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人工智能+能源:能源行业变革新趋势

本文作者:FUTUREAI 2018-12-03 14:58
导语: 随着环境保护压力的不断增加和可再生能源成本的不断降低,越来越多的国家开始大力推动从传统化石能源向可再生能源的转变。世界上许多大型企业也加入了全球可再生能源。计



随着环境保护压力的不断增加和可再生能源成本的不断降低,越来越多的国家开始大力推动从传统化石能源向可再生能源的转变。世界上许多大型企业也加入了全球可再生能源。计划RE100实现100%使用可再生能源。

除了购买可再生能源外,越来越多的技术公司开始使用人工智能技术来提高能源效率并取得非常显着的成果。例如,在2016年,Google使用DeepMind的AI技术来管理数据中心,将计算中心服务器和其他设备的冷却功耗降低了40%。

随着人工智能技术与可再生能源的融合,能源产业将经历前所未有的深刻变革。未来,人工智能将成为智能电网的大脑。通过访问数百万个传感器数据,可以实现电力的实时分配,分析和决策,以最大化能量分配和使用效率。

那么创业公司在这个过程中可以做些什么呢?目前,许多初创公司已经开始在这个领域进行布局。从能源项目的设计和规划到日常运营,储能管理和天气预报,这些公司通过人工智能的应用促进了可再生能源产业的深度转型。

1.Raycatch使用AI来优化电厂运营

以色列创业公司Raycatch成立于2015年,采用人工智能技术管理和运营太阳能发电厂。该公司推出了基于AI的诊断和优化解决方案,可捕获和分析太阳能发电厂的所有生产数据,并优化和指导日常管理。

该公司目前在全球管理约1吉瓦的光伏项目,涵盖35,000台逆变器和400万台控制面板,包括Enlight,ARAVA POWER,EDF和General Electric等大型公司。

2018年11月,该公司从BayWa re Energy Ventures和DSM Venturing获得了430万美元的B轮融资,并筹集了730万美元。

2.HST Solar使用AI优化能源项目设计

目前,太阳能发电厂的工程设计和规划工作仍然需要人工进行人工操作,需要各种专业工程师。完成大型商业项目的开发规划通常需要几个月的时间。现在,通过AI,可以在短时间内完成相同的设计规划项目。

美国初创公司HST Solar是该领域的典型创业公司。该公司成立于2013年,专门从事太阳能发电厂的设计,开发和工程服务。

通过公司的平台,在用户输入基本信息后,例如站点的位置和要安装的设备的详细信息,公司的AI算法将分析数据,给出太阳能的每个部分的施工计划发电厂,每个太阳能电池板的具体方向和倾斜角度最大化,以最大限度地提高能量转换,同时最大限度地减少其他因素如强风的影响。

据该公司称,与人工程师设计的系统相比,AI设计的太阳能发电场可将可再生能源的生产成本降低10-20%。

3.Stem使用AI优化储能管理

加州创业公司Stem成立于2009年,致力于通过分布式存储技术优化企业能源管理。

该公司的AI平台Athena可以为企业提供自动化的实时能源优化管理服务。该系统将每秒收集太阳能发电厂和电网负荷数据,并根据电费和天气预报等各种外部数据分析未来的电价趋势,并发送或存储电力,以最大化企业储能的价值。

据该公司称,虽然系统投资将使公司成本增加20%,但其智能存储解决方案可为企业节省高达30%的能源成本。

今年1月和7月,公司完成了两轮1.0亿美元的D轮融资,并累计融资3.211亿美元。

4.Nnergix使用AI优化能源项目的天气预报

太阳能和风能等可再生能源对天气条件的依赖性很高。因此,有效的天气预报是可再生能源生产不可或缺的一部分。

西班牙初创公司Nnergix成立于2013年,旨在将天气数据和机器学习技术用于能源预测。

该公司的Sentinel Weather平台可以访问全球天气数据和天气预报数据,通过机器学习技术预测天气变化对可再生能源容量的影响,并预测每小时发电,从而提高工厂发电效率并减少运营。成本。

目前,该公司的客户已覆盖20多个国家,累计共计72万欧元。

5.Energsoft使用AI进行储能设备开发

人工智能在可再生能源系统的设计,分析和生产预测中发挥着越来越重要的作用。

总部位于西雅图的初创公司Energsoft成立于2018年,提供先进的AI驱动SaaS平台,为制造和使用储能设备的公司提供先进的可视化和分析工具。

该公司的使命是创新并帮助发现能够以低成本生产和储存可再生和清洁能源的新材料。

人工智能平台可跟踪和分析数千个电池,超级电容器和储能系统,涵盖从早期开发到现场管理的所有内容,帮助用户识别工业设计问题,如材料选择或制造工艺,可降低开发成本并缩短市场。该公司已筹集了17万美元的融资。


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