AI 如何在可再生能源领域助力可持续发展

长期以来，我们一直依赖化石燃料。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《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。鉴于此，能源行业正将重点转向可再生能源。

可再生能源来自不断补充、能够长期持续利用的自然资源。与煤炭、石油和天然气等化石燃料不同，化石燃料的形成可能需要数百万年，使用后也会耗尽，而可再生能源可以不断补充。例如，阳光、风能和地热能都是可再生能源。

图 1. 可再生能源的来源。

然而，转向可再生能源并非易事。选择合适的地点、集成系统并确保所有设备高效运行，都充满挑战。能源行业正借助人工智能（AI）和计算机视觉应对这些挑战。预计到 2030 年，全球清洁能源 AI 市场规模将超过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推动可持续发展。

AI 与可再生能源：让绿色能源更智能#

计算机视觉等 AI 技术通过分析图像和视频并提取有价值的信息，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，帮助机器解读并理解视觉数据。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：

• 设备自动化检查： 自动检查设备，及早发现故障、及时安排维护，并避免代价高昂的停机事故。
• 能源产量预测： 预测太阳能和风能等能源的产量，以便更好地管理电网。
• 优化与识别： 优化建筑物的能源使用、识别受损的太阳能电池板等。

不过，也有一些缺点需要考虑：

• 较高的前期成本：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前期投资。
• 依赖数据质量： 计算机视觉系统的效果在很大程度上取决于训练数据的质量和数量，这有时会成为限制因素。
• 难以与旧系统集成： 在工业环境中，机器通常很难与 AI 集成。

了解这些优势和缺点后，让我们看看计算机视觉在可再生能源领域的一些实际应用。

借助计算机视觉管理太阳能农场#

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，用于将阳光转化为电能。在太阳能电池板长达 25 年的整个生命周期内，都可以通过计算机视觉监控和管理太阳能发电场。例如，在施工阶段，无人机和卫星可以拍摄场地的高分辨率图像。利用计算机视觉分析这些图像，可以确保所有设备都已正确安装。及早发现面板未对齐或接线错误等问题，可以避免代价高昂的失误，从而节省时间和金钱。

图 2. 利用计算机视觉监控太阳能电池板安装情况，并与设计方案进行对比。

太阳能农场投入运营后，计算机视觉可以在保持其运行效率方面发挥重要作用。高清摄像头可以监控太阳能电池板，检查是否存在裂纹、灰尘堆积、杂草生长和安全隐患等问题。AI 系统可以迅速生成详细报告，列出具体问题及其位置。维护人员可以据此及时、准确地处理问题，尽量减少停机时间，让太阳能农场运行得更加顺畅。

计算机视觉系统还可以使用实时图像，检查太阳能农场上空的云层覆盖情况。AI 会将云层数据与温度、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，让太阳能农场运行得更高效、更可靠。

检测风力涡轮机故障#

风能也是一种重要的可再生能源。风力涡轮机将风能转化为电能。与其他机械设备一样，风力涡轮机也容易磨损。检测风力涡轮机叶片表面损伤，有助于确保其最佳性能并避免代价高昂的停机。传统检查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 能简化整个流程。

计算机视觉模型（例如 Ultralytics YOLOv8）可以分析由无人机或地面高清摄像机拍摄的涡轮机叶片图像和视频。这些 AI 模型可通过目标检测、实例分割和图像分类等任务，识别叶片上的各种损伤和缺陷，例如前缘侵蚀、裂纹、雷击损伤、分层和表面污渍。你可以使用 Ultralytics Platform 上的公开数据集，例如 YOLO Annotated Wind Turbine Surface Damage，训练此类模型。此外，AI 系统还能监测当地鸟类种群，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. 利用计算机视觉检测风力涡轮机表面损伤的示例（来源：labellerr.com）。

潮汐涡轮机与海洋生态系统#

潮汐也是可再生能源的良好来源，但利用潮汐能也有一些问题需要考虑。潮汐涡轮机可能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，还可能将海洋生物困在叶片之间。这些涡轮机产生的水下噪声也可能干扰部分海洋生物的交流。各种 AI 技术都可以用来应对这些问题。

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，必须利用先进技术对这些环境进行详细研究。获得美国能源部资助后，Plainsight 和 MarineSitu 等公司正在合作，为潮汐涡轮机和波浪能转换器开发基于 AI 的环境监测系统。这些系统采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。

我们可以借助 AI 了解海洋生态系统。在研究涡轮机的选址时，AI 也能帮助研究人员解答问题。例如，研究人员可能想了解该区域的鱼类数量和其他水生生物，或确认该区域是否有濒危物种。即使选址和建设完成后，这些系统也可以用于监测环境和涡轮机。

利用 AI 为地热电站选址#

地热电站也可以利用另一种可再生能源。这些电站利用地球的天然热量发电。传统上，地热电站面临设备意外故障、维修费用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、发现规律并预测问题，从而改善地热电站的运营。借助 AI 主动采取措施，可以让电站平稳运行，并避免昂贵的维修。

图 5. 一座地热发电站。图片来源：Envato Elements。

在 AI 应用于地热电站的诸多场景中，最有意思的之一是确定电站的建设地点。利用 AI 为地热电站选址，需要结合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、热流和地表温度等多种因素，找出最适合开采能源的地点。理想情况下，新电站应建在能够最大限度利用地热能的位置。此外，AI 还能帮助评估环境影响、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，公共和私营部门的全球气候与 AI 领域领导者中，有87% 认可高级分析和 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，支持将 AI 融入环境相关举措。

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：这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，以提升太阳能系统的性能并延长使用寿命。
• Enfor：这家丹麦初创公司根据天气、地形和电站数据，利用 AI 预测并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：作为欧洲联合体的牵头方，Nova Innovation 利用 AI 提升潮汐涡轮机的性能，加快潮汐能商业化进程，并提供低碳替代方案。
• Solavio：这家印度初创公司为太阳能电池板提供由 AI 驱动的自主清洁解决方案，优化清洁计划并提升效率，从而降低太阳能生产的碳足迹。

总结#

AI 技术正在重塑可再生能源行业：它可以预测维护需求、及早发现问题、监测环境状况，并为新的太阳能发电场和风力涡轮机寻找最佳地点。这些 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 很可能推动清洁能源进一步发展，为打造更健康的地球贡献力量。

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