AI在能源领域具有巨大潜力，能源公司必须采取行动以保持竞争力。人工智能将带来可衡量的经济效益，数个用例可降低成本超60%，提升生产力超50%或开辟新的收入来源，从而带来10-20%的潜在利润增长。
AI应用贯穿整个价值链
从项目开发到零售，AI应用案例贯穿整个能源价值链，实现增长和效率增加。关键领域包括机器学习、感知和自动化系统。未来的能源市场将被大量部署人工智能的公司主导，以应对可再生能源带来的日益增长的复杂性、广泛绿色气体、灵活性管理和不断增长的客户需求。
能源市场趋势与挑战
当前能源市场趋势显示，随着向可再生能源的转变，复杂性和波动性急剧上升。5月EUR/MWh日内平均价格波动率不断增长，间歇性、非调度性能源发电增加，增加能源系统复杂性。能源需求正在加速，关键部门的电气化同时，上升的能源成本影响竞争力。年均价格（欧元/兆瓦时）能量需求增加，批发能源价格需求负载模式不匹配，供电负荷模式——柔性管理必需AI。
AI机遇与价值
供应安全、可持续性、可负担性是能源市场参与者的AI机遇。AI有助于有效管理波动性和复杂性并实现系统效率的提升。通过优化利用来降低能源系统成本，积极管理灵活性，整合分布式电源，从而最小化化石发电能力和气体的使用。
AI成熟度与应用
能源/公用事业领域的AI采用落后于其他行业。十大人工智能领域包括机器学习、人工智能策略、感知系统、自然语言处理、语音文本图像转换、人工智能操作、自动化系统、智能沉浸式系统、生成式人工智能（GenAI）和智能大数据处理。AI应用用例包括：
- 项目开发和EPC：自动化许可和监管合规，优化工程设计、预算和进度安排。
- 生产（电力、氢能、可持续燃料）：电厂操作员/交易员自动化，虚拟植物仿真与自动化资产优化。
- 传输/运输、储存和分配：基于传感器和图像的网格检测，智能电网故障定位、隔离和服务修复。
- 交易：自动化虚拟电厂（VPP）运行，自主代理交易系统。
- 零售和消费（管理）：智能能源产品及脱碳解决方案销售，人工智能驱动的下一代客户关怀。
AI用例评估与优先级
用例评估通常基于价值贡献、战略赌注、区别点、长期增长灯塔/高优先级、引导成功可行性、问号/低优先级用于未来探索、低垂的果实基础工作。评估需要考虑各公司的具体情况和目标，优先考虑AI用例——先把基础工作做好，创建灯塔，并投资于差异化。
AI项目实施路径
人工智能项目最好是先从灯塔开始，以产生可见的成功，然后才能在组织内成长/扩大规模。从开始到规模化的AI发展阶段包括短期（1-2年）的“以灯塔开始”，中长期（3-5年）的“与高额票款共同成长”，长期（5年及以上）的“使用重大变化进行扩展”。
AI治理与组织变革
定制治理是有效的人工智能规模化扩大的关键。“中心辐射”模式平衡了集中控制和分散式创新，涉及一个精简的中心团队提供核心服务，以及去中心化/专属业务团队运作解决方案。协调领域的适当集中程度取决于具体公司情况。
关键建议
- 整合能源领域专业知识与数据科学、人工智能工程，投资于人才培养和管理变革。
- 重新校准现有数据及人工智能活动以保持领先。
- 明确定义人工智能倡议的清晰所有权和标准。
- 培育人工智能文化发展，成功实施人工智能。
- 避免人工智能困境（高远理想与现实冲突）。
- 首次启动AI灯塔，提供可衡量/快速的结果。
- 扫描机遇并迅速利用人工智能，影响竞争定位整个能源价值链。
