人工智能与电网的协同发展致力于实现可持续发展：AI与电网在可持续性方面的结合——面临的挑战与未来方向

《IEEE Transactions on Energy Markets, Policy and Regulation》：The Artificial Intelligence–Power Grid Nexus for Sustainability: AI–Power Grid Sustainability Nexus: Challenges and Path Forward

　　

摘要：

人工智能（AI）在提高电网可持续性方面展现了巨大潜力；然而，实现可持续的AI和电网运行需要一个共同发展的框架。我们需要“对电网友好的AI”，以确保电网的可持续性。预计AI将越来越依赖弹性和可靠的能源基础设施，同时作为优化、预测控制和电网脱碳的关键推动者。AI技术被用来提高电网的灵活性、增强预测准确性、实现实时决策以提高韧性，并支持分布式能源资源的更大整合。相反，AI工作负载的指数级增长，特别是大规模训练和推理，带来了日益增长的能源和碳需求，这就需要开发更清洁、更智能、更具适应性的电力基础设施来支持数字系统。本文从可持续性的角度探讨了AI与电网之间的关系。我们首先研究了AI如何潜在地帮助加速向清洁能源的过渡，促进可再生能源和可持续能源的更广泛应用，提高需求侧的灵活性，并实现更高效的电网运行。接着，我们分析了AI本身的能耗增加问题，并提出了使用可持续电力为数据中心的计算密集型工作负载提供能源的策略。我们提出了这样一个问题：“AI与电网领域的社区可以在AI和能源的交叉点上做些什么来使事情变得更加可持续？”这些措施包括将AI基础设施与可再生能源发电地理对齐、利用边缘计算和联邦学习来减少能源消耗，以及采用对碳排放敏感的工作负载调度策略。此外，我们还讨论了这一领域面临的紧迫挑战，包括数据访问受限、缺乏互操作性标准、模型可解释性要求以及不断变化的监管环境...

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人工智能（AI）在提高电网可持续性方面展现了巨大潜力；然而，实现可持续的AI和电网运行需要一个共同发展的框架。我们需要“对电网友好的AI”来确保电网的可持续性。预计AI将越来越依赖弹性和可靠的能源基础设施，同时作为优化、预测控制和电网脱碳的关键推动者。AI技术被用来提高电网的灵活性、增强预测准确性、实现实时决策以提高韧性，并支持分布式能源资源（DERs）的更大整合。相反，AI工作负载的指数级增长，特别是大规模训练和推理，带来了日益增长的能源和碳需求，这就需要开发更清洁、更智能、更具适应性的电力基础设施来支持数字系统。