一份新報告稱,太陽能光伏和其他可再生能源將會越來越受益于人工智能(AI),人工智能會徹底變革這項技術的設計、研發和部署。
測試和技術咨詢公司DNV GL今晨發布了這份名為“讓可再生能源更智能化:太陽能和風能領域人工智能的利益、風險和未來”的報告,探討了在可再生能源領域應用Al和機器學習。
報告認為,因為這個行業處于數據密集型環境,所以必然會從AI技術帶來的進步中獲益頗豐,尤其在資源預測、控制和預測性維修領域。
運行和維護領域的潛力尤甚。先進的自動化機器人技術可以遠程檢查和維護太陽能電站,與地面設備通信,發現特定的錯誤。
此外,還可以在加速盡職調查程序中使用AI,這樣會大幅減少思考、分析規劃和投資決策的時間。
DNV GL還描繪了未來藍圖,屆時整個供應鏈可實現自動化,組件運輸到電站項目地后,由機器人臂根據不同任務進行組裝。
AI和機器學習在這些領域的應用會降低整個太陽能和國內風電場的研發、生產和運輸成本。
DNV GL公司能源板塊的技術和創新總監Lucy Craig稱,這些應用的潛力會創造新的運行效率和新的破壞性商業模式。
報告的合著者Elizabeth Traiger補充說,“太陽能和風能開發商、運行商和投資商需要考慮他們的行業該如何應用AI和機器學習,在廣義上會對行業造成什么樣的影響以及這些行業需要做出什么樣的決策。”
聲明:PV-Tech原創文章,未經許可嚴禁轉載,違者必究。
測試和技術咨詢公司DNV GL今晨發布了這份名為“讓可再生能源更智能化:太陽能和風能領域人工智能的利益、風險和未來”的報告,探討了在可再生能源領域應用Al和機器學習。
報告認為,因為這個行業處于數據密集型環境,所以必然會從AI技術帶來的進步中獲益頗豐,尤其在資源預測、控制和預測性維修領域。
運行和維護領域的潛力尤甚。先進的自動化機器人技術可以遠程檢查和維護太陽能電站,與地面設備通信,發現特定的錯誤。
此外,還可以在加速盡職調查程序中使用AI,這樣會大幅減少思考、分析規劃和投資決策的時間。
DNV GL還描繪了未來藍圖,屆時整個供應鏈可實現自動化,組件運輸到電站項目地后,由機器人臂根據不同任務進行組裝。
AI和機器學習在這些領域的應用會降低整個太陽能和國內風電場的研發、生產和運輸成本。
DNV GL公司能源板塊的技術和創新總監Lucy Craig稱,這些應用的潛力會創造新的運行效率和新的破壞性商業模式。
報告的合著者Elizabeth Traiger補充說,“太陽能和風能開發商、運行商和投資商需要考慮他們的行業該如何應用AI和機器學習,在廣義上會對行業造成什么樣的影響以及這些行業需要做出什么樣的決策。”
聲明:PV-Tech原創文章,未經許可嚴禁轉載,違者必究。