人工智能和机器学习已成为重要的技术解决方案

人工智能(AI)和机器学习(ML)已成为重要的技术解决方案，因为该行业一直在寻找方法来满足对清洁，廉价和可靠能源迅速增长的需求。这些先进技术具有分析过去，优化现在和预测未来的潜力。这意味着AI和ML具有解决当前普遍存在的大多数挑战的潜力。

随着技术的飞速发展，可再生能源领域在过去十年中取得了长足的进步。但是，仍然存在一些仍然可以通过AI和ML解决的挑战。

可再生能源部门面临的挑战

当涉及可再生能源时，有许多好处。它们对气候友好，最大限度地减少了各种污染，所需的基础设施支出只有一次，加上几次常规维护成本，而且燃料成本为零。为了有效地管理电网，增强的电力资源的预测和调度对于可再生能源部门而言至关重要。

从不利方面看，天气的不可预测性是生产可再生能源时的主要挑战之一。

存在可以预测天气状况的高效技术，但是气候会突然发生变化，从而影响能量流。可再生能源的供应链容易出现此类漏洞。需要足够平滑以应对意外更改。其次，储能技术的最新发展还处于起步阶段，需要进行全面测试。

毫无疑问，对可再生能源的需求将在不久的将来增加，这使得对AI，ML和IoT等新兴技术的投资变得更加重要，以提高生产力并克服不足。

AI技术如何提供帮助

电网是涉及可再生能源的复杂机器之一。由于风和太阳能的整体可变性，当前可用的电网在适应可再生能源的多样性方面面临许多挑战。这就需要有一个智能系统，该系统可以将可再生能源整合到现有电网中，并使可再生能源在能源供应中扮演平等的角色。人工智能技术提高了可再生能源的可靠性，并使整个电网现代化。

智能集中控制中心

网格中的设备和传感器大多相互连接以收集大量数据。将AI集成到系统中后，这些数据可以为网格运营商提供新的见解。它为能源供应商提供了灵活性，可以根据需求巧妙地调整供应。先进的负载控制系统可以与工业炉或大型交流设备等设备一起安装，这些设备可以在电源不足时自动关闭。智能存储单元也可以根据供应量进行调整。同时，借助智能传感器和高级传感器进行天气和负荷预测，这将改善可再生能源的整体整合和效率。

改进的微电网集成

处理分布式能源的方式经历了微电网的广泛接受。AI驱动的控制优化可以解决电能质量问题和瓶颈。智能算法有潜力在变电站自主控制下提供对电网动态特性的实时控制。由于集成了新设备和新一代资源，因此由于AI而可用的算法也可以帮助改善系统优化。