利用 AI 和数据分析使清洁能源更加可行

气候变化的影响与日俱增。因此，电力行业正在加紧努力减少对环境的影响。为此，他们需要帮助，以更清楚地了解他们在减排路线图上所处的位置，并更好地了解他们的改进机会。这正是人工智能 (AI) 和数据分析的用武之地。

为助力电力企业开展相关工作，IBM 联合美国生产力与质量中心 (APQC) 研发推出了清洁电气化成熟度模型 (CEMM)。该模型依托 14 年的研发积淀，并吸纳了电力行业专家的经验与建议，提供了一系列基准指标，可帮助电力企业评估自身清洁电气化能力的成熟度、制定转型优先级规划，并全程追踪转型工作的推进进度。

基于全球 90 家输配电企业的首轮 CEMM 基准评估结果，清晰展现出技术在这场关键转型中所能发挥的作用。而那些运用 AI 与数据分析技术的企业，还能通过提升相对传统能源的成本竞争力，从整体上提高清洁能源的可行性。

成熟度处于最高水平的电力企业，对能源平衡与能源交易相关研究的重视程度平均达到其他企业的 3.3 倍。这类研究能够助力打造流动性更强的能源市场，进而为客户降低用能成本。通过在可再生能源的发电、输电及配电全流程引入 AI 技术，电力企业可提前对气象模式作出更精准的预测，从而更深入地掌握太阳能与风力发电场的出力情况。

AI 同样能为客户服务赋能，将资源释放出来，投入到企业其他业务板块的创新工作中。成熟度处于最高水平的电力企业，运用客户体验平台的比例是其他企业的四倍以上，这类平台包含 AI 驱动的聊天机器人，以及用于提供个性化服务的数据分析功能。而个性化服务还能通过降低终端用户的能耗，进一步提升企业运营效率。借助自动化生成的用电报告，客户可以更清晰地了解自身的能源消耗情况，并在用电高峰期采取措施降低电力负荷。

尽管已取得上述进展，但该行业要实现其碳减排目标，仍有很长的路要走。根据 CEMM 的研究数据，在所有评估维度中，成熟度处于前 25% 的输配电企业，整体评分也仅为 5 分制下的 2.2 分，成绩平平。所有输配电企业的平均成熟度仅为 1.6 分。技术成熟度的提升空间尤为巨大：即便是成熟度最高的企业群体，其表现也仅略优于后 75% 的企业，仍处于最低的发展等级。

全球电力需求继续上升。电力企业必须迅速采取行动，重新调整组织的战略布局，并落地以数据为核心的智能化变革流程。通过借鉴行业领军企业的成功实践，采用已验证成效的新一代 AI 技术，电力企业就能在实现自身减排目标、降低气候变化对地球影响的道路上迈出关键一步。