自2012年以來，把人工智能和能源產業放在一起進行報道的新聞開始增多。本文簡要描述了人工智能在能源行業的5個應用方向

Storage（能源儲藏）

    根據Greentech Media最近的一份報告，美國的能源儲藏在2017年第四季度達到了一個新的里程碑：在2013年至2017年間，累計儲藏量已超過1000兆瓦時。該報告還預測，這個數字將在今年翻一番。隨著儲藏容量的提升和新技術的出現，人工智能正在提升這個市場的效率。

The Autonomous Grid（智能電網）

    如今，電網的能量來源通常有很多，除了傳統的發電以外，還有風能和太陽能，這使得運營電網系統的過程也變得更加復雜。通過人工智能來對大規模的數據集進行分析，這個多源收集的過程更加穩定和高效。

Upstream Exploration（油氣勘探）

Failure Management（故障管理）

    2017年11月，印度北部的一座燃煤電廠發生爆炸，造成32人死亡，原因是煤氣管道堵塞導致鍋爐爆炸。這是能源行業經常發生的一類故障。導致事故的原因是沒有對設備進行經常性的檢查，而且世界上許多地方都沒有嚴格的監管規定，因此設備故障是很常見的。使用人工智能來觀察設備并在事故發生前檢測出故障，可以節省時間和金錢，甚至挽救生命。目前，許多創業公司正在試圖將這項服務提供給能源行業。

Energy Consumption（能源的消費和消耗）

    通過對個人和企業的能源消費行為進行監測，人工智能可以提供優化能源消耗過程的解決方案。

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