在当今全球能源转型的关键时期，人工智能(AI)正逐渐成为推动清洁能源发展的核心技术。尽管AI应用带来的能源需求增长引发了广泛关注，但其在能源领域的创新应用正以前所未有的方式改变着我们生产和消费能源的方式。从电网的智能管理到新型材料的研发，AI技术正在多个维度上为清洁能源转型提供强大支持。
AI与能源转型的双重关系
随着AI技术的快速发展，数据中心的能源消耗确实成为了一个不容忽视的问题。这些计算密集型设施可能对现有电网造成压力，导致电价上涨和服务中断，从而可能延缓清洁能源的转型进程。然而，硬币的另一面是，AI技术的应用正在多个领域显著降低能源消耗和相关排放。
在建筑、交通和工业领域，AI技术正在帮助优化能源使用效率。例如，智能建筑管理系统可以根据实时数据调整供暖、照明和空调系统，从而减少不必要的能源浪费。在交通领域，AI优化的交通信号系统和路线规划可以减少车辆怠速时间和行驶距离，进而降低燃油消耗和排放。
更为关键的是，AI正在帮助优化风能和太阳能等可再生能源设施的选址和设计，以及储能设施的规划布局。通过分析大量环境、地理和能源消费数据，AI可以确定最佳的能源设施位置，提高能源收集效率，同时减少对环境的影响。
智能电网：AI驱动的实时控制系统
电网复杂性与AI的应对之道
现代电网是一个极其复杂的系统，需要在从几十年到微秒的不同时间尺度上进行精确控制。这一挑战源于电力物理学的基本定律：在任何时刻，电力供应必须等于电力需求，否则发电就会中断。在过去的几十年里，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产生的电量——而需求则随时间以相对可预测的方式变化。
然而，随着太阳能和风能等小型、间歇性发电设施的增多，以及极端天气事件和网络威胁的增加，确保电网可靠性变得越来越复杂。麻省理工学院机械工程系高级研究员、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，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优化供需平衡
AI算法为实现复杂的信息管理提供了可能，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的要求。
此外，AI还创造了在电网电力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，车主可以选择在需求高峰和电价高时推迟充电，而在需求和电价较低时进行充电。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波动——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：根据需要，可以选择延迟某些AI计算以平滑需求峰值。因此，AI可以提供许多根据需要微调供需的机会。
预测性维护：AI的又一应用场景
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。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，让他们有机会进行干预。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：" 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。"
AI助力未来基础设施投资规划
长期能源规划的复杂性
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造什么以及在哪里建造。" 预测未来系统将如何运作是一个挑战。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厂。过去，运营商可以依赖"旋转备用"，即目前未使用但可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——意味着现在电网中内置的稳定性和惯性较少。
应对不确定性的AI解决方案
使情况更加复杂的是，这些间歇性发电厂可以由各种供应商建造，电网规划人员可能无法访问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。因此，Deka指出："你可能不知道它将如何精确运行。"
天气因素也是规划中必须考虑的重要变量。Deka强调，确定拟议未来能源系统的可靠性需要了解它将面临什么样的天气挑战。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导致的天气模式变化来提供帮助。
加速审批流程的AI工具
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监管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，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本给审查人员，看新版本是否可以接受。AI工具可以加速所需的分析，使流程更快地进行。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驱动的先进材料发现与利用
材料科学的AI革命
"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动力工程教授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、结构和化学活性如何与材料性能相关联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基于文献搜索，提出假设并建议新的实验。"
人机协作的实验新模式
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，然后提出关于下一步进行哪些具体实验的建议。人类研究人员接受或修改这些建议，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混合，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。"
加速材料发现的工作流程
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、测试性能和表征结构、进行调整，然后重复相同的系列步骤。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，这些实验可以给我们提供最大量的信息反馈。"
"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实现清洁能源转型的事情，"他总结道。"AI有潜力润滑材料发现和优化过程，也许将过去需要数十年的过程缩短到仅仅几年。"
MITEI在AI与能源融合领域的贡献
在麻省理工学院，研究人员正在积极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引导开发也在继续，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还充当召集人，将相关各方聚集在一起，共同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"——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对能源转型的潜在效益的挑战现在是MITEI的研究优先事项。"
未来展望：AI与能源的深度融合
随着技术的不断进步，AI与能源系统的融合将更加深入。未来的智能电网将更加依赖AI进行实时决策，实现能源的高效分配和利用。在材料科学领域，AI将进一步加速清洁能源技术的创新，帮助开发更高效、更便宜的太阳能电池、更强大的电池和更高效的电解器。
同时，我们也需要关注AI应用的能源足迹。随着数据中心数量的增加，如何提高其能源效率，减少对环境的影响，将成为研究的重要方向。幸运的是，AI本身也可以用于优化数据中心的能源使用，例如通过智能冷却系统和负载优化算法。
在政策层面，政府和监管机构需要制定适当的框架，鼓励AI在能源领域的创新应用，同时确保能源系统的安全和可靠。这需要技术专家、政策制定者、行业代表和公众的广泛参与和合作。
结语
人工智能与清洁能源的结合代表着一场深刻的变革，正在重塑我们生产和消费能源的方式。从电网的智能管理到新型材料的研发，AI技术正在多个维度上推动能源转型。随着技术的不断进步和应用场景的拓展，AI将在实现全球碳中和目标、应对气候变化挑战方面发挥越来越重要的作用。
然而，我们也需要认识到，AI不是万能的解决方案。能源转型是一个复杂的系统工程，需要技术创新、政策支持、市场机制和公众参与的协同推进。只有在多方共同努力下，我们才能充分利用AI的潜力，构建一个清洁、高效、可持续的能源未来。
