在人工智能与能源需求的关联日益受到关注的同时，人们普遍担心支持AI的数据中心可能会给电网带来压力，提高客户价格并导致服务中断，甚至可能减缓清洁能源转型的进程。然而，人工智能同样可以为能源转型提供有力支持。例如，AI正在减少建筑、交通和工业过程中的能源消耗及相关排放，同时帮助优化风能、太阳能装置和储能设施的设计与选址。
电网运营的智能化革命
用户通常依赖持续稳定的电力供应，而电网运营商则借助AI技术实现这一目标，同时优化可再生能源的存储和分配。随着太阳能和风能发电厂的不断增加——这些发电方式提供的电力规模较小且具有间歇性——以及天气事件和网络攻击威胁的加剧，确保电网可靠性变得越来越复杂。
"这正是AI可以发挥作用的地方，"麻省理工学院机械工程系高级研究科学家、MIT自适应控制实验室主任Anuradha Annaswamy解释道。"本质上，你需要引入一个完整的信息基础设施来补充和增强物理基础设施。"
电力电网是一个复杂系统，需要在从几十年到微秒不等的时间尺度上进行精细控制。这一挑战源于电力物理学的基本定律：电力供应必须等于电力需求，否则发电就会中断。在过去几十年中，电网运营商通常假设发电量是固定的——他们可以依赖每座大型发电厂生产的电量——而需求则随时间以相对可预测的方式变化。因此，运营商可以安排特定的发电机组按需运行，以满足第二天的需求。如果发生停电，专门指定的机组将按需启动以弥补不足。
如今和未来，尽管小型、间歇性发电源的数量不断增加，以及天气干扰和其他电网威胁的增加，供应与需求的匹配仍然必须发生。AI算法提供了实现复杂信息管理的方法，可以在几小时内预测哪些发电厂应该运行，同时确保输入电力的频率、电压和其他特性符合电网正常运行的要求。
此外，AI还创造了在电网供应不足时增加供应或减少需求的新方法。正如Annaswamy所指出的，电动汽车(EV)的电池，以及由太阳能电池板或风力涡轮机充电的电池，都可以在需要时作为额外电源输入电网。考虑到实时价格信号，EV车主可以选择在需求高峰和价格高时推迟充电，转而在需求和价格都较低的时间充电。此外，新的智能恒温器可以在电网需求高峰时允许室内温度在一定范围内（由客户定义）下降或上升。数据中心本身也可以成为需求灵活性的来源：可以根据需要推迟选定的AI计算，以平滑需求高峰。因此，AI提供了许多根据需要微调供需的机会。
预测性维护：从被动响应到主动预防
任何停机时间对公司来说都是昂贵的，并威胁到所服务客户的供应短缺。AI算法可以在正常运行期间收集关键性能数据，当读数偏离正常值时，系统可以警告操作人员可能存在问题，让他们有机会干预。这种能力可以防止设备故障，减少常规检查的需要，提高工人生产力，并延长关键设备的寿命。
Annaswamy强调，"如何用这些AI组件构建新型电力电网需要许多不同专家的共同努力。"她指出，电气工程师、计算机科学家和能源经济学家"必须与开明的监管机构和政策制定者密切合作，确保这不仅仅是一个学术练习，而实际上能够实施。所有不同的利益相关者必须相互学习。你需要确保不会发生任何故障。你不能有停电。"
AI助力未来基础设施投资规划
电网公司需要不断规划扩大发电、输电、储能等设施，而获得所有必要的基础设施并投入运行可能需要多年，在某些情况下甚至超过十年。因此，他们需要预测未来需要什么基础设施以确保可靠性。"这很复杂，因为你需要提前十年预测要建造什么以及在哪里建造，"MITEI研究科学家Deepjyoti Deka说道。
预测未来需求的挑战之一是预测未来系统将如何运行。"这正变得越来越困难，"Deka说，因为更多的可再生能源正在上线并取代传统发电厂。过去，运营商可以依赖"旋转备用"，即目前未使用但可以在几分钟内启动以满足系统任何缺口的发电容量。如此多的间歇性发电厂——风能和太阳能——意味着电网现在内置的稳定性和惯性较少。增加了复杂性的原因是，这些间歇性发电厂可以由不同的供应商建造，电网规划人员可能无法获得以足够精细时间尺度 governing每台设备运行的基于物理的方程式。"所以，你可能不知道它将如何精确运行，"Deka说。
然后是天气因素。确定拟议未来能源系统的可靠性需要了解它在天气方面将面临什么挑战。Deka指出，未来电网不仅在日常天气中必须可靠，还必须在低概率但高风险事件（如飓风、洪水和野火）期间保持可靠性，所有这些事件都变得越来越频繁。AI可以通过预测这些事件甚至跟踪气候变化引起的天气模式变化来提供帮助。
Deka指出了AI分析速度的另一个不那么明显的好处。任何基础设施开发计划都必须经过审查和批准，通常由多个监管机构和其他机构进行。传统上，申请人会制定计划，分析其影响，然后将计划提交给一组审查人员。在做出任何要求的更改并重复分析后，申请人会重新提交修订版给审查人员，看看新版本是否可以接受。AI工具可以加快所需的分析，使过程进展更快。规划人员甚至可以使用大型语言模型搜索监管出版物并总结对拟议基础设施安装的重要内容，从而减少提案被拒绝的次数。
AI加速先进材料发现与应用
"目前，AI在材料开发领域的应用正在蓬勃发展，"麻省理工学院Carl Richard Soderberg电力工程教授Ju Li指出。他提到了两个主要方向。
首先，AI使得在原子尺度上进行更快基于物理的模拟成为可能。结果是更好地理解成分、加工、结构和化学活性如何与材料性能相关联。这种理解提供了设计规则，有助于指导为可持续未来能源系统所需能源生成、存储和转换的新型材料的开发和发现。
其次，AI可以帮助实时指导实验室中进行的实验。Li解释道："AI根据我们之前的实验和基于文献搜索，帮助我们选择最佳实验，提出假设并建议新实验。"
他描述了自己实验室中发生的情况。人类科学家与大型语言模型互动，然后对下一步要做的具体实验提出建议。人类研究人员接受或修改建议，机械臂则通过设置和执行实验序列的下一步来响应，合成材料，测试性能，并在适当时拍摄样品图像。基于文献知识、人类直觉和先前实验结果的结合，AI thus协调主动学习，平衡减少不确定性和提高性能的目标。正如Li所指出的，"AI阅读的书籍和论文比任何人都多，因此自然更具跨学科性。"
Li说，结果是更好的实验设计和加速"工作流程"。传统上，开发新材料的过程需要合成前体，制造材料，测试其性能和表征结构，进行调整，并重复相同的步骤序列。AI指导加速了这一过程，"帮助我们设计关键、廉价的实验，以提供最大量的信息反馈，"Li说。
"拥有这种能力肯定将加速材料发现，这可能是真正有助于我们实现清洁能源转型的事情，"他总结道。"AI[有可能]润滑材料发现和优化过程，也许将过去需要几十年的时间缩短到短短几年。"
MIT能源倡议的关键贡献
在麻省理工学院，研究人员正在努力研究上述机会的各个方面。在MITEI支持的项目中，团队正在使用AI更好地建模和预测聚变反应堆内部等离子体流的扰动——这是实现实用聚变发电的必要条件。其他MITEI支持的团队正在使用AI工具解释法规、气候数据和基础设施地图，以实现更快、更自适应的电网规划。先进材料的AI指导开发也在继续，其中一个MITEI项目使用AI优化太阳能电池和热电材料。
其他MITEI研究人员正在开发能够基于人类反馈（包括身体干预和口头指令）学习维护任务的机器人。目标是降低成本、提高安全性，并加速可再生能源基础设施的部署。MITEI资助的工作继续致力于减少数据中心的能源需求，从设计更高效的计算机芯片和计算算法，到重新思考建筑物的建筑设计，例如增加气流以减少对空调的需求。
除了为许多研究项目提供领导和资金外，MITEI还充当召集者，将相关各方聚集在一起考虑共同问题和潜在解决方案。在2025年5月，MITEI的年度春季研讨会——题为"AI与能源：危险与承诺"——汇集了来自学术界、工业界、政府和非营利组织的AI和能源专家，探索AI作为清洁能源转型的问题和潜在解决方案。在研讨会结束时，MITEI主任、麻省理工学院化学工程系Hoyt C. Hottel教授William H. Green指出："满足数据中心能源需求以及释放AI对能源转型的潜在效益的挑战，现在是MITEI的研究优先事项。"
AI与清洁能源协同发展的未来前景
随着AI技术的不断进步和清洁能源需求的持续增长，两者之间的协同效应将变得更加明显。AI不仅可以帮助优化现有的能源系统，还将推动新型能源技术和解决方案的出现。从智能微电网到先进的能源存储系统，从碳捕获技术到智能建筑管理系统，AI将在多个层面重塑我们的能源格局。
然而，要充分发挥AI在清洁能源转型中的潜力，还需要克服一系列技术和政策挑战。这包括确保AI系统的透明度和可解释性，建立适当的数据共享机制，以及制定支持AI创新应用的监管框架。同时，还需要关注AI系统的能源效率，避免AI应用本身成为能源消耗的新来源。
麻省理工学院等研究机构的工作为我们指明了前进的方向，但真正的变革需要产业界、政府、学术界和公民社会的共同努力。只有通过这种多方协作，我们才能构建一个既高效又可持续的能源未来，实现气候目标和经济发展之间的平衡。
结语
人工智能正在成为清洁能源转型不可或缺的推动力量。从优化电网运营到加速材料发现，从提高能源效率到支持基础设施规划，AI技术正在多个层面为能源系统的变革提供支持。随着技术的不断进步和应用场景的拓展，AI将在实现全球气候目标和构建可持续能源未来的过程中发挥越来越重要的作用。然而，要充分发挥AI的潜力，还需要解决一系列技术和政策挑战，并促进各利益相关方的协作与交流。通过共同努力，我们有望利用AI技术加速清洁能源转型，为人类创造一个更加可持续、繁荣的未来。
