在英国和其他处所，很多人工智能研究团队正在应对上述挑衅，而一些始创公司已经开端研发如许的体系用于实践——例如，相对简单的机械进修技巧已经开端被投入应用。将来几年，在全世界实现更智能需求侧响应的尽力中，英国有很大年夜的可能走在前列。

对于持续时光较长的发电缺口，该公司会确保发电站(尤其是天然气发电站)一向保持待命状况。在一年时光中，有些发电站可能只会被请求开机发电数十到数百小时。除了增长碳排放之外，运行发电站进行这种短期干涉的成本也是十分昂扬的。

2016年英国电力构造为60年来最干净的一年，个中可再生能源发电(重要来自风能和太阳能)的装机容量达到了汗青新高。然则，可再生能源这种大年夜范围扩大的一个问题在于，它们的存在是断断续续的。这意味着，我们获得这些能源要看气象前提，比如刮风或出太阳。这也意味着，它们不必定可以或许像传统电力那样知足需求的激增。是以，近年来很多消息报道都提到了“灯熄”问题。

灯胆点亮的时刻?

作为英国电网的运营商，英国国度电力供给公司(National Grid)稀有种办法确保供给始终可以或许知足需求。对于时光持续较短的发电缺口，该公司请求电力供给商不要开足传统发电站的潜在最大年夜发电量，并在有须要时进步发电量。

若何应对这个问题呢?我们可以缩减可再生能源发电的装机容量，反过来让传统电力变得“更环保”，办法就是清除排放物中的二氧化碳，并将之埋入地下。至于这些碳捕获技巧何时可以或许具有大年夜范围应用的贸易可行性，人们莫衷一是。在英国，两个由当局提议的项目因为成本方面的担心和部分之间的不合而不幸陷入潦攀困境。

另一种办法是安装异常大年夜的(“电网范围”)电池，它们可以或许存储由可再生能源产生的电力，并在有须要时释放出来。比来，这种办法引起了很多存眷。但推敲到当前电池技巧的成本，这种电网范围的储电举措措施须要不菲的前期投资。

按需解决筹划

当研究人员对这些问题展开研究时，英国也在开辟一种被称为“需求侧响应”(demand-side response)的替代筹划。该筹划的一个方面涉及，对那些可以或许在短时光内削减电力应用的花费者赐与嘉奖——这里的花费者可所以大年夜型的工业级客户，也可所以应用电力取暖、制冷、照明甚至冷藏的通俗人。

需求侧响应的另一个方面则涉及，请求那些拥有蓄电设备的客户来赞助平抑电力需求的激增。举例来说，如不雅你的房屋配备了太阳能电池板和响应的电池储能单位，经由过程把电池接入电网，你就有可能在了偿设备费用时获得优惠。该类其余其他设备还包含电动车辆以及病院/大年夜学所应用的不间断电源(UPS)体系。

这两种类型的需求侧响应已经在进行傍边。一些工业级的电力客户以及某些其他公司(比如酒店运营商)签订了削减电力应用的合同;与此同时，国度电力供给公司一向在为蓄电筹划吸引广泛介入者的兴趣，并且已经在英国的部分地区开端施行。这些蓄电筹划是安排电网范围电池的替代筹划，如不雅我们可以或许在足够大年夜的范围上施行，那么它们的经济效益就有望获得大年夜幅晋升。

问题是，一旦客户池超出了必定的范围，这些筹划就会变得加倍复杂。举例来说，要想知道哪些客户会介入进来以及应当开出什么样的价目，这就请求懂得客户设备的可用性可以或许达到何种程度以及须要为此付出如何的价值。

在一个客户池建立起来之后，个中某些设备可能并不总能用来蓄电或者在有须要时平抑需求。这须要被推敲到计算之中，既是为了最大年夜限度地削减电网中断，也是为了鼓励客户在这些时刻介入进来。

此外，这些筹划也可能产生不良反竽暌功，比如电力花费大年夜范围同时反弹。举例来说，当一段需求侧响应期停止后，很多冰箱将消费额外的电力，来让内部温度降到所需程度之下。

最后，这里还存在着一个潜在的重要安然问题：用一个中心体系来大年夜浩瀚设备收集关于能源应用的数据，这轻易激发恶意进击和信息修改，大年夜而可能破坏电网均衡，以及让计费体系出现纷乱。

人工智能若何起到赞助感化

面对这些挑衅，新兴的人工智能技巧似乎供给了谜底。举例来说，在遴选最佳介入者的时刻，电网运营商将能经由过程审查来自智能电表和传感器的数据，应用尖端机械进修技巧对个别设备和电池储能单位的行动建模。

一旦电池组或储能单位参加蓄电筹划，电网运营商就应当可以或许经由过程对其充电/放电数据应用猜测算法，估测出它们的有效寿命。然后，运营商将向电池主人给出恰当的补偿，还有一个额外的鼓励身分是电池主人可以懂得其电池的应用寿命。

将来将会产生什么

在涉及到治理池中的设备时，人们曾认为可以应用个别智能电表或控制设备，把它们的数据馈入一个位于云端的中心办事器。不过，智能电表价格昂贵，并且短时光的需求侧响应须要云端办事谱钥涓毫秒之内完成数据分析——一旦池中的设备成千上万，那看起来就不具备可行性了。

另一种办法是安装计量装配，让它们对电网的需求程度进行检测，然后响应地降低功率。这些装配可以或许减轻中心办事器的压力，并且它们只须要进行站点层级的计量，不须要监测每台电气设备。不过，要调和所有这些计量装配的个别决定，这里仍然存在一个复杂的┞菲握问题。在赫瑞瓦特大年夜学(Heriot-Watt University)，我们正研究应用基于人工智能的算法加以解决。

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本文标题：为什么人工智能可能成为未来电网的关键

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