隨著現代人環保意識抬頭，加上嚴重空汙、能源危機的出現，各國政府著手推動以再生能源代替化石能源發電計畫，近年美國、歐盟、中國大陸積極訂定智慧電網(Smart Grid)相關政策與建設基礎設施，達到環境永續之目標。

根據AI Trends報導，美國能源部(DoE)將智慧電網列為國家發展政策，目前正透過人工智慧(AI)技術提高智慧電網韌性及運轉彈性，以確保供電品質。

報導指出，從2010年以來，能源部在智慧電網基礎設施斥資45億美元，部署超過1,500萬個智慧電表，應用於監測每台設備的能源使用情況，若當地停電時，就會向公用事業單位發出提醒警示。

哈佛大學(Harvard University)2017年的研究報告顯示，預估到了2050年，美國能源需求成長25%，而該智慧電網計畫目標在於限制尖峰用電負荷成長不超過1%。

結合AI、物聯網(IoT)與通訊技術，電網不斷收集全美數百萬個感測器的大量數據，對電力進行即時分析，以最佳化能源分配與使用效率。隨著深度學習技術快速進步，AI也成為驅動能源轉型的能力，將徹底顛覆能源經濟的供需模式。

為減少電壓浮動影響電網供電的問題，未來大型區域電網可望與微電網(Microgrid)擴大併網，或微電網獨立運作，以更精確調節當地的能源需求，即使遇上嚴重天災，也能持續供電保持通訊。

美國能源部在2019年4月也宣布，將投入700萬美元贊助8項智慧能源計畫，推動AI、大數據、機器學習等新整合電網技術，有助於讓電網更可靠、更高效地運作。同年能源部也引領開發北美能源韌性模組(NAERM)，能主動預測能源系統設備損壞，並在停電時迅速協助恢復電力。

此外，阿貢國家實驗室(Argonne National Laboratory)研究團隊借助AI技術增強電網系統韌性，新方法使操作人員能夠在決策模組中同時考慮電力系統的靜態和動態特性。

發電設備操作員必須將電氣頻率控制在一定的範圍內，以滿足安全規範，而靜態條件通常會影響系統的保持頻率能力與其他動態功能。

據了解，阿貢國家實驗室已經在微電網系統測試結合AI新技術的方法，如果災害發生後系統可安全地恢復供電，透過機器學習及神經網路，未來在電力調度更具有韌性與彈性。

By DIGITIMES