在人工智能与能源需求关系日益受到关注的今天，人们既担忧AI数据中心的高能耗可能给电网带来压力，也看到了AI在推动清洁能源转型中的巨大潜力。事实上，AI正在多个领域为清洁能源革命提供关键技术支持，从建筑、交通和工业领域的节能降耗，到风能、太阳能和储能设施的优化设计，再到电网运营的智能化管理，AI正以前所未有的方式改变着能源系统的运作方式。
智能电网：实时控制与预测性维护
电网运营面临的核心挑战在于实时平衡供需关系。传统电网中，大型发电厂的输出相对固定，而需求变化具有一定可预测性。然而，随着间歇性可再生能源占比不断提高，以及极端天气事件和网络攻击威胁的增加，电网的平衡控制变得空前复杂。
"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、自适应控制实验室主任Anuradha Annaswamy解释道。"本质上，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。"
多时间尺度的智能控制
电网控制需要在从微秒到数十年的不同时间尺度上进行精确调控。AI算法能够处理复杂的信息管理需求，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、电压等参数符合电网正常运行要求。
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式。例如，电动汽车的电池、太阳能或风能充电的储能系统，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，车主可以选择将充电时间从需求高峰、价格高昂的时段转移到需求较低、价格更优惠的时段。此外，新型智能恒温器可以在电网需求高峰时，在用户设定的范围内调整室内温度。数据中心本身也可以成为需求灵活性的来源：根据需要延迟特定AI计算，以平滑需求高峰。
预测性维护：保障电网可靠性
设备停机不仅给企业带来巨大成本，也威胁到用户的能源供应。AI算法可以在设备正常运行期间收集关键性能数据，当读数偏离正常范围时，系统会提醒操作人员可能存在的问题，使其有机会进行干预。这种预测性维护能力能够防止设备故障，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："设计包含AI组件的新型电网需要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需要与监管机构和政策制定者密切合作，确保这不仅仅是一项学术研究，而是能够真正落地实施。所有利益相关方需要相互学习，并确保系统不会出现故障，避免停电事故。"
基础设施规划：AI驱动的未来能源系统设计
电网公司需要持续规划发电、输电、储能等设施的扩展，而基础设施的建设和运营可能需要多年，甚至超过十年。因此，他们需要预测未来所需的设施以确保系统可靠性。
"这很复杂，因为你需要提前十年预测需要建设什么以及在哪里建设，"麻省理工学院能源研究所(MITEI)的研究科学家Deepjyoti Deka指出。
应对可再生能源的不确定性
预测未来系统运行方式是基础设施规划的一大挑战。随着更多可再生能源并网并取代传统发电机组，这一挑战日益加剧。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）。然而，大量间歇性发电机组的存在意味着电网的稳定性和惯性降低。此外，这些间歇性发电设备可能由不同供应商制造，电网规划人员可能无法获取足够精细时间尺度下控制每台设备运行的基于物理的方程式。
"因此，你可能无法确切了解它将如何运行，"Deka解释道。
气候适应性与规划效率提升
未来电网不仅要在日常天气条件下可靠运行，还必须能够抵御低概率但高风险的事件，如日益频繁的飓风、洪水和野火。AI可以帮助预测这些事件，甚至跟踪气候变化导致的天气模式变化。
AI分析速度的另一项优势体现在基础设施规划审批过程中。传统上，申请人会制定计划、分析影响，将计划提交给一组审查人员。在根据要求进行修改并重复分析后，申请人会提交修订版给审查人员。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，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。
材料研发：AI加速能源技术创新
"目前，AI在材料开发领域的应用正处于蓬勃发展阶段，"麻省理工学院Carl Richard Soderberg动力工程教授Ju Li指出，并提到了两个主要方向。
原子级模拟与材料设计
首先，AI使得基于物理的原子级模拟速度更快，从而能够更好地理解成分、加工、结构和化学反应性如何与材料性能相关。这种理解提供了设计规则，有助于指导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。
实验室实时指导与加速发现
其次，AI可以在实验进行时实时指导实验设计。Li解释道："AI根据我们之前的实验和文献搜索，帮助我们选择最佳实验方案，提出假设并建议新的实验。"
在他的实验室中，人类科学家与大型语言模型互动，后者会建议下一步应进行的具体实验。人类研究人员接受或修改建议后，机械臂会设置并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阅读的书籍和论文远超任何人类，因此自然更具跨学科性。"
Li描述的结果是实验设计的改进和工作流程的加速。传统上，开发新材料需要合成前驱体、制备材料、测试性能和表征结构、进行调整并重复相同步骤。AI指导加速了这一过程，"帮助我们设计关键的、低成本实验，以获得最大信息反馈，"Li表示。
"这种能力无疑将加速材料发现，这可能是真正帮助我们实现清洁能源转型的关键因素，"他总结道。"AI有可能润滑材料发现和优化过程，或许能将过去需要数十年的过程缩短至短短几年。"
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机遇的各个方面。在MITEI支持的项目中，团队正使用AI更好地模拟和预测聚变反应器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学习维护任务的机器人，包括身体干预和口头指令。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，到重新思考建筑设计（例如增加气流以减少空调需求）。
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共同探讨共同问题和潜在解决方案。2025年5月，MITEI的年度春季研讨会——主题为"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，现在是MITEI的研究优先事项。"
未来展望
随着AI技术的不断进步，其在清洁能源领域的应用前景广阔。从智能电网的实时优化，到基础设施规划的智能化决策，再到新型能源材料的加速发现，AI正在为清洁能源转型提供全方位支持。然而，要充分发挥AI的潜力，还需要跨学科合作、政策支持和技术创新的共同努力。
未来，我们可以期待AI在能源领域的更多突破：更高效的能源存储解决方案、更智能的能源分配系统、更环保的能源材料，以及更强大的能源管理平台。这些创新将共同推动全球能源系统向更清洁、更高效、更可持续的方向发展。
AI与清洁能源的融合正在开创能源技术的新纪元，通过智能化手段解决能源转型的复杂挑战，为构建可持续能源未来提供强大动力。
