随着风能和太阳能等波动性可再生能源的普及，以及日益增长的用电需求，老旧的电网正面临供需失衡的严峻挑战。为应对这一问题，研究人员正利用人工智能（AI）来提升电网的预测、调度和应急响应能力。AI 的应用旨在优化能源的传输、储存和使用，推动电网向更智能、更分布式的方向发展，以确保未来的能源供应稳定可靠。
老旧电网面临新挑战
美国现有的大部分电网建于 1970 年代之前，其设计初衷是服务于少数几个稳定、集中的发电厂（如煤炭和天然气）。能源以可预测的方式单向输送。然而，如今的能源结构发生了根本性变化。
- 能源来源分散化： 能源不再仅来自大型发电厂，而是源于无数屋顶的太阳能板和乡间的风力涡轮机，导致电力以多个方向、非统一的方式汇入电网。
- 供应的波动性： 风能和太阳能等清洁能源的产出依赖天气，具有间歇性和不可预测性。风时有时无，太阳有升有落，云层也会遮挡阳光。
- 储能技术不足： 我们目前还无法大规模、可靠地储存多余的电力，以备不时之需。
“电网需要在需求和供应之间达到一种非常完美的平衡。” — Anna Scaglione, 康奈尔大学电气与计算机工程教授
这种不平衡的后果是严重的。当电网无法处理可再生能源的波动时，就可能发生大范围停电，例如西班牙和葡萄牙曾有 5500 万人因此陷入黑暗。
需求飙升加剧危机
除了供应端的变化，用电需求也在急剧增加，给电网带来了额外压力。
- 需求增长加速： 2024 年，全球能源需求增长了约 4.3%，几乎是过去十年年均增长率的两倍。
- 电气化趋势： 越来越多的交通工具和家用电器从燃油转向电力。
- 气候变化影响： 应对极端天气（如热浪）需要消耗更多电力来制冷。
- 技术耗能巨大： 从视频流到 AI 聊天机器人，日常科技消耗着惊人的电力。预计到 2030 年，数据中心的能源需求将增长 20%，其全球总耗电量将与今天的整个日本相当。
当电网负荷过大时，就会出现“拥堵”，极端情况下可能导致整个系统崩溃。
解决方案：物理升级与智能优化
为了应对挑战，电网的现代化需要从硬件和软件两方面入手。
1. 物理基础设施的改进
- 建设新的输电走廊： 连接到可再生能源丰富的地区，如美国的大平原和中西部。
- 升级输电线： 安装能承载更多电力的“更粗的电线”。
- 提升储能能力： 扩大传统的锂电池储能规模，并开发新的储能形式，如更安全、更便宜的固态钠基电池。
2. 更智能的电力使用方式
目前，大约 80% 的时间里，三分之一的电力系统处于闲置状态，这是一种巨大的资源浪费。通过智能技术，我们可以更高效地利用电力。
- 智能设备： 智能恒温器、热水器等可以在电网高峰期前自动调节，错峰用电，从而减轻电网负担。
- 智能充电： 电动汽车充电桩可以根据电网的实时负载情况，选择在需求较低时段进行充电。
- 算法协调： 这些智能设备将由 AI 算法协调，这些算法能够预测能源使用模式并进行优化。
AI 的核心作用：提升电网的“大脑”
除了物理升级，更关键的改进来自电网内部的优化，而 AI 在其中扮演着核心角色。
- 精准预测： AI 可以通过更准确地预测天气和气候，来预测可再生能源的发电量和社会的用电需求。
- 高效规划： AI 能够快速运行模拟，帮助规划者决定在哪里建设新的电网分支，以及如何设计才能在未来最高效地容纳能源输入和需求。
- 实时决策： AI 可以简化电网的实时运营，做出更快的决策。
实现实时响应与分布式管理
当前电网管理为了追求计算速度，往往牺牲了物理现实的准确性。AI 正在改变这一现状。
“我们用来求解（电网运行）的各种近似方法与现实之间的差距，随着系统变得越来越复杂，正变得越来越难以承受。” — Priya Donti, 麻省理工学院助理教授
- 更快的算法： 通过提前训练 AI 模型，使其学习几乎所有可能的电网情景和最佳应对方案，AI 可以在问题发生时，从一个“策略库”中快速提取解决方案，而不是每次都从头开始计算。
- 持续监控： AI 可以让电网从数小时一次的检查，转变为近乎连续的实时监控，即时发现并解决问题。
- 支持分布式电网： AI 可以赋能小型的、分散的系统，让它们根据当地社区的需求进行自我调节，而无需事事都依赖中央控制。这在局部发生问题时，可以避免引发全国性的大规模断电。
前方的障碍与反思
尽管 AI 前景广阔，但要实现这一愿景仍有挑战。
- 数据与模拟环境： 训练和验证 AI 算法需要高质量的数据和良好的模拟环境，而我们目前的工具仍处于早期阶段。
- 时间的紧迫性： 电网升级迫在眉睫，但技术发展需要时间。
- AI 自身的能耗： 一个具有讽刺意味的事实是，运行 AI 所需的数据中心本身就是电网的主要负担之一。因此，数据中心也必须在优化自身能源使用方面做出表率，以确保它们不会拖垮自己试图改善的系统。