可再生能源，包括太阳能、风能、水力发电和生物质能，约占全球总发电量的30%，在美国，这一比例为20%。截至2022年，水力发电是全球最常见的可再生能源，装机容量超过1200吉瓦。相比之下，全球有超过60万台风力涡轮机在运行，总容量超过600吉瓦。风能是全球增长最快的电力来源，增长率为15%，而太阳能是美国增长最快的电力来源，增长率为27%。中国是世界上最大的太阳能生产国，其次是美国和印度。
人工智能在清洁能源领域的应用提高了清洁能源的可用性和可及性，使其成为传统能源的更可行和更具成本效益的替代品。以下是人工智能推动清洁能源转型的几个广泛领域。
勘探与规划
人工智能提高了发现和提取清洁能源的效率和成本效益。例如，人工智能被用于分析来自卫星图像、传感器网络和其他来源的大型数据集，以确定最有前途的可再生能源项目位置，如太阳能发电厂、风力发电厂、地热发电厂和水电站。人工智能可以根据天气条件、土地使用和资源可用性等因素预测清洁能源项目的可能表现，使公司在投资地点方面做出更明智的决定。人工智能有助于创建详细的水力和地热储层模型，这些模型通常用于确定最有效的选址，并设计最有效提取清洁能源的运营基础设施。人工智能已被用于规划清洁能源系统(如太阳能电池板和风力涡轮机)的放置和方向，以最大限度地提高其能源产量。
性能优化
通过清洁能源系统的性能优化，可以显著减少过度使用能源对环境的影响。人工智能通过预测到达目的地的最有效路线来优化电动汽车的能源使用。利用交通和天气状况的数据，人工智能调整车辆的能源消耗。此外，人工智能还可以根据电价和可用性等因素预测最佳充电时间，从而优化电动汽车的电池充电。在太阳能电池板和风力涡轮机的情况下，人工智能通过预测电池板和涡轮机何时最有效并调整它们的角度以最大化它们接收的阳光和风量来提高性能。类似的性能增强在地热能方面也得到了证明，人工智能通过调整地热储层的流速来调节地热发电厂的性能，以最大限度地提高能源产量，同时确保以有限的环境足迹实现可持续的热量提取。沿着这些路线，冷却剂和水的流速由人工智能自适应控制，以分别改善核电站和水力发电厂的性能。
能源产量预测
为了实现平稳、及时的能源转型，能源生产预测是一个重要的工具。这有助于能源公司通过预测清洁能源的可用量以及能源结构和基础设施投资来规划未来。准确的清洁能源产量预测可以避免清洁能源生产过剩或生产不足，从而帮助能源公司减少成本和停机时间。人工智能有助于分析来自各种来源的数据，包括天气预报、卫星图像和传感器网络，以预测清洁能源的可能性能。人工智能对于实时预测和先发制人的维护需求至关重要，提高了清洁能源的可靠性和可预测性。人工智能有助于防止停机，并确保清洁能源以最大容量运行。总体而言，在清洁能源生产预测中使用人工智能提高了能源生产预测的准确性和可靠性，使能源公司能够就其能源转型战略做出更明智的决策。
安全
清洁能源领域需要人工智能来预测和预防问题，同时确保及时维护和应急响应，从而提高安全性。例如，人工智能已被用于实时监测风力涡轮机的结构完整性和太阳能电池板的温度，以在它们造成损坏或故障之前识别潜在的问题。人工智能有助于清洁能源系统的及时维护和维修，降低事故和停机的风险，同时提高整体安全性。人工智能也被用于预测地震和飓风等自然灾害的可能性，并优化对这些事件的反应，以最大限度地减少对清洁能源系统的破坏。人工智能可以预测电动汽车电池和其他部件何时需要维护或维修，从而实现主动维护，而不是被动维护。
废物管理及循环再造
人工智能通常被用于预测清洁能源系统的可能寿命，并优化其退役和回收的时间。人工智能可用于优化清洁能源系统中使用的材料的回收，如太阳能电池板、风力涡轮机和水电大坝，通过识别这些系统中最有价值的材料，然后确定最有效的回收过程。在核废料管理方面，人工智能可以帮助设计最有效的储存和处置方法。
总体而言，在清洁能源领域使用人工智能有可能大大增加可再生资源的获取，并减少对化石燃料的依赖。这不仅有利于环境，还可以为消费者和企业节省成本。通过分析数据和预测需求，人工智能可以帮助确保清洁能源被输送到最需要的地方，减少浪费，增加可及性。对于清洁能源行业来说，这是一个激动人心的时刻，人工智能肯定会在其持续增长和成功中发挥关键作用。