引言：AI与清洁能源的协同发展
近年来，人工智能与清洁能源的关系引发了广泛关注。一方面，支撑AI运行的数据中心可能对电网造成压力，增加客户成本并可能影响服务稳定性；另一方面，人工智能技术正成为推动清洁能源转型的关键力量。从建筑、交通到工业领域，AI正在帮助减少能源消耗和相关排放；同时，它也在优化风能、太阳能等新能源设施的设计选址，以及储能设施的布局。
本文将深入探讨人工智能在清洁能源领域的多维度应用，包括电网实时控制、基础设施投资规划以及先进材料开发等方面，揭示AI如何成为实现能源可持续发展的关键驱动力。
AI赋能电网实时控制与优化
应对可再生能源并网的挑战
现代电力系统面临着前所未有的复杂性。随着太阳能和风能等间歇性可再生能源的规模化接入，以及极端天气事件和网络攻击威胁的增加，确保电网可靠运行变得日益困难。正如麻省理工学院机械工程系高级研究科学家、自适应控制实验室主任Anuradha Annaswamy所言："这正是人工智能可以发挥作用的地方。本质上，你需要引入一套完整的信息基础设施来补充和强化物理基础设施。"
电力电网是一个需要在从几十年到微秒级时间尺度上进行精确控制的复杂系统。根据电力物理的基本定律，电力供应必须时刻等于电力需求，否则发电就会中断。在过去几十年里，电网运营商通常假设发电量是固定的，而需求随时间变化相对可预测。如今，随着小型、间歇性发电源数量的增长，以及电网面临的威胁增多，这一匹配过程变得更为复杂。
AI算法实现智能电网管理
AI算法为实现复杂的信息管理提供了有效手段，使电网运营商能够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途径。例如，电动汽车的电池、太阳能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。通过实时价格信号，车主可以选择在需求高峰和电价高时推迟充电，而在需求低、电价低时进行充电。智能恒温器也可以设置为在电网需求高峰时允许室内温度在一定范围内波动。数据中心本身也可以成为需求灵活性的来源：根据需要，可以选择性地延迟某些AI计算以平滑需求峰值。
预测性维护提升电网可靠性
AI还实现了"预测性维护"，这对电网运营商至关重要。任何停机时间都会给公司带来高昂成本，并威胁到客户的电力供应。AI算法可以在正常运行期间收集关键性能数据，当读数偏离正常范围时，系统会提醒运营商可能存在问题，使他们有机会进行干预。这种能力可以防止设备故障，减少常规检查需求，提高工人生产力，并延长关键设备的使用寿命。
Annaswamy强调："如何构建这些AI组件的新电网需要许多不同领域的专家共同参与。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合作，确保这不仅是一个学术练习，而是能够真正实施。所有不同的利益相关者必须相互学习，并且需要保证不会发生任何故障，不能出现停电。"
AI辅助基础设施投资规划
长期能源系统规划的复杂性
电网公司需要不断规划扩大发电、输电、储能等设施，而所有必要基础设施的建设和运营可能需要多年，有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。
麻省理工学院能源研究所(MITEI)的研究科学家Deepjyoti Deka指出："这很复杂，因为你必须提前十年预测要建设什么以及在哪里建设。"预测未来系统将如何运行正变得越来越困难，因为更多的可再生能源正在上线并取代传统发电机组。过去，运营商可以依赖"旋转备用"（即当前未使用但可在几分钟内启动以满足系统缺口的发电容量）。如今，大量间歇性发电机（风能和太阳能）的存在意味着电网内置的稳定性和惯性较少。
应对天气变化与极端事件
天气因素是能源系统规划中不可忽视的挑战。Deka指出，确定拟议未来能源系统的可靠性需要了解未来将面临的天气状况。未来的电网不仅要在日常天气条件下可靠运行，还必须在低概率但高风险事件（如飓风、洪水和野火）期间保持稳定，而这些事件正变得越来越频繁。
AI可以通过预测此类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还指出了AI分析速度带来的另一个不那么明显的好处：任何基础设施发展计划都必须经过监管机构和其他机构的审查和批准。传统上，申请人会制定计划，分析其影响，并将计划提交给一组审查人员。在根据要求进行任何更改并重复分析后，申请人会重新提交修订版本给审查人员，以查看新版本是否可接受。AI工具可以加速所需分析，使流程更快推进。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驱动先进材料研发
材料开发的新范式
麻省理工学院Carl Richard Soderberg动力工程教授Ju Li指出："当前，AI在材料开发领域的应用正在蓬勃发展。"他指出了两个主要方向。
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。这有助于更好地理解成分、加工、结构和化学反应性如何与材料性能相关。这种理解为设计规则提供了指导，有助于为可持续未来能源系统所需的发电、存储和转换开发新型材料。
其次，AI可以帮助指导实验室中实时进行的实验。Li解释道："AI根据我们之前的实验——以及基于文献搜索——帮助我们选择最佳实验方案，提出假设并建议新的实验。"
人机协作的实验流程
Li描述了自己实验室的工作流程：人类科学家与大型语言模型互动，然后模型就下一步应该进行哪些具体实验提出建议。人类研究人员接受或修改建议后，机械臂会响应并设置和执行实验序列的下一步，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。"
这种方法的成果是实验设计的改进和"工作流"的加速。传统上，开发新材料的过程需要合成前驱体、制备材料、测试其性能和表征结构、进行调整并重复相同的步骤系列。AI指导加速了这一过程，Li说："帮助我们设计关键且廉价的实验，这些实验能给我们提供最大量的信息反馈。"
加速能源材料创新
Li总结道："这种能力肯定会加速材料发现，这可能是真正帮助清洁能源转型的关键。AI有可能润滑材料发现和优化过程，也许能将过去需要几十年的过程缩短到仅仅几年。"
MIT能源研究所的贡献
在麻省理工学院，研究人员正在积极探索上述各种机遇。在MITEI支持的项目中，团队正使用AI更好地建模和预测聚变反应堆中等离子体流的扰动——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工具来解释法规、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引导开发也在继续，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资助的工作还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，将相关方聚集在一起考虑共同问题和潜在解决方案。2025年5月，MITEI的年度春季研讨会——题为"AI与能源：危险与机遇"——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，探讨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，现在已成为MITEI的研究优先事项。"
结论：AI与清洁能源协同发展的未来
人工智能技术正在多个层面推动清洁能源转型，从电网的实时控制优化，到未来基础设施的科学规划，再到能源材料的加速研发。随着技术的不断进步和跨学科合作的深入，AI有望进一步缩短能源技术创新周期，提高清洁能源系统的效率和可靠性。
然而，要充分发挥AI在清洁能源领域的潜力，需要电气工程师、计算机科学家、能源经济学家、监管机构和政策制定者的紧密合作。只有通过多方协作，才能确保AI不仅停留在学术研究层面，而是真正转化为推动能源系统向低碳、高效、可持续方向发展的实际力量。
随着MITEI等研究机构的持续投入和行业合作的不断深化，人工智能与清洁能源的协同发展必将为应对全球能源挑战和气候变化提供创新解决方案，助力构建更加可持续的能源未来。
