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极端天气经常给公用事业带来负担。人工智能可以吗?帮助?- 纽约时报

2024-09-27 18:46:35 英文原文

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极端天气经常给公用事业带来负担。人工智能可以吗?有帮助吗?

从飓风到野火,新一代技术可以帮助公用事业公司更好地规划极端天气对其电网的风险。

周五早上,飓风海伦在佛罗里达州登陆并向北移动后,造成超过 400 万人断电。

这是最新的一场风暴,表明公用事业公司越来越容易受到极端天气事件的影响,这些事件在气候变化的情况下变得越来越普遍和更加严重。

密歇根大学公共政策教授 Catie Hausman 表示,有很多不同的迹象表明与气候相关的天气对基础设施构成风险。这些风险包括飓风和洪水、野火、热浪以及龙卷风风险增加,或者在不太习惯龙卷风的地区出现寒潮。

极端天气给电网带来的压力越来越大,是美国大停电的第一大原因。在该国的一些地区,随着风暴变得更强,未来几十年飓风引发的停电风险可能会增加 50%。

非营利性电力研究所能源系统和气候分析研究员 Andrea Staid 表示,风和雨是给电网带来压力的主要因素。该研究所的模型显示,随着越来越多的飓风影响墨西哥湾和大西洋沿岸,如果电网不改变,将会发生更多的停电。

斯塔德博士说,飓风不仅仅是沿海问题。我们的模型显示,这些风暴可以通过强风向内陆移动很远,因此我们需要确保人们和社区拥有做好准备所需的信息和资源。

现在,为了更好地预测即将到来的风暴以及如何摆脱依赖化石的电网,公用事业公司正在寻求由人工智能驱动的新一代技术。

博士。豪斯曼说,虽然她不知道 A.I.是强化网格的正确方法,需要现代数据和计算来理解问题。

是否是人工智能豪斯曼博士说,是给我们带来新的东西还是黑匣子,这将取决于公司和他们使用的工具。

什么是清楚的?公用事业公司需要花费大量资金来更新其电力系统,以应对当前和未来的风暴。

全球研究公司落基山研究所无碳电力项目总经理马克·戴森 (Mark Dyson) 表示,我们仍然像过去 100 年来那样思考电网,而且这种情况越来越明显需要改变。

戴森先生表示,极端天气、老化基础设施和新技术的结合,为使用更好的技术(包括人工智能驱动的软件)创造了机会,以帮助我们保持电力供应并保持电网负担得起。

Rhizome 是新兴行业的最新参与者之一,该公司成立于 2022 年,利用人工智能驱动的技术帮助电力公司识别和规划可能导致电力故障的漏洞。

根茎A.I.Rhizomes 联合创始人 Mishal Thadani 表示,平台方法是从根本上了解飓风状况与电网影响之间的关系。他们从数千个与飓风相关的资产故障中获得的数据点以及导致这些故障的原因可以向公用事业公司展示飓风带来的长期风险,帮助他们找出在哪里加固电线杆、将电线移至地下或砍伐植被。

萨达尼先生说,最终,我们能够预测出每美元的公用事业投资将减少多少未来潜在的飓风相关停电。

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豪斯曼博士说,弄清楚如何加固电网并扩大国家的输电网络可以降低消费者的成本,使更多的可再生能源上网并减少停电。

前公用事业公司高管、Rhizome 投资者 Booga Gilbertson 表示,大多数公用事业公司已经在使用一些机器学习或人工智能技术。现在,浮华的人工智能类型。编程是像 Microsoft 的 ChatGPT 或 Google 的 Gemini 这样的语言模型。吉尔伯特森女士说,十多年来,机器学习一直在梳理令人难以置信的大量数据。

她说,似乎每个月都会有一个新进入者进入这个领域。此类产品在市场上相对较新,而人工智能的出现。和计算能力使它们更加可用。它是实用程序现在可以放入其工具箱中的工具。

人工智能也是众所周知的能源消耗大户,到本十年末可能会使国家电力需求增加 20%。但与其他全球强国一样,美国希望在人工智能领域引领世界。9 月,白宫召集了一群公用事业公司、人工智能公司和数据中心运营商来制定未来战略。

随着该国的输电系统在不断发展的电气化和不断变化的发电结构的重压下举步维艰,越来越多的人工智能驱动产品可能会扭转人工智能恶劣的气候声誉。

戴森先生说,“我怀疑,在维持负担得起且可靠的电网方面,我们花费的能源数量超过了其本身的成本。”但支持这一怀疑的数据尚不存在。这个行业还很不成熟,我们还没有对最能从人工智能中受益的行业类型进行展望。

随着新公司进入该领域,A.I.气候建模仍然有点像狂野的西部。

太平洋西北国家实验室首席科学家安德烈·科尔曼 (Andre Coleman) 领导的团队开发了一个名为 RADR-Fire 的项目,旨在建立野火风险预测模型。他说,此类模型还适用于其他危险事件,例如热带气旋、极端降雨和极端高温,甚至可以追溯到 2100 年的未来。

科尔曼博士说,特别是当我们谈论评估灾难事件的风险时,我们必须非常非常确定这些机器学习模型正在做什么,特别是对于独特或异常事件。

博士。科尔曼希望进行合作,以确保方法和模型相同,然后使所有数据均可访问,特别是对于资源较少的小型公用事业公司,例如农村合作社。

最终你会看到一大群人正在使用各种不同的数据集进行这种风险建模;他说,有些是合适的,有些则不合适。这些是我非常关心的事情。

奥斯汀·加夫尼 (Austyn Gaffney) 是一名报道气候问题的记者,也是 2024-25 时报奖学金班的成员,这是一个针对职业生涯早期记者的项目。更多关于奥斯汀·加夫尼

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支持者极端天气经常给公用事业带来负担。该研究所的模型显示,随着越来越多的飓风影响墨西哥湾和大西洋沿岸,如果电网不改变,将会发生更多的停电。全球研究公司落基山研究所无碳电力项目总经理马克·戴森 (Mark Dyson) 表示,我们仍然像过去 100 年来那样思考电网,而且越来越明显的是,这种情况需要改变。萨达尼先生说,最终,我们能够预测出每美元的公用事业投资将减少多少未来潜在的飓风相关停电。科尔曼博士说,特别是当我们谈论评估灾难事件的风险时,我们必须非常非常确定这些机器学习模型正在做什么,特别是对于独特或异常事件。