食物、能源和水是人类赖以生存与发展的基础，在庞大的人口压力下，食物危机、能源危机和水危机不断冲击人类共同拥有的美好家园。
腾讯首席探索官网大为(David Wallerstein)以全新的理念面对全球危机，深入探讨AI技术在解决食物、能源、水三大问题上的前景及路径，撰写了《重构地球：AI FOR FEW》一书。
人工智能技术目前在能源的应用才刚刚开始，但它具有无限的潜力和广阔的发展前景。能源的可持续发展问题是人类共同面对的终极挑战，而AI技术成为我们应对这些挑战的一个强有力的武器。
AI和大数据结合，为电网“捕风捉影”
《重构地球：AI FOR FEW》一书指出，运用AI技术，能够更好地保障可再生能源消纳，挖掘新能源发展潜力。伴随技术的融合，AI技术和大数据技术已经在可再生能源消纳领域得到了一定应用，并取得了显著成效。
近年来，随着电网数字化和信息化技术日渐成熟，发、输、配、用各环节数据均得到有效采集，数据量与日俱增。然而面对海量的电力数据，传统技术已无法满足数据处理需求，更不能深入挖掘数据价值，因此AI技术和大数据技术应运而生。
相比传统数据，大数据具有数据量增长快、维度多等特点，能够为预测性分析提供依据。AI技术和大数据技术相结合，可以将先进的传感量测技术、信息通信技术、分析决策技术、自动控制技术与电网基础设施高度集成，共同推动电网体系的变革。
除了能对电网进行实时监控和检测、保证系统的安全运行之外，AI还能进一步挖掘历史数据和实时数据，有利于电网诊断、优化和预测，提高电网的控制水平和资源优化水平，挖掘电网运行规律，从而保证电网运行的安全性、可靠性和经济性。
AI和大数据结合，还能促进可再生能源接入，为清洁能源发展做好准备。当前传统可再生能源发电出力预测方法由于缺乏系统级综合考虑，其预测误差部分时段甚至超过50%;同时较大的预测误差往往造成系统很难完全跟踪可再生能源发电出力，从而难以保障可再生能源有效消纳。
而AI技术和大数据技术基于区域观测数据、机组运行数据、气象数据、地理信息数据四大类动静态风电数据资源，利用Hadoop等成熟技术，搭建海量数据环境下的数据挖掘算法和行为分析框架，实现TB、PB级的大数据处理能力，预测精度在沿海地区达到90%以上，在内陆省份达到80%左右。在光伏出力预测方面，基于大数据建立光伏电站功率预测模式，联动数值气象预报，可精细化考虑沙尘、雾霾对太阳辐射的影响，超短期预测精度达到95%，短期预测精度达到90%以上，中长期预测精度在80%以上。
AI技术助力基于电网故障知识图谱的智能运维
《重构地球：AI FOR FEW》指出，AI技术能助力基于电网故障知识图谱的智能运维。事实上，应对愈加复杂的电网运行形势，调度运行控制通过利用事前、事中、事后全过程的智能技术支撑手段，已实现电网故障处理的智能转型。
调控人员可以通过将经验提炼为知识，形成故障知识图谱，并结合AI技术，可主动、快速、全面掌握故障处理的关键信息，为故障处理提供相应的辅助决策，从而有效控制电网事故的发生和发展。
随着技术与电力改革进程的加快，用能企业对于自身的能源管理意识增强。同时，用户侧新能源、储能的兴起，使许多用能用户不再只是能源的消费者，也是能源的供应者。
智能化的配用电监测系统和能源管理系统，能实现对用户侧能源系统的监测、维护和优化，降低用能成本，同时针对电网需求或电价信号，能实现需求侧响应和进一步降低用户用能成本。有研究指出，仅仅使用能用户能够可视化了解企业的用能情况，用能用户就能做出10%的节能优化决策。
在需求侧，需求侧管理作为智能电网中重要的功能之一，可以让用户对其能源供应者减少高峰负荷需求，重塑负荷曲线。这样可以增强智能电网的可持续性，降低整体运营成本和碳排放水平。传统能源管理系统中现有的需求侧管理策略大多采用系统特定的技术和算法，只能处理有限数量和有限类型的可控负载。
目前，智能设备为准确把握用户级的负荷提供了基础。通过结合用户用电负荷感知来挖掘电力市场下负荷的灵活性，可以增加灵活性调节空间。
隐马尔科夫模型、聚类算法、遗传算法、机器学习等AI技术在负荷辨识、多用户协调控制、错峰控制等方面有很好的应用。此外，在电力市场不断发展的背景下，还能够不通过调节常规电源出力，转而利用市场手段使得一部分用户主动削减或者增加负荷，从而平抑发电侧出力变化，实现通过需求侧管理优化系统调度运行。
在预测分析层面，能源供应者需要尽可能准确地预测需求变化、系统过载和可能出现的故障，因为在能源领域出错的成本非常高，因此迫切地需要能源供应商改进其预测分析方法，以降低成本、节约电力、提高可再生能源利用水平，为不断变化的环境做好准备，从而为用户提供更好的服务。
