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近年人工智慧（AI）的技術以超出大家想像速度快速的發展，AI的應用幾乎已成為各個產業的主要推展目標。但全球各個產業趨勢研究報告亦皆明確指出，由於AI的發展，2025-2030年間全球電力需求將快速成長，再生能源發電比例持續攀升，並帶動分散式能源與儲能技術的重要性提升。因此AI於再生能源領域的應用越來越廣泛，為了有效地提升再生能源系統的效率、降低成本，並促進再生能源的普及，以有效滿足各產業持續發展下能源之需求。今天我們簡單來向各位介紹AI在再生能源的一些主要應用以及案例。
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各位收聽世界電力新聞週報的朋友，大家好！近年人工智慧（AI）的技術以超出大家想像速度快速的發展，隨著各個企業廣泛採用AI，AI的發展持續改變全球產業版圖，改變你我的工作、生活與決策方式，影響深遠。全球各個產業趨勢研究報告亦皆明確指出，由於AI技術的快速發展，2025-2030年間全球電力需求將快速成長，再生能源發電比例持續攀升，並帶動分散式能源與儲能技術的重要性提升。為了因應AI及各產業持續發展下所需的電力需求，必須有效地提升再生能源發電系統的效率、降低成本，並促進再生能源的普及，因此運用AI於再生能源領域越來越廣泛多元，今天我們就要簡單來向各位介紹目前AI在再生能源的幾個主要應用面向以及案例：
首先是「再生能源預測與需求管理」，運用AI分析天氣數據、歷史發電數據以及其他相關因素，準確預測風力與太陽能的發電量。例如，機器學習模型可以根據氣象條件（如風速、雲層密度）來估算未來幾小時或幾天的發電量。並應用AI分析用戶的用電行為模式，預測電力能源需求的高峰和低谷，幫助電力業者及電網運營商能更有效地分配能源資源。
其次是應用於「智慧電網與能源分配」，AI技術可以協助管理複雜的電網系統，實現再生能源的最佳分配，減少能源損耗。例如，當太陽能或風能供應不足時，AI可以快速調整其他能源以平衡電力供應。AI還可協調分散式能源系統，例如家庭太陽能板、儲能設備，實現能源的本地化生產與消費，減少對傳統電網的依賴。
對於再生能源發電業者，可運用AI優化發電設備的運作及維護，透過分析設備運行數據，如風力發電機或太陽能板的運轉狀態，能夠提前預測設備可能的故障，降低維修成本並延長設備壽命。並可以快速檢測發電設備中的異常情況，例如效率下降或部件損壞，及時提醒業者進行修復。
在能源儲存與電池管理方面，可應用AI優化能源儲存系統的運作，確保電池在最佳狀態下充放電。例如，當電力需求低且再生能源供應過剩時，AI可以指導系統儲存多餘的能源，並在高需求時釋放。並利用AI監控電池的健康狀況，提供最佳的充放電策略，延長電池壽命並提高效率。
另外在能源交易及區塊鏈整合的應用方面，應用AI結合區塊鏈技術，促進點對點、用戶之間的能源交易。例如，讓擁有太陽能板的家庭可以將多餘的電力出售給其他用戶，運用AI負責計算最佳交易價格並管理交易過程。AI也可根據市場供需情況，實現動態定價，幫助用戶在電價低時購買電力，降低用電成本，提升能源的使用效率。
AI亦可運用在智慧城市與建築能源管理上，運用AI管理建築物的能源使用，例如根據天氣預測調整空調系統或照明設備的運行，降低能源消耗。在智慧城市中，AI可以協調電動車充電站的能源分配，確保充電需求與再生能源供應的平衡。
最後是在政策與規劃支持層面，運用AI來模擬不同的能源政策或技術方案對環境和經濟的影響，為政府和企業提供決策建議方案。在碳排放監測與減少方面，AI可追蹤能源生產與消費過程中的碳排放數據，以幫助制定減排策略，實現可持續發展的目標。
在此，簡單列舉幾個全球應用AI在再生能源發展的實際案例:
1.Google DeepMind：Google利用AI技術優化其數據中心的能源使用，並將這些技術應用於風力發電場，提升發電預測準確性。
2.Tesla：Tesla的能源管理系統（如Powerwall和Autobidder）就是結合AI技術，實現了智慧儲能和能源交易。
3.Iberdrola：這家西班牙能源公司使用AI來監控風力發電機的運行狀態，有效的進行預測性維護。
AI在再生能源中的應用不僅提升了能源系統的效率與穩定性，還為實現全球能源轉型和減少碳排放提供了強有力的技術支持。隨著AI技術的不斷進步，可以確信將持續被利用於推動再生能源各領域的發展，除提升再生能源的生產外，並讓再生能源之應用層面更多元化。
以上是本週世界電力新聞週報的整理報導，國際上電力的大小事，我們會持續密切關注並且跟大家分享，若喜歡我們的頻道歡迎與好朋友分享喔！我們下次再會！
