人工智能支持的维护系统还可以通过结合有关生产系统的健康状况及其经济回报的信息来降低维修和维护工作的成本并提高系统可用性。这样可以有针对性地规划和部署维护人员和资源，从而进一步提高效率，同时提高操作安全性。 RWE-Generation 与 adesso 一起在欧洲多家发电厂的多年项目中实施了这种“基于价值的维护”方法。
从 2025 年初开始，所有电力供应商必须能够为其客户提供动态电价。通常，客户会收到随时间变化的费率，该费率根据股票市场价格提供每小时的单独工作价格。这种动态关税的先决条件是智能测量系统（智能电表）能够记录必要的数据并通过网关与市场参与者交换数据。电力供应商面临着制定有吸引力的动态电价的挑战，而不仅仅是反映“交换价格”并将其传递给客户。通过分析大量数据并考虑消费行为、股市价格、天气状况和网络利用率等众多因素，人工智能系统可以开发灵活的定价模型。这些动态定价模型使能源供应商能够近乎实时地调整价格，从而优化发电和消费。这不仅可以更有效地利用能源，而且还开辟了新的营销策略。能源供应商可以根据客户的个人消费情况为其提供个性化的关税优惠。这可以提高客户满意度，同时促进有意识的消费行为，从而有助于减少能源消耗并平滑负载峰值。
个性化节能建议
德国家庭用电量约占德国总用电量的 25%，因此节省开支会对总体平 服装公司数据库 衡产生重大影响。通过分析家庭客户的消费行为，人工智能系统还可以提供个性化的节能建议。特别是，人们越来越关注优化拥有光伏系统、家用电池存储系统和/或电动汽车的家庭的自我消费。一般来说，中午是太阳能发电量最高的时间，但居民通常不在家。电力只能被部分使用，因此将电力暂时存储在电池中是有意义的。家庭可以在早上和晚上从电池中获取电力。特别是，电动汽车的充电过程可以通过定制信息帮助消费者优化能源消耗或将其转移到有利的时间，从而既节省成本又减少生态足迹。在包含大量客户数据的广泛数据库上进行训练的人工智能算法特别适合于此。
分散能源生产者和消费者的联网和控制
通过使用人工智能驱动的控制系统，这些分散的发电机可以充当虚拟发电厂，能够高效地发电和提供能源。中央控制中心控制与分散系统的通信并协调联合营销。这使得可再生能源更好地并入电网，有助于能源供应的稳定性和可持续性。在VideKIS 研究项目中， adesso 能够证明基于人工智能的系统可以将数千个系统联网，并将它们推向能源和控制电力市场。这些方法不仅促进了可再生能源的使用，而且还增加了电网的灵活性和弹性。虚拟发电厂还能够将消费者纳入系统池中，以便在电力过剩的情况下，可以通过短期增加消耗来缓解网络压力。
结论
人工智能在能源行业的使用提供了各种提高效率、同时促进可持续发展的机会。通过精确预测能源需求、及早发现干扰、动态定价、个性化节能建议以及分散生产商网络，能源行业可以显着减少排放，并为气候保护做出重要贡献。
尽管人工智能有众多优势，但在能源行业的应用也存在局限性。特别是对于长期预测，预测准确性会降低，因为难以对不可预测的事件和能源系统新法规的影响进行建模 - 特别是当预测基于历史数据时。此外，引入人工智能模型需要在基础设施和数据管理方面进行大量投资。如果没有可靠的数据质量和可用性，人工智能应用的潜力就无法充分发挥。
您可以在我们之前发布的博客文章中找到来自 adesso 世界的更多令人兴奋的主题。