引言：AI与清洁能源的双向关系
近年来，人工智能与能源需求之间的联系日益受到关注。虽然支持AI的数据中心可能是能源密集型的，可能给电网带来压力，增加客户价格和服务中断风险，并可能减缓向清洁能源的转型，但人工智能的使用也可以帮助能源转型。
例如，AI正在减少建筑、运输和工业过程中的能源消耗和相关排放。此外，AI还有助于优化新的风能和太阳能设施以及能源存储设施的设计和选址。
在电力电网上，使用AI算法控制运营有助于提高效率、降低成本、整合不断增长的可再生能源份额，甚至预测关键设备何时需要维护以防止故障和可能的停电。AI可以帮助电网规划者规划未来所需的发电、能源存储和其他基础设施的投资。AI还正在帮助研究人员发现或设计用于核反应堆、电池和电解槽的新型材料。
电网实时运营控制
客户通常依赖持续稳定的电力供应，电网运营商借助AI来实现这一目标，同时优化可再生能源的存储和分配。
但随着太阳能和风电场的更多安装——这两种能源都提供较小且间歇性的电力——以及日益增加的天气事件和网络攻击威胁，确保电网可靠性正变得日益复杂。麻省理工学院机械工程系高级研究科学家、麻省理工学院自适应控制实验室主任Anuradha Annaswamy解释道："这正是AI可以发挥作用的地方。本质上，您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。"
电网是一个复杂系统，需要在从几十年到微秒的时间范围内进行精细控制。这一挑战可以追溯到电力物理学的基本定律：在每一时刻，电力供应必须等于电力需求，否则发电可能会中断。在过去几十年中，电网运营商通常假设发电量是固定的——他们可以依赖每个大型发电厂将产生多少电力——而需求则随时间以相当可预测的方式变化。因此，运营商可以委托特定的发电厂按需运行，以满足第二天的需求。如果发生一些停电，专门指定的机组将根据需要启动以弥补差额。
今天和未来，尽管小型、间歇性发电源的数量不断增加，且对电网的天气干扰和其他威胁也在增加，但供应与需求的匹配仍然必须发生。AI算法提供了一种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可以在电网供应不足时实现增加供应或减少需求的新方法。正如Annaswamy指出的，您的电动汽车(EV)中的电池，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所有者可以选择将充电时间从需求高峰和价格高的时段转移到需求和价格都较低的时段。此外，新的智能恒温器可以在电网需求高峰时被设置为允许室内温度在一定范围内下降或上升——这个范围由客户定义。数据中心本身也可以成为需求灵活性的来源：可以根据需要延迟选定的AI计算，以平滑需求高峰。因此，AI可以根据需要提供许多微调供应和需求的机会。
此外，AI使得"预测性维护"成为可能。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，当读数偏离正常时，系统可以提醒运营商可能出了问题，给他们干预的机会。这种能力可以防止设备故障，减少例行检查的需要，提高工人生产力，并延长关键设备的使用寿命。
Annaswamy强调："如何用这些AI组件构建这个新的电网，需要许多不同领域的专家共同努力。"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合作，确保这不仅仅是一个学术练习，而且能够真正实施。所有不同的利益相关者必须相互学习。你需要保证不会发生任何故障。你不能有停电。"
利用AI帮助规划未来基础设施投资
电网公司需要不断规划扩大发电、输电、储能等，而建设所有必要的基础设施并投入运营可能需要多年，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来确保可靠性。"这很复杂，因为你必须提前十年预测要建造什么以及在哪里建造，"麻省理工学院能源研究所(MITEI)的研究科学家Deepjyoti Deka说道。
预测未来需求面临的一个挑战是预测未来系统将如何运行。"这变得越来越困难，"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——的存在意味着现在电网中内置的稳定性和惯性较少。增加复杂性的是，这些间歇性发电厂可以由各种供应商建造，电网规划者可能无法获得足够精细时间尺度下控制每台设备运行的基于物理学的方程式。"所以，你可能不知道它确切会如何运行，"Deka说。
还有天气因素。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。Deka指出，未来的电网不仅在日常天气条件下必须可靠，而且在低概率但高风险事件（如飓风、洪水和野火）期间也必须可靠，所有这些事件都变得越来越频繁。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。任何基础设施发展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，申请人会向审查人员提交修订版，看看新版本是否被接受。AI工具可以加速所需的分析，使过程更快进行。规划者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重要的内容，从而减少提案被拒绝的次数。
利用AI发现和开发能源转型所需先进材料
"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说道。他指出了两个主要方向。
首先，AI使得在原子尺度上更快地进行基于物理学的模拟成为可能。结果是对成分、加工、结构和化学反应性与材料性能之间的关系有了更好的原子级理解。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。
其次，AI可以在实验室实验进行时实时指导实验。Li解释道："AI协助我们根据先前的实验——以及基于文献搜索——做出假设并建议新的实验。"
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，然后机械臂通过设置和执行实验序列中的下一步来响应，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，结果是实验设计的改进和工作流程的加速。传统上，开发新材料的过程需要合成前驱体、制造材料、测试其性能和表征结构、进行调整，然后重复相同的步骤序列。AI指导加速了这一过程，"帮助我们设计关键且廉价的实验，这些实验可以给我们提供最大量的信息反馈，"Li说道。
"拥有这种能力肯定会加速材料发现，这可能是真正帮助我们在清洁能源转型方面的事情，"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过程缩短到短短几年。"
麻省理工学院能源研究所的贡献
在麻省理工学院，研究人员正在研究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支持的团队正使用AI驱动的工具来解释法规、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示。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"——将来自学术界、工业界、政府和非营利组织的AI和能源专家聚集在一起，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对能源转型的潜在益处现在是MITEI的研究优先事项。"
结论：AI与清洁能源协同发展的未来
人工智能与清洁能源的融合正在开创能源领域的新纪元。通过在电网管理、基础设施规划和材料发现等关键领域的创新应用，AI不仅能够解决能源系统面临的复杂挑战，还能显著加速清洁能源技术的开发和部署。
随着技术的不断进步和跨学科合作的深入，AI有望进一步优化能源系统的每一个环节，从发电、输电、储能到最终消费。特别是在材料科学领域的突破，可能彻底改变能源存储和转换技术，为可再生能源的大规模应用提供更高效、更经济的解决方案。
然而，要充分发挥AI在清洁能源转型中的潜力，还需要克服技术、政策和市场等多方面的挑战。这需要研究人员、工程师、政策制定者和行业利益相关者的紧密合作，共同构建一个既智能又可持续的能源未来。
随着MITEI等研究机构的持续投入和创新，我们有理由相信，人工智能将成为推动全球能源系统向清洁、高效、可靠方向发展的关键力量，为应对气候变化和实现可持续发展目标做出重要贡献。
