人工智能（AI）已成为能源系统中不可或缺的元素，有相当一部分专业人士表示他们的组织计划在即将到来的一年内整合基于AI的应用。根据最近的研究，47% 的受访者预见将实施AI应用，其中在所谓的“数字领导者”中，这一比例提高到69%。
一些组织在数字化方面表现出色，对实现收入、利润和脱碳目标充满乐观，而其他一些则落后。根据DNV的定义，这些数字领导者在数字技术在脱碳和能源转型方面处于领先地位，其中有68% 拥有高质量数据，80% 已经利用数字技术，而在“落后者”中，这两个比例分别是21% 和 33%。
在涉及到像AI和数字孪生这样的新兴技术时，大约三分之一的领导者表示他们的应用处于现场测试或先进阶段，而在落后者中的这一比例则是个位数。大多数落后者承认对DNV问及的所有关键技术都还处在发展的早期阶段。
最具影响力的基于数据的应用方面，领导者强调了过程优化、系统集成、数据自动化以及一系列其他数据驱动创新，例如预测性维护和供应链管理等，这些都显示出了显著的影响。
DNV强调，对变化的抗拒对于领导者和落后者而言都构成了一大障碍，更复杂的是在一个失败不可取的行业中需要在安全性和灵活性之间取得平衡。
基于数据的应用对能源运营的影响：探索关键问题、挑战、优势和劣势
随着数据驱动应用（尤其是人工智能AI）在能源运营中的迅速整合，一些关键问题、挑战、优势和劣势浮现出来。让我们深入探讨这些方面，以理解对行业的影响。
关键问题:
1. 能源公司如何利用人工智能优化其流程和系统？
2. 组织在采用数据驱动技术进行能源转型方面面临的主要挑战是什么？
3. 基于数据的应用在能源效率和可持续性方面提供了什么优势？
4. 公司如何在实施新技术的能源运营中克服变革抵制？
主要挑战和争议:
– 采用基于数据的应用面临的主要挑战之一是数据质量和完整性问题。确保用于AI应用的数据准确可靠仍然是能源公司的主要关注点。
– 另一个挑战是与加强连接性和数据共享而来的网络安全风险。保护敏感信息免受网络威胁对于保持运营弹性至关重要。
– 一个争议围绕AI在能源运营中的伦理影响，尤其是涉及决策过程和由于自动化而可能导致的工作迁移的问题。
优势和劣势:
优势:
– 改进的流程优化和系统集成可提高运营效率。
– 基于数据的洞察力能够进行预测性维护，降低停机时间和维护成本。
– AI应用提升供应链管理，优化物流和库存运营。
– 通过数据自动化和优化增加能源效率和可持续性。
劣势:
– 实施基于数据的应用的成本可能很高，需要投资于技术和员工培训。
– 对技术的依赖可能在系统故障或网络攻击时造成漏洞。
– AI和数字孪生的整合可能与现有遗留系统存在兼容性问题。
– 由于自动化在能源运营中可能会导致的工作流失和员工再培训问题引发关切。
总体而言，虽然基于数据的应用在改变能源运营方面具有巨大潜力，但解决关键挑战和争议对于行业中的可持续和有弹性的采用至关重要。
有关能源部门新兴技术和数字转型的更多见解，请访问energy.gov。
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