興起可能會加劇需求和不可預(yù)測性。此外，這些車輛最終可能在需求高峰期用作電池。

此外，屋頂太陽能的日益普及意味著能源分散的未來。這一變化使準(zhǔn)確預(yù)測何時發(fā)電以及發(fā)電量變得復(fù)雜。

“為什么邊緣計算很重要？

邊緣計算將計算資源靠近決策地點。正如這篇IEEE Innovation at Work文章（https://innovationatwork.ieee.org/edging-ai-into-our-lives/）所解釋的那樣，智能手機(jī)或連接設(shè)備上似乎發(fā)生的大量數(shù)據(jù)處理實際上是在數(shù)據(jù)中心完成的。這個過程意味著數(shù)據(jù)必須往返于云端，這需要時間。邊緣計算通過在決策位置旁邊放置分布式計算資源網(wǎng)絡(luò)來解決這一問題。

IEEE會員Mauricio Salles表示：“邊緣計算可以使可再生能源更有效地融入電網(wǎng)。它可以實現(xiàn)更好的監(jiān)控，包括實時監(jiān)控，生成的數(shù)據(jù)可以在本地實時處理和分析，以減少數(shù)據(jù)流量。有了這些數(shù)據(jù)，就有可能提高電網(wǎng)穩(wěn)定性，增強預(yù)測性維護(hù)，優(yōu)化能源管理?！?/p>

“人工智能的幫助

IEEE會員Kyri Baker表示，人工智能的進(jìn)步為以計算高效的方式來處理數(shù)據(jù)，為做出最佳決策提供了新的方法。

這種優(yōu)化不僅僅是為了電網(wǎng)的穩(wěn)定性——盡管這是一個巨大的好處。

Baker表示：“電網(wǎng)中的傳感器數(shù)量越來越多，因此目前在電網(wǎng)規(guī)劃和運營中使用不足的測量也越來越多。有了人工智能，我們可以更有效地利用這些數(shù)據(jù)做出決策和預(yù)測?！?/p>

《IEEE電氣化雜志（IEEE Electrification Magazine）》2022年12月版的文章《將人工智能帶到電網(wǎng)邊緣（Bringing Artificial Intelligence to the Grid Edge，https://ieeexplore.ieee.org/document/9980448）》提供了一個例子，強調(diào)“美國估計有1.85億根電線桿，由此可以減少公用事業(yè)公司每年手動跟蹤和維護(hù)電網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施所花費的數(shù)千萬美元”。

“效率、彈性和網(wǎng)絡(luò)安全

Baker指出，長距離輸電只會造成很小的損失。當(dāng)發(fā)電量接近需求時，這些損失可以得到緩解。

Baker說：“減少損失可以提高能源效率，而且通?？梢詼p少碳排放。能夠本地處理這些數(shù)據(jù)，可以減少對通信系統(tǒng)或基于云的計算的依賴，使系統(tǒng)總體上更穩(wěn)定?！?/p>