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3个问题：人工智能如何优化电网
Priya Donti，麻省理工学院电气工程和计算机科学教授，研究机器学习如何使电网更加高效和有弹性。照片来源：亚当·格兰兹曼。作者：Adam Zewe 人工智能最近因其快速增长的能源需求而成为头条新闻，特别是数据中心的用电量激增，这使得训练成为可能 [...]
来源:ΑΙhub作者：亚当·泽威
人工智能最近因其快速增长的能源需求而成为头条新闻，特别是数据中心的用电量激增，从而能够训练和部署最新的生成式人工智能模型。但这也不全是坏消息——一些人工智能工具有潜力减少某些形式的能源消耗并实现更清洁的电网。
最有前途的应用之一是使用人工智能来优化电网，这将提高效率，增强对极端天气的适应能力，并能够整合更多的可再生能源。为了了解更多信息，《麻省理工学院新闻》采访了麻省理工学院电气工程和计算机科学系 (EECS) Silverman 家族职业发展教授、信息与决策系统实验室 (LIDS) 首席研究员 Priya Donti，其工作重点是应用机器学习来优化电网。
问：为什么首先需要优化电网？
答：我们需要在每一时刻输入电网的电量和输出的电量之间保持精确的平衡。但在需求方面，我们存在一些不确定性。电力公司不会要求客户提前预先登记他们将要使用的能源量，因此必须进行一些估计和预测。
然后，在供应方面，成本和燃料可用性通常存在一些变化，电网管理者需要对此做出响应。这已成为一个更大的问题，因为太阳能和风能等时变可再生能源的能源整合，天气的不确定性会对可用电量产生重大影响。与此同时，根据电力在电网中的流动方式，电力线上的电阻热会损失一些电力。那么，作为电网运营商，如何确保所有这些始终正常运行？这就是优化的用武之地。
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