到 2031 年，可再生能源市场的人工智能预计将达到 32 亿美元，从 2024 年到 2031 年的复合年增长率为 21.1%。
可再生能源系统中的 AI 集成可提高效率、降低成本并提高电网稳定性，从而加速其在整个行业的采用。
AI 驱动的性能优化正在显示出可衡量的结果。Google 和 DeepMind 之间的合作表明，AI 通过优化面板方向和智能阳光跟踪，将太阳能效率提高了约 20%。
同样，支持 AI 的预测性维护系统通过检测设备磨损和故障的早期迹象，将停机时间减少多达 70%。这些系统使可再生能源运营商能够节省运营成本。
AI 还简化了新的清洁能源项目的开发。根据美国能源部 （DOE） 的数据，人工智能将开发进度缩短了约 20%，到 2050 年可能节省数十亿美元。
此外，印度的国家电力计划的目标是到 2030 年实现 500 GW 的可再生能源容量，依靠人工智能进行电网监控和储能管理。在美国，美国能源部通过太平洋西北国家实验室 （Pacific Northwest National Laboratory） 等实验室资助基于 AI 的项目，以专注于电网优化和可再生能源并网。
此外，人工智能在可再生能源中的应用涵盖了从设计到运营的整个价值链。AI 驱动的工具改进了可再生能源预测、电网稳定性和能源交易平台。
在太阳能部署方面，人工智能驱动的机器人系统现在在沙漠环境中安装大规模太阳能电池阵列。这些系统允许经济高效地扩展太阳能容量，为数据中心和工业设施供电。
Ravenwits 推进可再生能源预测>
西班牙初创公司 Ravenwits 开发用于可再生能源预测的机器学习解决方案。它使用深度学习模型来分析大型数据集并识别改进能源输出预测的模式。通过应用线性模型、决策树、卷积神经网络、transformer 架构和图形神经网络等方法对模型进行优化，以确保每个解决方案都满足特定的作要求。
这家初创公司在基于 AWS 的平台上运营，以提供与现有基础设施集成的可扩展且可靠的预测器。Ravenwits 使能源公司能够优化生产、提高财务成果并更有效地管理资源。
tranXenergy 实现 AI 驱动的可再生能源管理
马来西亚初创公司 tranXenergy 构建了一个人工智能驱动的储能管理系统 （ESMS），可优化能源消耗和发电。ESMS 使用预测分析通过分析历史数据、天气模式和实时能源使用情况来预测每日太阳能发电量和电力消耗量。
根据这些预测，它安排存储系统的充电和放电，以确保高效的能源分配。该系统不断适应不断变化的条件，通过实时控制平衡能源生产、消耗和存储。其算法通过预测和管理各种存储设备的灵活容量来提高投资回报并创造新的收入机会，从而提高储能的价值。