可再生能源中的人工智能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有一段时间了。 去年，全球与能源相关的二氧化碳排放量达到 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2摄氏度以下，但我们仍然难以实现这些目标。鉴于这些事实，能源行业正在关注可再生能源。

可再生能源由自然资源产生，从长远来看，这些自然资源会不断补充和可持续。与煤炭 、石油和天然气等化石燃料不同，这些燃料可能需要数百万年才能形成，一旦使用就会耗尽，而可再生能源可以不断补充。例如，阳光、风能和地热能都是可再生能源。

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然而，转向可再生能源并不容易。有一些挑战，如选择正确的位置、集成系统以及保持一切高效运行。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 可持续发展。

人工智能与可再生能源：让绿色能源更智能

计算机视觉等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好处：

• 自动化设备检测： 自动检查设备，可及早发现故障，安排及时维护，并防止代价高昂的故障。
• 能源生产预测： 预测太阳能和风能等来源的发电量，以更好地管理电网。
• 优化和识别： 优化建筑物的能源使用，识别损坏的太阳能电池板等。

但是，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前期投资。
• 对数据质量的依赖性： 计算机视觉系统的有效性很大程度上取决于它们所训练的数据的质量和数量，这有时可能是一个限制因素。
• 难以与遗留系统集成：通常，工业环境中的机器与人工智能集成可能具有挑战性。

牢记优点和缺点，让我们探讨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发电场

太阳能发电场是一块大面积的土地，其中安装了多个太阳能电池板以利用阳光发电。太阳能发电场可以在太阳能电池板的整个 25 年生命周期内使用计算机视觉进行监控和管理。例如，在施工阶段，无人机和卫星可以捕获现场的高分辨率图像。这些图像可以使用计算机视觉进行分析，以确保所有内容都正确安装。及早 检测 面板未对准或接线错误等错误，可防止代价高昂的错误，从而节省时间和金钱。 

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一旦太阳能发电场投入运营，计算机视觉就可以在保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的 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整理有关具体问题及其位置的详细报告。它可以帮助维护人员及时准确地解决问题。停机时间最小化，太阳能发电场运行更平稳。 

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将产生多少能量。它有助于规划和管理能源供应，使太阳能发电场更加高效和可靠。

检测风力涡轮机故障

可再生能源的另一个重要来源是风能。风力涡轮机利用风能并将其转化为电能。这些涡轮机像任何其他机械一样容易磨损。检测风力涡轮机叶片的表面损坏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涉及派人上塔进行人工检查，这可能非常危险、耗时且昂贵。人工智能简化了整个过程。

计算机视觉模型，例如 Ultralytics YOLOv8可以分析使用无人机或高清地面摄像机拍摄的涡轮叶片的图像和视频。这些 AI 模型使用对象检测、实例分割和图像分类等任务来识别叶片上的各种类型的损坏和故障，例如前缘侵蚀、裂缝、雷击损坏、分层和表面染色。除此之外，人工智能系统可以监测当地的鸟类种群，并与其他系统集成以驱除它们，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

潮汐波也是可再生能源的良好来源，但它需要牢记一些要点。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，还可以将它们困在叶片中。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。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知之甚少。因此，在我们从中提取能量之前，使用先进技术来详细研究和研究这些环境非常重要。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人工智能的环境监测系统。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和其他水生生物 的数量 ，或者该地区是否有任何濒危物种。即使在选址和施工之后，这些系统也可用于 监测 环境和涡轮机。

使用人工智能选择地热发电厂的地点

可再生能源的另一种来源可以在地热发电厂中找到。它们利用地球的自然热量来发电。传统上，这些工厂面临着意外设备故障、昂贵的维修和选址效率低下等挑战。人工智能系统可以通过分析大量数据、发现模式和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积极主动，使工厂保持平稳运行，并有助于避免昂贵的维修费用。

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当我们试图确定在哪里建造工厂时，人工智能在地热发电厂方面最有趣的应用之一就出现了。使用人工智能选择地热发电厂的地点涉及使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，应该建造一座新工厂来利用最大的地热能。此外，人工智能可以帮助评估环境影响、基础设施使用和潜在风险，使选址过程更加全面和准确。

初创公司使用人工智能减少碳足迹

人工智能在应对环境挑战方面的重要性正日益凸显。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和人工智能领导者中有 87% 认识到高级分析和人工智能在应对气候变化方面的价值。此外，67%的私营部门领导人认为，政府应采取更积极主动的措施，支持将人工智能纳入环境倡议。

让我们来看看一些利用人工智能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：

• 智能氦光： 一家瑞士初创公司，远程诊断太阳能发电场问题，预测故障，并使用人工智能提供实时解决方案，以提高太阳能系统的性能和寿命。

• Enfor： 这家丹麦初创公司使用人工智能根据天气、地形和植物数据预测和优化可再生能源的生产和消费，从而减少能源浪费和碳足迹。

• Nova Innovation：Nova Innovation领导着一个欧洲财团，利用人工智能来提高潮汐涡轮机的性能，加速潮汐能的商业化，提供低碳的替代方案。
• 索拉维奥： 一家印度初创公司，为太阳能电池板提供自主人工智能驱动的清洁解决方案，优化清洁计划，提高效率，以降低太阳能生产的碳足迹。

总结

人工智能技术通过预测维护需求、及早发现问题、监测环境条件以及为新的太阳能发电场和风力涡轮机寻找最佳地点，正在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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