太陽能變得更聰明：人工智慧如何擴展清潔能源

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我們過著舒適的生活，有電力的便利，但如果這一切都停擺了呢？電力主要由燃燒化石燃料和煤炭驅動，兩者資源有限，預計化石燃料將於本世紀耗盡^。此外，使用化石燃料和煤炭發電也加劇氣候變遷，導致2021年25%的溫室氣體^排放。

溫室氣體會將熱量困在地球上，導致嚴重天氣和自然災害，如乾旱、颶風和野火，這些災害可能造成數兆美元的損失，並對人體健康構成威脅。³. 這使得尋找可再生且潔淨的替代能源變得至關重要。可能的解決方案？太陽能。

太陽能發電時不會產生溫室氣體或碳排放⁴^，且每小時有足夠的太陽能從太陽傳來並抵達地球，足以支撐我們地球整整一年的電力需求⁵。那麼，為什麼這種潔淨能源還沒有取代化石燃料呢？

採用太陽能的挑戰

有效且有效地利用這種全自然且完全可再生的能源可能充滿挑戰。太陽能的快速擴張與廣泛採用因電網擴展、太陽能系統與農場建設成本高昂，以及與現有電網整合等挑戰而放緩。

研究人員、公用事業、新創公司與政府正探索利用人工智慧（AI）等新興技術，擴大太陽能影響力的方法。在這裡，我們將探討人工智慧已經加速太陽能擴展的幾種方式。

太陽能選址

環境條件會顯著影響太陽能的生產與儲能能力。每個太陽系專案都因地理與地點而面臨各種獨特的挑戰。

透過分析大量環境與地理資料，人工智慧能協助能源公司識別提供最佳太陽條件與資源的地點與地點。 AI 也能找到理想的位置，方便後續開發，並驗證連接現有電網系統的便利性。

舉例來說，Airworks Automate⁶ 協助政府、能源供應商及土地開發商尋找理想的太陽能農場地點，並藉由 AI AirWorks 的 AI 演算法加速開發，這些數據涵蓋不同層級的數千英畝地理空間資料。他們的模型能處理來自無人機、飛機及 LiDAR 等來源的數據，提供客戶可用來管理專案的場地平面圖。

太陽能性能

由於雲層、時間和行星位置會影響到達地球的太陽能量，太陽能發電廠和系統會遇到天氣或供需不匹配的問題。例如，突如其來的雲層覆蓋可能導致太陽能發電量明顯下降，因此電網營運商依賴化石燃料發電廠作為備用能源。 AI 能持續且持續地分析大量環境數據，提升預報準確度，並針對新變化的條件提供即時調整。

在英國，負責全國電力系統的國家電網電力系統營運商（ESO）正與非營利組織Open Climate Fix合作，打造一套AI驅動的追蹤系統，將雲層移動與太陽能板的精確位置^匹配7。該系統用於國家控制室，將協助ESO以小時和分鐘計時預測雲層移動，而非數天。這有可能將太陽預報的準確度提升多達50%。有了更佳的預測，ESO可以減少儲備化石燃料的能源——提升效率並減少碳排放。

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網格整合

將太陽能系統整合進現有的電網是一項複雜的工作。由於太陽能發電是間歇性的，謹慎考慮並規劃儲能與供應需求至關重要，以避免服務中斷或電網中斷。太陽能系統整合是減少對化石燃料依賴及減少碳排放的關鍵要素，

準確的太陽能發電預測能提升預測與生產運作時間，並協助擴展能源系統與儲能。 AI 能準確評估並分析大量複雜數據，並運用預測能力提出創新替代方案，使其成為整合的寶貴技術。

傳統電網擁有單向的電力流動與資訊傳輸，限制了其擴展性、效率及再生能源整合的能力。企業正在開發智慧電網（S.G.s），作為更具智慧的電網，具備雙向電力流與資訊交換功能。

BluWave-ai 的太陽能預測器（Solar Predictor）是其智慧電網優化器的一部分，結合基於規則的設備規格建模、天氣觀測與預測，並結合時間序列機器學習預測，為公用事業公司提供精確的太陽能發電預報⁸。太陽預測器根據歷史資料、天氣模式及其他相關因素，準確預測太陽能發電量。此能力使能源供應商能提升太陽能資產的利用率、規劃能源分配，並做出永續電網管理的明智決策。