會計師事務(wù)所德勤25日線上發(fā)布的《能源領(lǐng)域的人工智能：解碼可持續(xù)人工智能以實(shí)現(xiàn)具有韌性的能源轉(zhuǎn)型》報告指出，到2030年，AI(人工智能)驅(qū)動的節(jié)能潛力有望超過3700萬億瓦時(TWh)，遠(yuǎn)高于其自身能耗；預(yù)計每年可節(jié)約成本逾2000億美元，并實(shí)現(xiàn)減排約6.6億噸二氧化碳當(dāng)量。

　　報告表示，到2050年，這一節(jié)能潛力可能接近12000萬億瓦時，相當(dāng)于凈零排放情景下全球最終能源消費(fèi)的10%以上，累計經(jīng)濟(jì)效益可達(dá)約11萬億美元。

　　報告稱，這些效益主要源于AI在三大核心領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用：系統(tǒng)優(yōu)化與控制、資產(chǎn)全生命期管理以及用能終端能效管理。

　　在系統(tǒng)優(yōu)化方面，AI通過精準(zhǔn)預(yù)測電力供需、動態(tài)調(diào)整數(shù)據(jù)中心負(fù)荷，在用電高峰期間實(shí)現(xiàn)削峰填谷。例如，能源科技公司Emerald AI的Conductor平臺在實(shí)地試驗中使數(shù)據(jù)中心功耗在三小時內(nèi)降低25%，同時釋放高達(dá)100吉瓦的潛在電力容量，顯著提升電網(wǎng)靈活性。

　　在資產(chǎn)全生命周期管理中，AI加速了能源項目審批流程，據(jù)模擬分析，AI輔助審批可使陸上風(fēng)電和光伏裝機(jī)容量分別提升最多25%和13%，大幅縮短項目落地周期。此外，數(shù)字孿生技術(shù)已在新加坡、撒哈拉以南非洲等地用于電網(wǎng)規(guī)劃與通電識別，提升規(guī)劃效率達(dá)80%。

　　在終端能效管理方面，AI賦能智慧建筑實(shí)現(xiàn)高達(dá)98%的能源需求預(yù)測準(zhǔn)確率，月度電費(fèi)降低8%–19%；嵌入AI的電池管理系統(tǒng)(BMS)可使電動汽車能源效率提升12%，維護(hù)成本下降20%。(完)