可再生能源中的人工智能如何支持可持续性

作为一个社会，我们长期以来一直依赖化石燃料。去年，全球与能源相关的二氧化碳排放量达到了 344亿公吨 的新高。尽管2015年的《巴黎协定》旨在通过削减碳排放将全球变暖控制在比工业化前水平高2摄氏度以下，但我们在实现这些目标方面仍然遇到困难。鉴于这些事实，能源行业正将重点转向可再生能源。

可再生能源来自于能够不断补充且长期可持续的自然资源。与煤炭、石油和天然气 等化石燃料（这些燃料可能需要数百万年才能形成且用一次少一次）不同，可再生能源可以不断得到补充。例如，阳光、风能和地热能都是可再生能源。

图 1. 可再生能源来源。

然而，向可再生能源转型并不容易。其中存在诸如选择合适的地点、整合系统以及保持一切高效运行等挑战。能源行业正在转向人工智能（AI）和计算机视觉来应对这些挑战。全球清洁能源人工智能市场预计到2030年将超过758.2亿美元。在这篇文章中，我们将了解人工智能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。

人工智能与可再生能源：让绿色能源更智能#

诸如计算机视觉等人工智能技术正在通过分析和提取图像与视频中的有价值信息来改变可再生能源行业。计算机视觉 使用算法和深度学习模型来帮助机器解释和理解视觉数据。这些进展使得可再生能源运营更加高效、可靠且具有成本效益。

以下是在可再生能源中使用计算机视觉的一些主要优势：

• 自动化设备巡检： 对设备进行自动检查，以及早发现故障、安排及时维护并防止代价高昂的停机。
• 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： 优化建筑中的能源使用、识别损坏的太阳能电池板等等。

然而，也有一些缺点需要考虑：

• 高昂的初始成本：实施人工智能和计算机视觉技术可能需要在硬件和软件方面进行大量的前期投资。
• 对数据质量的依赖： 计算机视觉系统的有效性在很大程度上取决于其训练所使用数据的质量和数量，这有时可能成为一个限制因素。
• 难以与遗留系统集成： 通常情况下，工业环境中的设备可能难以与人工智能集成。

在了解了这些优缺点之后，让我们探讨一下计算机视觉在可再生能源领域的一些实际应用。

利用计算机视觉管理太阳能农场#

光伏电站是一大片土地，上面安装了多块太阳能电池板以利用阳光发电。在太阳能电池板整个为期25年的生命周期中，可以使用计算机视觉对光伏电站进行监控和管理。例如，在建设阶段，无人机和卫星可以拍摄场地的超高分辨率图像。这些图像可以使用计算机视觉进行分析，以确保所有设施安装正确。检测出诸如电池板不对齐或接线错误等早期问题，可以通过防止代价高昂的失误来节省时间和资金。

图 2. 使用计算机视觉监控太阳能电池板的安装并与设计方案进行对比。

一旦光伏电站投入运营，计算机视觉便能在维护其效率方面发挥至关重要的作用。高清摄像头可以监控太阳能电池板是否存在裂纹、积尘、杂草生长和安全隐患等问题。人工智能系统可以快速汇编有关具体问题及其位置的详细报告。这有助于维护人员迅速且准确地解决问题。停机时间降至最低，光伏电站的运行也更加顺畅。

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情况。人工智能将这些云层数据与其他信息（如温度和湿度）相结合，以预测太阳能农场的发电量。这有助于规划和管理能源供应，从而提高太阳能农场的效率和可靠性。

检测风力涡轮机故障#

风能是另一种极佳的可再生能源。风力涡轮机利用风能并将其转化为电能。与其他机械一样，这些涡轮机也容易产生磨损。检测风力涡轮机叶片表面的损坏情况可以确保其发挥最佳性能并防止代价高昂的停机。传统的检查方法通常需要人工爬上塔架进行手动检查，这可能非常危险、耗时且昂贵。人工智能简化了整个流程。

诸如 Ultralytics YOLOv8 之类的计算机视觉模型可以分析使用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 模型使用目标检测、实例分割和图像分类等任务，来识别叶片上的各种损伤和故障，例如前缘侵蚀、裂纹、雷击损伤、分层和表面污渍。除此之外，AI 系统还可以监控当地的鸟类种群并与其他系统集成以驱赶鸟类，从而防止对叶片造成进一步损坏并保护鸟类。

图 3. 使用计算机视觉检测风力涡轮机表面损伤的示例。

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来源，但需要注意一些问题。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，甚至可能将它们困在叶片中。这些涡轮机产生的水下噪音也可能干扰某些海洋生物的交流。可以使用各种人工智能技术来避免这些障碍。

我们对这些海洋生态系统的了解还非常有限。因此，在从中提取能源之前，利用先进技术对这些环境进行深入研究至关重要。在能源部的资助下，Plainsight 和 MarineSitu 等公司正在合作创建基于人工智能的潮汐涡轮机和波浪能转换器环境监测系统。这些系统使用最先进的视觉模型和水下摄像机。

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

我们可以借助人工智能理解海洋生态系统。它还能帮助研究人员在寻找建造涡轮机的选址时解答相关问题。例如，研究人员可能会想了解该地区的鱼类种群及其他水生生物，或者该地区是否有任何濒危物种。即使在选址和施工之后，这些系统仍可用于监控环境以及涡轮机。

利用人工智能选择地热发电厂址#

另一种可再生能源可能存在于地热发电厂中。它们利用地球的自然热量来发电。传统上，这些电厂面临着意想不到的设备故障、昂贵的维修费用和选址效率低下等挑战。人工智能系统可以通过分析海量数据、发现模式并在问题发生前进行预测，从而改善地热发电厂的运营。在人工智能的协助下采取主动措施，可以保持电厂平稳运行并有助于避免昂贵的维修费用。

图 5. 地热发电站。图片来源：Envato Elements。

关于地热发电厂，人工智能最有趣的应用程序之一出现在我们试图确定在哪里建造发电厂时。使用人工智能为地热发电厂选择地点需要利用卫星图像和地理数据来寻找理想位置。AI 可以分析诸如地质特征、热流和表面温度等各种因素，以确定最有希望进行能量提取的地点。理想情况下，建造新发电厂应该能够最大限度地利用地热能。此外，AI 还可以帮助评估环境影响、基础设施接入情况和潜在风险，从而使选址过程更加全面和准确。

利用人工智能减少碳足迹的初创公司#

人工智能在应对环境挑战方面的重要性正变得日益明显。波士顿咨询集团（BCG）进行的一项调查显示，来自公共和私营部门的全球气候与人工智能领袖中，有 87% 认识到了高级分析和人工智能在应对气候变化方面的价值。此外，67% 的私营部门领袖认为政府应采取更积极的措施来支持人工智能在环保倡议中的整合。

让我们来看看一些利用人工智能和计算机视觉来重塑可再生能源领域并赋能可持续发展的初创公司：

• SmartHelio：一家瑞士初创公司，利用人工智能远程诊断光伏电站问题、预测故障并提供实时解决方案，以提高太阳能系统的性能和寿命。

• Enfor：这家丹麦初创公司利用人工智能，根据天气、地形和电厂数据预测并优化可再生能源的生产与消耗，从而减少能源浪费和碳足迹。

• Nova Innovation：作为一家欧洲财团的领导者，Nova Innovation 利用人工智能来改善潮汐涡轮机性能并加速潮汐能商业化，提供低碳替代方案。

• Solavio：一家印度初创公司，为太阳能电池板提供自主的人工智能驱动清洁解决方案，优化清洁计划并提高效率，以降低太阳能生产的碳足迹。

总结#

人工智能技术正在通过预测维护需求、及早发现问题、监测环境状况以及为新建太阳能农场和风力涡轮机寻找最佳地点，来重新定义可再生能源领域。尖端的人工智能应用使可再生能源更加高效、可靠和可持续。随着行业的发展，人工智能很可能会推动更多的清洁能源应用，并为一个更健康的地球做出贡献。

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