在当今全球能源转型的关键时期，人工智能(AI)技术正以前所未有的方式助力清洁能源的发展与应用。尽管AI系统本身可能带来能源消耗增加的挑战，但其在能源领域的应用却为清洁能源转型提供了强大支持。从电网管理优化到新型材料研发，AI技术正在多个维度上改变着能源行业的运作方式，为构建可持续能源未来开辟了新路径。
AI与能源转型的双向关系
随着AI技术的快速发展，人们对AI与能源需求之间关系的关注度日益提高。虽然支持AI运行的数据中心可能给电力系统带来压力，增加客户成本和服务中断风险，并可能减缓清洁能源转型进程，但人工智能的应用同样能够显著促进能源转型。
AI技术在多个领域展现出降低能源消耗和相关排放的潜力，包括建筑、交通和工业过程。此外，AI还帮助优化新型风电、太阳能装置和储能设施的设计与选址。在电力系统领域，AI算法的应用提高了电网运行效率，降低了运营成本，促进了可再生能源占比的提升，甚至能够预测关键设备的维护需求，防止故障和可能的停电事故。
智能电网：AI驱动的实时控制
电力系统的可靠运行依赖于持续的电力供应，而AI正帮助电网运营商实现这一目标，同时优化可再生能源的存储和分配。
随着太阳能和风电场安装量的增加——这些能源来源提供的电力较小且间歇性——以及天气事件和网络攻击威胁的加剧，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科学家、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。"
电力系统是一个复杂系统，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。在过去几十年中，电网运营商通常假设发电是固定的——他们可以依赖每个大型发电厂将生产多少电力——而需求随时间变化相对可预测。因此，运营商可以安排特定的发电厂按需运行，以满足第二天的需求。如果发生停电，指定的备用机组将按需启动以弥补缺口。
如今和未来，尽管小型、间歇性发电源的数量不断增加，且天气干扰和其他电网威胁增多，供应与需求的匹配仍然必须发生。AI算法提供了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。
AI驱动的需求侧响应
AI不仅优化供应，还创造了在电网供应不足时增加供应或减少需求的新方法。Annaswamy指出，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，在需要时可以作为额外电源馈入电网。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候转移到需求和价格都较低的时候。此外，新的智能恒温器可以在电网需求高峰时，允许室内温度在客户定义的范围内下降或上升。数据中心本身也可以成为需求灵活性的来源：根据需要，可以选择延迟某些AI计算以平滑需求高峰。因此，AI提供了许多根据需要微调供需的机会。
预测性维护：保障电网可靠性
AI还实现了"预测性维护"。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，当读数偏离正常值时，系统会提醒运营商可能存在问题，让他们有机会干预。这种能力防止了设备故障，减少了常规检查的需要，提高了工作效率，并延长了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。你需要确保不会发生任何故障。你不能有停电。"
AI助力未来能源基础设施投资规划
电网公司需要不断规划扩大发电、输电、储能等设施，而获得所有必要的基础设施并投入运行可能需要多年，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。MITEI研究科学家Deepjyoti Deka表示："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。"
预测未来需求的一个挑战是预测未来系统将如何运行。Deka指出："这正变得越来越困难"，因为更多的可再生能源正在上线并取代传统发电机。过去，运营商可以依赖"旋转备用"，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——风能和太阳能——意味着电网中内置的稳定性和惯性减少。增加复杂性的是，这些间歇性发电机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。因此，你可能确切不知道它将如何运行。
此外，天气因素也是关键。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。Deka指出，未来电网不仅在日常天气条件下需要可靠，还必须在低概率但高风险事件（如飓风、洪水和野火）期间保持可靠性，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导致的天气模式变化来提供帮助。
AI加速能源材料研发
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使原子尺度的基于物理学的模拟成为可能。结果是对材料的成分、加工、结构、化学反应性与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可以帮助实时指导实验室中进行的实验。Li解释说："AI根据我们之前的实验和基于文献搜索，帮助我们选择最佳实验，提出假设并建议新的实验。"
他描述了自己实验室中的工作流程：人类科学家与大型语言模型互动，然后模型关于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，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系列。AI指导加速了这一过程，"帮助我们设计能够提供最大信息反馈的关键、低成本实验，"Li说。
"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关键，"他总结道。"AI有可能润滑材料发现和优化过程，也许将过去需要数十年的过程缩短到仅仅几年。"
MITEI在AI能源应用中的贡献
在麻省理工学院，研究人员正在研究上述机会的各个方面。在MITEI支持的项目中，团队使用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——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对能源转型潜在效益的挑战，现在是MITEI的研究优先事项。"
结论：AI与清洁能源的未来
人工智能正在成为清洁能源转型的关键推动力。通过优化电网运行、预测设备维护需求、加速基础设施建设以及发现新型能源材料，AI技术正在解决能源系统面临的核心挑战。随着技术的不断发展和跨学科合作的深入，AI有望进一步缩短能源创新周期，提高能源系统效率，为全球清洁能源转型提供强大支持。
未来，随着AI算法的不断优化和计算能力的提升，我们可能会看到更智能的能源管理系统、更高效的能源存储解决方案，以及突破性的能源材料。这些进步将共同推动一个更加可持续、可靠的能源未来，为应对气候变化和实现碳中和目标提供坚实的技术基础。
展望：AI与能源协同发展的新机遇
随着AI技术在能源领域的应用不断深入，我们可以预见几个关键发展方向：首先，边缘计算与AI的结合将使能源管理更加分布式和智能化，减少对中央电网的依赖；其次，数字孪生技术将与AI深度融合，创建能源系统的虚拟副本，用于模拟、预测和优化；第三，区块链技术与AI的结合将促进能源交易的透明化和自动化；最后，AI驱动的能源系统将更加注重用户体验，通过个性化服务提高能源使用效率。
这些发展将不仅改变能源的生产和分配方式，还将重塑整个能源生态系统，为构建更加清洁、高效、可持续的能源未来提供强大动力。
