每周能源AI运用案例：管理可再生能源的不稳定性

人工智能越来越多地被用于管理可再生能源的不稳定性，从而使更多的可再生能源被纳入电网，同时，它还可以处理电力波动问题、改善储能。

由斯坦福大学(Stanford University)运营的能源部SLAC国家加速器实验室(SLAC National AcceleratorLaboratory)将利用机器学习和人工智能识别电网中的漏洞，在故障发生前加强它们，并在故障发生时更快地恢复电力。该系统将首先研究加州电网的一部分，分析可再生能源、电池存储数据和可以显示出在靠近电线的树木可能会在暴风雨中造成问题的卫星图像。项目的目标是开发一个能够自动管理可再生能源，并能在不需要人工参与的情况下从系统故障中恢复电网。

风电公司正在利用人工智能通过结合实时天气和操作数据，使每轮涡轮机产生更多的电力。在大型风力发电场，前排的螺旋桨产生的尾流会降低后面的效率。人工智能将使每个螺旋桨能够确定来自其他螺旋桨的风速和方向，并进行相应的调整。

美国能源部(Department of Energy)和美国国家海洋和大气管理局(NOAA)的研究人员正在利用人工智能更好地了解大气状况，以便更准确地预测风力发电场的能量输出。

人工智能也可以提高能源使用效率。谷歌使用机器学习来帮助预测其数据中心的负荷需求。例如，该系统分析并预测用户最可能在什么时候观看Youtube，然后优化所需的冷却时间，谷歌借此减少了40%的能源使用。

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