人工智能如何在可再生能源领域支持可持续发展

作为一个社会，我们依赖化石燃料已经很长时间了。去年，全球与能源相关的二氧化碳排放量达到了344 亿吨的新高。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 摄氏度的范围内，但我们仍然难以实现这些目标。鉴于这些事实，能源行业正专注于可再生能源。

可再生能源来自能够长期持续补充和维持的自然资源。与煤炭、石油和天然气等化石燃料不同，化石燃料需要数百万年才能形成，并且一旦使用就会耗尽，而可再生能源可以不断补充。例如，阳光、风和地热都是可再生能源。

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然而，转向可再生能源并非易事。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。到 2030 年，全球清洁能源人工智能市场预计将超过 758.2 亿美元。在本文中，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性。

人工智能与可再生能源：让绿色能源更智能

诸如计算机视觉之类的人工智能技术正在通过分析和提取图像和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。这些进步使可再生能源运营更加高效、可靠和具有成本效益。

以下是在可再生能源中使用计算机视觉的一些主要优势：

• 自动化设备检查： 自动化设备检查，以及早发现故障、安排及时维护并防止代价高昂的故障。
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• 能源发电预测：预测太阳和风等来源的能源发电量，以更好地管理电网。
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• 优化和识别： 优化建筑物中的能源使用，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：

• 初始成本高: 实施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的前期投资。
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• 对数据质量的依赖性： 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，这有时可能是一个限制因素。
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• 难以与遗留系统集成: 通常，工业环境中的机器可能难以与人工智能集成。

考虑到优点和缺点，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。

在计算机视觉的帮助下管理太阳能发电场

太阳能发电场是一大片土地，上面安装了多个太阳能电池板，以利用阳光发电。 在太阳能电池板的整个 25 年生命周期中，可以使用计算机视觉来监控和管理太阳能发电场。 例如，在施工阶段，无人机和卫星可以捕获场地的高分辨率图像。 可以使用计算机视觉分析这些图像，以确保一切都安装正确。 尽早检测诸如面板未对准或接线错误之类的错误，可以通过防止代价高昂的错误来节省时间和金钱。 

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一旦太阳能发电场投入运营，计算机视觉可以在维持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诸如裂缝、灰尘堆积、杂草生长和安全隐患等问题。人工智能系统可以快速汇总关于具体问题及其位置的详细报告。它有助于维护人员及时准确地解决问题。最大限度地减少停机时间，并使太阳能发电场运行得更加顺畅。 

计算机视觉系统还可以使用实时图像来检查太阳能发电场的云层覆盖量。人工智能将这些云数据与其他信息（如温度和湿度）相结合，以预测太阳能发电场的发电量。这有助于规划和管理能源供应，从而提高太阳能发电场的效率和可靠性。

检测风力涡轮机故障

另一种重要的可再生能源是风能。风力涡轮机利用风力并将其转化为电力。这些涡轮机像任何其他机器一样容易磨损。检测风力涡轮机叶片上的表面损伤可确保最佳性能并防止代价高昂的停机。传统的检查方法通常包括派人登上塔进行人工检查，这可能非常危险、耗时且昂贵。人工智能简化了整个过程。

诸如 Ultralytics YOLOv8 等计算机视觉模型可以分析使用无人机或高清地面摄像头捕获的涡轮叶片的图像和视频。这些 AI 模型使用任务，例如目标检测、实例分割和图像分类来识别叶片上的各种类型的损坏和故障，例如前缘腐蚀、裂缝、雷击损坏、分层和表面污渍。除此之外，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它们，从而防止对叶片的进一步损坏并保护鸟类。

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潮汐涡轮机和海洋生态系统

潮汐也是一种良好的可再生能源，但需要记住一些要点。潮汐涡轮机对周围的海洋生态系统造成损害。它们会干扰海洋生物的运动，也可能将它们困在叶片中。这些涡轮机产生的水下噪音也会干扰一些海洋生物的交流。各种人工智能技术可用于避免这些障碍。 

我们对这些海洋生态系统知之甚少。因此，在从这些环境中提取能源之前，必须使用先进技术详细研究这些环境。在美国能源部的资助下，Plainsight 和 MarineSitu 等公司正在合作创建基于 AI 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。

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我们可以使用人工智能来了解海洋生态系统。它还可以帮助研究人员在寻找建造涡轮机的地点时回答问题。例如，研究人员可能想知道该地区的鱼类种群和其他水生生物，或者该地区是否存在任何濒危物种。即使在选址和施工之后，这些系统也可以用于监测环境以及涡轮机。

使用人工智能选择地热发电厂的厂址

地热发电厂可能是另一种可再生能源。它们利用地球的自然热量来发电。传统上，这些工厂面临着诸如意外的设备故障、昂贵的维修和低效的选址等挑战。人工智能系统可以通过分析大量数据、发现模式并在问题发生之前预测问题来改善地热发电厂的运营。在人工智能的帮助下保持积极主动，可以使工厂平稳运行并有助于避免昂贵的维修。

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在尝试确定地热电站的建设地点时，人工智能最有趣的应用之一就显现出来了。使用人工智能选择地热电站的场址，需要利用卫星图像和地理数据来找到理想的位置。人工智能可以分析各种因素，如地质特征、热流和地表温度，以确定最有希望的能源开采地点。理想情况下，应该建造一座新的电站，以最大限度地利用地热能。此外，人工智能还可以帮助评估环境影响、基础设施的可达性以及潜在的风险，从而使选址过程更加全面和准确。

使用 AI 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日益凸显。波士顿咨询集团 (BCG) 的一项调查显示，来自公共和私营部门的 87% 全球气候和 AI 领导者都认识到高级分析和 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，政府应采取更积极的措施来支持 AI 在环境倡议中的整合。

让我们来看看一些使用 AI 和计算机视觉来改变可再生能源行业并赋能可持续发展的初创公司：

• SmartHelio: 一家瑞士初创公司，使用 AI 远程诊断太阳能发电场问题、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、地形和工厂数据，预测和优化可再生能源的生产和消耗，从而减少能源浪费和碳足迹。

• Nova Innovation：Nova Innovation 领导一个欧洲联盟，利用人工智能来提高潮汐涡轮机的性能并加速潮汐能的商业化，从而提供一种低碳替代方案。
• Solavio: 一家印度初创公司，为太阳能电池板提供自主 AI 驱动的清洁解决方案，优化清洁计划，提高效率，从而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、监测环境条件以及寻找新建太阳能发电场和风力涡轮机的最佳地点，从而重新定义可再生能源行业。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。随着行业的进步，人工智能可能会推动更多的清洁能源，并为更健康的地球做出贡献。

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