2021年9月1日，世界经济论坛（WEF）发布《利用人工智能加速能源转型》白皮书，指出，基于丰富的多样化数据输入，人工智能通过用电、电价、天气数据，可识别其中的数据模式，基于模式预测未来概率；可识别图像或视频中的实体与条件；可利用设备、装置及其传感器数据，实现物理资产的智能协调与能源系统的自动化。人工智能在能源转型中的应用包括：

1. 可再生能源发电与需求预测

太阳能和风力发电场选址时，可通过人工智能技术确定资源丰富且接近现有电网基础设施的站点。电厂建设时，人工智能通过优化设备入场顺序，识别低效或危险流程等加快建设进度管理。电厂投入运营后，人工智能通过故障和中断预测，减少不必要的维护、优化终生维护、避免或延缓昂贵的设备更换，并优化维护计划，为偏远地区节省巨大的成本。能源上网时，人工智能可更好地预测太阳能和风电场的电力产量，最大限度地将可再生电力入网。此外，人工智能可在个人和总体水平上预测消费者的需求，避免电力需求预测失败而导致的停电或可再生能源的削减。

2. 电网运营与优化

人工智能可优化电网运营，提高现有输配电网能力，延长现有设备的生命周期，即使整合了更多可再生能源也能维持整个电网系统的稳定。

在电网设计与规划阶段，人工智能利用历史电网数据、发电数据以及气候数据分析在何地建造何种电网设备，如何有效确定变压器和电线的尺寸，电网哪些部分需加强或移动等。

在设备运营与维护方面，计算机视觉和机器人技术可以通过分析直升机或无人机拍摄的视频实现远程检查。机器学习可以帮助操作人员了解变压器的性能，预测异常和故障。人工智能可借助天气预报和历史电网性能尽早识别设备的关键条件，缓解极端天气和森林火灾事件。人工智能还可以利用气候数据和变压器运行数据为变压器设计最佳运行范围。

此外，在电网性能监测方面，人工智能可以帮助识别模式并对电网行为建模，显著促进可再生电力的渗透和集成；基于传感器数据提供缺失信息来模拟电力特征，提供低成本的系统稳定性监测；还可以通过实时温度测量来确定线网的安全承载上限，提高电力线路传输容量的利用率。

3. 能源需求管理

人工智能可以协调分布式可再生能源、电池以及其他存储设备之间的相互作用，实现其智能集成，如可以帮助家庭在电池功率、现场太阳能发电和电网功率之间进行最佳切换，从而提高分布式可再生能源的渗透和使用，并显著加快其部署。

人工智能还能提高建筑、工厂和数据中心的能源效率。通过学习设备的行为和确定断电的方法，人工智能可帮助优化用电，不仅能够减少用电需求，还能够匹配电力需求以适应可再生能源发电，向消费者和工业设备开放能源服务市场。

分布式能源消耗和发电设备若能在电网平衡和电力质量优化中发挥作用，能源系统将达到最佳运行效果，成本也将降至最低。但根据市场设计，电网规模的电池可用于频率控制等辅助服务，较小的电表资产却很少能够参与。人工智能可帮助将分布式能源和设备作为“虚拟发电厂”（VPP）运行。

4. 材料发现与创新

开发用于清洁能源生产和存储的高性能、低成本材料已被认为是能源转型的优先事项，然而研发满足复杂性能规范的先进材料通常需要数年才能完成，且具有高度资本密集性，人工智能可缩短该进程并增加从实验室到市场的新材料渠道。人工智能可以成为生成满足特定应用、特定要求的新分子结构的强大工具。在自主材料发现的过程中，人工智能可在分子水平上预测这些材料的性质，筛选出高潜在候选材料。人工智能与机器人技术的结合还可用于自动合成和实验，测试这些分子的特性及其在一系列条件下的性能。

信息来源：

https://www.weforum.org/whitepapers/harnessing-artificial-intelligence-to-accelerate-the-energy-transition