在当今全球能源转型的大背景下，人工智能(AI)技术正以前所未有的方式改变着能源行业的格局。尽管有人担心AI驱动的数据中心可能增加能源需求，但事实上，AI正在成为推动清洁能源转型的关键力量。从优化电网运营到加速新型材料研发，AI技术正在多个维度上助力能源系统向低碳、高效、可持续方向发展。
AI在能源转型中的多重角色
人工智能与清洁能源的结合正在创造一种协同效应，这种效应不仅抵消了AI本身可能带来的能源消耗增加，还显著推动了能源系统的整体优化。具体而言，AI在能源转型中扮演着多重角色：
- 能源消耗优化：通过智能算法减少建筑、交通和工业过程中的能源消耗及相关排放
- 可再生能源布局优化：协助优化风能、太阳能等可再生能源设施的设计和选址
- 电网运营管理：通过AI算法控制电网运营，提高效率，降低成本
- 预测性维护：预测关键设备的维护需求，防止故障和可能的停电
- 基础设施规划：帮助电网规划者规划未来所需的发电、储能和其他基础设施投资
- 材料研发加速：助力研究人员发现或设计用于核反应堆、电池和电解器的新型材料
智能电网：AI驱动的实时运营革命
平衡供需的复杂挑战
电力系统运行的一个基本原则是：在任何时刻，电力供应必须等于电力需求。这一基本要求使得电网成为一个极其复杂的系统，需要从几十年到微秒级的时间范围内进行精确控制。在过去的几十年里，电网运营者通常假设发电量是固定的——他们可以依赖每个大型发电厂生产多少电力——而需求随时间变化的方式相对可预测。
然而，随着太阳能和风电场等间歇性分布式能源的普及，以及极端天气事件和网络攻击威胁的增加，确保电网可靠性变得越来越复杂。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所解释的："这正是AI可以发挥作用的地方。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。"
AI驱动的电网优化
AI算法为电网运营者提供了实现复杂信息管理的方法，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的要求。
更重要的是，AI创造了在电网供应不足时增加供应或减少需求的新方式。Annaswamy指出，电动汽车(EV)的电池、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。通过实时价格信号，车主可以选择将充电时间从需求高峰和价格高的时候转移到需求低、价格低的时候。此外，新的智能恒温器可以在电网需求高峰时，在客户定义的范围内允许室内温度下降或上升。数据中心本身也可以成为需求灵活性的来源：根据需要可以延迟选定的AI计算，以平滑需求高峰。因此，AI提供了许多根据需要精细调整供需的机会。
预测性维护：从被动到主动的转变
任何停机时间对公司来说都是昂贵的，也威胁到所服务客户的供应。AI算法可以在正常运行期间收集关键性能数据，当读数偏离正常值时，系统可以提醒运营商可能存在问题，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，提高工作效率，并延长关键设备的使用寿命。
Annaswamy强调：" figuring out how to architect this new power grid with these AI components will require many different experts to come together." 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，并且需要保证不会出现故障，不能有停电。
AI驱动的能源基础设施投资规划
长期规划的复杂性
电网公司需要不断规划扩大发电、输电、储能等基础设施，而获得所有必要的基础设施并投入运行可能需要多年时间，在某些情况下甚至超过十年。因此，他们需要预测未来需要哪些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造什么以及在哪里建造。"
应对可再生能源的挑战
预测未来系统将如何运行是一个挑战。Deka说："这变得越来越困难，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"旋转备用容量"，即当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能力。存在如此多的间歇性发电机组（风能和太阳能）意味着现在电网中内置的稳定性和惯性较少。更复杂的是，这些间歇性发电机组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上控制每台设备运行的基于物理的方程式。
AI助力应对极端天气
未来电网不仅需要在日常天气条件下可靠运行，还需要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，所有这些事件正变得越来越频繁。Deka指出，AI可以帮助预测此类事件，甚至跟踪气候变化导致的天气模式变化。
Deka指出了AI分析速度的另一个不太明显的好处：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，并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，看看新版本是否可接受。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的重要内容，从而减少提案被拒绝的次数。
AI加速清洁能源材料研发
原子级模拟与实验指导
麻省理工学院Carl Richard Soderberg电力工程教授Ju Li指出："目前，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的基于物理的模拟成为可能。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，有助于指导可持续未来能源系统所需的新型能源生成、存储和转换材料的开发和发现。
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协助我们根据之前的实验和文献搜索，选择最佳实验方案，提出假设并建议新实验。"
人机协作的新模式
Li描述了他自己实验室中发生的事情。人类科学家与大型语言模型互动，然后提出关于下一步应该进行哪些具体实验的建议。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，包括合成材料、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。"
加速材料发现
Li表示，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，以获得最大信息反馈。
Li总结道："这种能力无疑将加速材料发现，这可能是真正帮助我们在清洁能源转型方面的事情。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几年。"
MIT能源研究所的突破性贡献
麻省理工学院的研究人员正在积极研究上述机遇的各个方面。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（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，将相关利益方聚集在一起，共同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对能源转型潜力的挑战现在是MITEI的研究优先事项。"
未来展望：AI与清洁能源的深度融合
随着技术的不断进步，AI与清洁能源的融合将更加深入。未来，我们可以期待以下发展趋势：
- 更智能的电网：AI将使电网更加自适应和智能化，能够实时响应供需变化，整合更高比例的可再生能源。
- 材料研发革命：AI将大幅缩短新型清洁能源材料的研发周期，从几十年缩短到几年甚至更短。
- 分布式能源优化：AI将更好地协调分布式能源资源，包括屋顶太阳能、家庭储能系统和电动汽车。
- 气候适应性增强：AI将帮助能源系统更好地适应气候变化带来的极端天气事件。
- 能源民主化：通过AI优化，小型能源生产者将更容易接入电网并参与能源市场。
结论
人工智能正在成为清洁能源转型的关键推动力。通过优化电网运营、加速材料研发、指导基础设施投资，AI技术正在帮助解决能源系统面临的最紧迫挑战。尽管AI本身也带来了能源消耗增加的问题，但其在提高能源效率、优化资源配置和加速创新方面的潜力远大于其能源成本。
随着麻省理工学院等研究机构的不断探索，以及产业界的积极参与，AI与清洁能源的融合将创造一个更加可持续、高效和可靠的能源未来。正如MITEI的研究所示，这一领域的发展不仅需要技术创新，还需要跨学科合作、政策支持和市场机制的协同作用。
在未来几年里，我们可以期待看到更多AI驱动的清洁能源解决方案出现，这些解决方案将不仅改变我们生产和消费能源的方式，还将为应对气候变化这一全球性挑战提供关键支持。AI与清洁能源的结合，不仅代表着技术的进步，更象征着人类向可持续未来迈出的重要一步。
