近年来，由于人们对气候变化的认识提高、成本下降以及减少温室气体排放的必要性，可再生能源部门快速增长。它有潜力提供清洁、可持续和可获得的能源，有助于缓解气候变化，减少对化石燃料的依赖，并促进更可持续的未来。
与此同时，人工智能的发展正在加速。人工智能是机器特别是计算机系统对人类智能过程的模拟。专家系统、自然语言处理、语音识别和机器视觉是特定人工智能应用的一些例子。随着人们对人工智能的兴趣增加，供应商们一直在争先恐后地强调如何将其应用于他们的产品和服务。
一般来说，人工智能系统的工作方式是摄入大量标记的训练数据，分析数据的相关性和模式，并使用这些模式对未来状态进行预测。通过这种方式，提供文本示例的聊天机器人可以学会与人进行逼真的交流，或者图像识别工具可以通过查看数百万个示例来学会识别和描述图像中的对象。新的、快速改进的生成人工智能技术可以创建逼真的文本、图像、音乐和其他媒体。
数据、软件和自动化已经在能源部门发挥了重要作用。然而，人工智能超越了传统软件的能力。行业内已经存在人工智能的一些用例，但为了应对几个挑战，我们认为人工智能技术需要以更大的规模和更快的速度部署。如果我们要快速、安全、经济地从化石燃料转型，这对于加快能源转型和降低相关成本是必要的。
人工智能在能源转型中的经济价值很难估计，因为它有可能在整个能源价值链中被广泛采用，通过新的商业模式实现全新的收入流，而且它的一些好处将以避免成本的形式出现（例如，通过预测性维护现有资产来降低设备更换成本）。考虑到实现能源转型所需的投资水平，即使人工智能减少所需投资或将峰值能源需求减少一小部分，这也将为行业和消费者节省数十亿美元。
具体而言，可再生能源行业的组织可以通过多种方式利用人工智能技术来提高运营绩效、最大限度地降低成本和提高利润率。十种可能的方法是：
1.优化可再生能源发电和储存：人工智能可以增强电网的稳定性和可靠性，估计可再生能源的供需，并实现智能电池和电动汽车充电。
2.加强能源效率和需求管理：人工智能可以监测和调节结构、企业和交通网络中的能源使用，并为节能提供个性化建议。
3.加快低碳创新和部署：在人工智能的帮助下，氢气、碳捕获和储存以及合成燃料等新的低碳技术可以被设计、测试并集成到当前的能源系统中。
4.自动化日常任务：数据输入、数据分析和客户支持只是人工智能可以自动化的重复、耗时操作的几个例子。组织可以通过自动化这些流程来提高利润率，从而降低劳动力成本，提高生产力，并将资源投入到创造价值的额外活动中。
5.加强决策：人工智能可以提供数据驱动的见解和预测分析，以帮助决策。组织可以通过使用人工智能算法评估大量数据，对客户偏好、市场趋势和运营效率进行重要洞察。这可能会带来更大的盈利能力、战略优化和更好的决策。
6.优化定价和收入管理：在人工智能的帮助下，可以通过分析消费者行为、市场需求和竞争对手定价的数据来改进价格和收入管理策略。组织可以通过响应实时数据和预测分析动态更改价格来增加收入和利润率。
7.加强供应链管理：通过检查库存水平、需求预测、旅行模式和物流方面的数据，人工智能可以改善供应链运营。组织可以通过优化供应链流程来降低成本、最大限度地减少浪费和缩短交付时间，从而提高盈利能力。
8.定制产品：为了生产个性化的产品，人工智能可以评估客户信息和偏好。组织可以通过根据特定客户需求定制产品或服务来提高客户满意度、忠诚度，并最终提高盈利能力。
9.管理风险：在网络安全、信用风险分析和欺诈检测等领域，我可以帮助识别和减轻危害。企业可以通过利用人工智能检查数据中的潜在风险和弱点来减少损失并保护其收入。
10.改善客户体验：通过提供个性化和及时的互动，聊天机器人、推荐引擎和个性化营销等人工智能解决方案可以改善客户体验。满意的客户更有可能保持忠诚度并进行额外的购买，这会提高收入和盈利能力。
最近在能源领域部署人工智能的努力被证明是有希望的，但创新和采用仍然有限。人工智能在加速全球能源转型方面具有更大的潜力，但只有在整个行业中有更多的人工智能创新、采用和合作，人工智能才能实现。鉴于人工智能有潜力在整个能源价值链中被广泛采用，通过新的商业模式实现全新的收入流，并且其一些好处将以避免成本的形式出现（例如，通过预测性维护现有资产来降低设备更换成本），目前很难估计人工智能对能源转型的经济价值，但其价值无疑是巨大的。（小晨编译）