可再生能源领域的 AI 如何支持可持续发展

作为一个社会，我们依赖化石燃料已经相当长时间了。去年，全球能源相关的二氧化碳排放量创下新高，达到344亿公吨。尽管2015年的《巴黎协定》旨在通过减少碳排放，将全球变暖控制在远低于2摄氏度的水平，但我们仍难以实现这些目标。鉴于这些事实，能源行业正将重点放在可再生能源上。

可再生能源来自能够持续补充、长期可持续的自然资源。与煤炭、石油和天然气等化石燃料不同，后者可能需要数百万年才能形成，使用后也会逐渐耗尽，而可再生能源可以不断得到补充。例如，阳光、风能和地热能都属于可再生能源。

图1：可再生能源的来源。

然而，转向可再生能源并不容易。其中存在诸多挑战，例如选择合适的位置、整合系统，以及确保一切高效运行。能源行业正借助人工智能 (AI) 和计算机视觉来应对这些挑战。全球清洁能源 AI 市场预计到2030年将超过758.2亿美元。本文将介绍 AI 和计算机视觉如何改变可再生能源行业，并支持可持续发展。

AI 与可再生能源：让绿色能源更智能#

包括计算机视觉在内的 AI 技术通过分析和提取图像与视频中的有价值信息，正在改变可再生能源行业。计算机视觉利用算法和深度学习模型，帮助机器解读和理解视觉数据。这些进步让可再生能源运营更加高效、可靠且经济。

以下是计算机视觉在可再生能源领域的一些主要优势：

• 设备自动检测： 自动检查设备，及早发现故障、安排及时维护，并避免代价高昂的停机。
• 能源发电预测： 预测太阳能和风能等能源的发电量，从而更好地管理电网。
• 优化与识别： 优化建筑物的能源使用、识别受损的太阳能板等。

不过，也有一些缺点需要考虑：

• 初始成本高： 部署 AI 和计算机视觉技术，可能需要在硬件和软件方面进行大量前期投资。
• 依赖数据质量： 计算机视觉系统的有效性在很大程度上取决于训练数据的质量和数量，而这有时会成为限制因素。
• 难以与旧系统集成： 在工业环境中，机器往往很难与 AI 集成。

考虑到这些优势和缺点，下面我们来了解计算机视觉在可再生能源行业中的一些实际应用。

借助计算机视觉管理太阳能农场#

太阳能农场是一大片安装了多个太阳能板、用于将阳光转化为电力的土地。在太阳能板长达25年的整个生命周期中，都可以使用计算机视觉监控和管理太阳能农场。例如，在建设阶段，无人机和卫星可以拍摄场地的高分辨率图像。通过计算机视觉分析这些图像，可以确保所有设备都安装正确。及早检测出面板错位或接线错误等问题，可以避免代价高昂的失误，从而节省时间和资金。

图2：使用计算机视觉监控太阳能板安装情况并与设计方案进行比较。

太阳能农场投入运营后，计算机视觉可以在维持其效率方面发挥重要作用。高清摄像头可以监控太阳能板是否存在裂纹、灰尘堆积、杂草生长和安全隐患等问题。AI 系统可以快速生成有关具体问题及其位置的详细报告，帮助维护人员及时、准确地处理问题。停机时间得以缩短，太阳能农场也能运行得更加顺畅。

计算机视觉系统还可以利用实时图像检查太阳能农场上空的云层覆盖量。AI 将这些云层数据与温度、湿度等其他信息结合起来，预测太阳能农场的发电量。这有助于规划和管理能源供应，使太阳能农场更加高效、可靠。

检测风力涡轮机故障#

风能是另一种重要的可再生能源。风力涡轮机利用风力并将其转化为电力。与其他机械设备一样，这些涡轮机也容易出现磨损。检测风力涡轮机叶片的表面损伤，可以确保其保持最佳性能并避免代价高昂的停机。传统检测方法通常需要派人爬上塔架进行人工检查，这可能非常危险、耗时且昂贵。AI 简化了整个过程。

计算机视觉模型（例如 Ultralytics YOLOv8）可以分析通过无人机或地面高清摄像头拍摄的涡轮机叶片图像和视频。这些 AI 模型利用任务，例如目标检测、实例分割和图像分类，识别叶片上的各种损伤和故障类型，例如前缘侵蚀、裂纹、雷击损伤、分层和表面污渍。此外，AI 系统还可以监测当地鸟类种群，并与其他系统集成以驱赶鸟类，从而防止叶片进一步受损并保护鸟类。

图 3：使用计算机视觉进行风力涡轮机表面损伤检测的示例（来源：labellerr.com）。

潮汐涡轮机与海洋生态系统#

潮汐能也是一种良好的可再生能源，但其中有一些问题需要注意。潮汐涡轮机会对周围的海洋生态系统造成影响。它们会干扰海洋生物的活动，还可能将其困在叶片之间。这些涡轮机产生的水下噪声也可能干扰某些海洋生物之间的通信。各种 AI 技术可以帮助避免这些障碍。

我们对这些海洋生态系统知之甚少。因此，在从中提取能源之前，使用先进技术对这些环境进行详细研究和调查十分重要。在美国能源部的资助下，Plainsight 和 MarineSitu 等公司正在合作，为潮汐涡轮机和波浪能转换器创建基于 AI 的环境监测系统。这些系统使用先进的视觉模型和水下摄像头。

图4：使用 Ultralytics YOLOv8 计算机视觉模型检测鱼类的示例。

我们可以利用 AI 理解海洋生态系统。它还能帮助研究人员解答有关涡轮机选址的问题。例如，研究人员可能想了解该区域的鱼类种群和其他水生生物，或确认该区域是否存在濒危物种。即使在完成选址和建设后，这些系统仍可用于监测环境以及涡轮机。

使用 AI 为地热发电厂选址#

地热发电厂是另一种可再生能源来源。地热发电厂利用地球的自然热量发电。传统上，这些发电厂面临设备意外故障、维修成本高昂和选址效率低下等挑战。AI 系统可以通过分析大量数据、发现规律并在问题发生前进行预测，改善地热发电厂的运营。借助 AI 主动采取措施，可以让发电厂平稳运行，并帮助避免昂贵的维修。

图5：一座地热发电站。图片来源：Envato Elements。

AI 在地热发电厂方面最有趣的应用之一，是帮助确定发电厂的建设地点。使用 AI 为地热发电厂选址，需要利用卫星图像和地理数据来寻找理想位置。AI 可以分析地质特征、热流和地表温度等各种因素，以确定最有希望提取能源的地点。理想情况下，新发电厂应建在能够利用最大地热能的位置。此外，AI 还可以帮助评估环境影响、基础设施可达性和潜在风险，使选址过程更加全面、准确。

利用 AI 减少碳足迹的初创公司#

AI 在应对环境挑战方面的重要性日益凸显。波士顿咨询集团 (BCG) 开展的一项调查显示，来自公共和私营部门的全球气候与 AI 领域领导者中，有87% 认识到高级分析和 AI 在应对气候变化方面的价值。此外，67%的私营部门领导者认为，政府应采取更加积极主动的措施，支持 AI 融入环境倡议。

下面来看看一些利用 AI 和计算机视觉改变可再生能源行业、推动可持续发展的初创公司：

• SmartHelio：一家瑞士初创公司，利用 AI 远程诊断太阳能农场问题、预测故障并提供实时解决方案，从而提升太阳能系统的性能并延长其使用寿命。

• Enfor：这家丹麦初创公司根据天气、地形和发电厂数据，利用 AI 预测并优化可再生能源的生产和消耗，减少能源浪费和碳足迹。

• Nova Innovation：Nova Innovation 领导一个欧洲联盟，利用 AI 提高潮汐涡轮机性能并加快潮汐能商业化进程，提供一种低碳替代方案。

• Solavio：一家印度初创公司，为太阳能板提供自主的 AI 驱动清洁解决方案，优化清洁计划并提高效率，从而降低太阳能发电的碳足迹。

总结#

AI 技术正在重新定义可再生能源行业：预测维护需求、及早发现问题、监测环境状况，并为新的太阳能农场和风力涡轮机寻找最佳地点。前沿 AI 应用让可再生能源更加高效、可靠和可持续。随着行业发展，AI 可能会推动更多清洁能源的发展，并为更健康的地球作出贡献。

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