人工智能如何帮助瑞士实现能源转型？

Valentin Flauraud/Keystone

瑞士的目标是到2050年，完全使用可再生能源。在这一愿景下，安装更为大量的太阳能电池板和风力发电机甚为重要，人工智能也同样不可或缺。

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无论是给手机充电、洗衣服，还是在网上追剧：我们通常不会关心这些日常活动所需的电力到底来自哪里？有多少储备？

公共能源机构和专家以前也很少关注这些供需问题。但瑞士现在要提高可再生能源的应用比例，因此，“在需要的时间和地点保障充足的供应”这一问题则变得非常重要。这其中有几个原因。

首先，气象变化多端，并非每天都艳阳高照，风力也非持续不变。第二，人们对电力的需求正在发生变化。随着我们逐渐远离化石燃料，大多数新制汽车将由电池驱动。而房屋取暖系统也将从石油和天然气燃料转向热泵。

第三，能源结构正在发生变化。在瑞士能源公司提供的电能中，有四分之三以上来自可再生能源，主要是水力发电，而核能则占总量的20%。在瑞士，只有少数几家大型公共能源公司经营水力发电站或核电站。它们清楚地知道自己在某一时间内出产的电量。

核电正一步步被可再生资源所取代。如今，家家户户都可以通过房顶上的太阳能电池板来发电。全国各地的大小风电场也在向电网供电。这令电网的运作方式发生了改变。

能源专家Matthias Eifert解释道：”我们正在从集中式体系转向分散式体系，这使得电力网络的运行更加复杂。这位能源专家创立了“能源数据创客日”(Energy Data Hackdays)，在此项一年一度为其2天的活动中，计算机科学家、数据分析师和工程师共同研究加速能源转型的解决方案。Matthias Eifert认为，其中最主要的挑战将是与新型发电网的有效连接。

对此，Eifert推荐的解决方案之一便是使用人工智能。”机器学习和人工智能可以帮助优化和稳定能源供应、使用和存储间的互动，”他解释说。

世界经济论坛同Eifert的想法不谋而合，该论坛认为，人工智能 “潜力巨大，可以帮助加速全球能源转型”。在2021年9月发表的一份白皮书中，该组织呼吁政府和公司投资人工智能。

更好地利用电动汽车的电池能量

人工智能如何促进向绿色能源的过渡？卢塞恩应用科学大学的Ben Bowler认为，第一步是了解人们的行为，并找到供应和需求之间潜在的不匹配之处。作为一名数字能源研究人员，他多年来一直在研究储能和电网基础设施。

公共能源部门通常对民众的能源消耗了解甚少，这听起来让人惊讶，但确是事实。能源公司有每个家庭在一段时期内的用电量数据，但并不清楚在哪天或哪个时段会出现居民用电量显著增高或降低的情况。

Ben Bowler的一个项目便专注于分析能源数据和了解人们的用电习惯。项目通过算法的帮助得以推进。研究人员正在收集所谓的智能电表数据，这些电表正在瑞士各地推广，以取代旧的基本电表。据联邦能源办公室称，到2027年，80%的家庭将配备智能电表。这些设备实时监测家庭使用情况，并每15分钟向电力供应商传输信息。通过这种方式，公司可以发现什么时候是用电高峰期，例如，餐后打开洗碗机的时间。

“我们试图预测人们的行为。在研究过去用电量的同时，试图预测人们今后的行为。有了这些数据，我们可以确定电网的潜在问题，” Bowler说。

了解居民的行为是研究的一部分。另一部分便是去寻找方法，以确保在用电高峰时段保障足够的电力供应。Bowler的另一个项目，就是研究如何将电动汽车的电池作为电网的短期存储器使用。

电动汽车销量的增加将给电网带来压力。为了避免电力供应短缺，专家的想法是让汽车充电成为一条双向的路径。在电力需求低的时候，汽车将在智能充电站充电；而在电力需求旺盛的时候，汽车电池中储存的能量可以被提取出来并卖回电网。

卢塞恩大学与能源公司Tiko和创业公司Sun2Wheel合作实现了这一试点项目。后者将通过汽车共享公司Mobility的50辆汽车进行测试。

“这一切都取决于更优数据的获得，比如，了解人们在天气好的时候如何使用汽车，或者何时给车辆充电。然后机器学习和人工智能便可以对收集的数据进行分析，”Ben Bowler说。多个团队正在与德国和丹麦的汽车共享公司开展着类似的先导项目。

在 “汽车对电网 “技术(Vehicle-to-Grid)从测试进入实施阶段，并最终成为可行业务之前，仍有很长的路要走。目前，提供双向充电的电动汽车尚属少见。尼桑、大众和菲亚特是少数能够做到这一点的品牌。Mobility目前只有150辆电动汽车，但该公司计划在2030年前，实现整个车队3000多辆汽车的电气化。为此，智能充电站也必不可少。比如，瑞士初创公司Sun2Wheel开发的智能充电站已分布在全国各地。

个人信息匿名化      

Ben Bowler和他的同事在测试阶段面临的挑战是：如何使用数据？如何在了解人们何时用电，何时洗衣，何时给电动汽车充电的同时，又不违反数据保护法。

美国企业VIA Science认为可以为此提供帮助。这家刚刚在楚格开设办事处的初创公司开发了一个程序，后者正在接受卢塞恩大学智能电表项目的测试。专业人员无需提取数据，而是直接在仪表上进行分析。由此一来，私人数据也不会被传送他处。                

另一个保护隐私的方法：鼓励人们自愿分享数据。数十名科学家、创客、大学生和能源公司代表于2021年9月聚首在阿尔高州Brugg的“能源数据创客日”，就“如何发挥数据在创建可靠的、碳中性能源系统中的作用”议题进行探讨。

他们勾画出了 “自己阅读智能电表 “项目：房主能够查看自家智能电表的数据，从而了解自己的电能消费情况，以及节省能源和金钱的办法。然后，这些数据将被匿名地分享给电力公司。

瑞士站在人工智能领域的领导者之列，拥有最严格数据保护法。Ben Bowler相信，一旦隐私问题得到解决，”人们会愿意辅助电网运作，并支持能源系统去碳化的”。

(译自法语：郭倢)

Zélie Schaller