智慧電網提升使用效率(車品覺)
智慧電網能提升能源使用效率。(圖片：SolarCity Facebook)
最近有資料指出，2016年英國電力結構中可再生能源發電（風能和太陽能）的容量達到了歷史新高。據我在國內接觸到的風力發電項目所知，可再生能源發電能否實現規模化，主要是能否克服「望天打卦」因素，因為天氣和季節性變化對電力供應造成的波動頗大。雖然電力聯網是解決發電缺口的辦法之一，但對於持續時間較長的發電缺口，又該如何應對呢？現在有一種創新的方法，就是利用非常大的電池去儲存由可再生能源產生的電力，並在有需要時釋放到聯網中。可惜電池技術的成本頗高，儲電設施的建設也需要數額不菲的前期投資才可實現。
在英國，有一個被稱為需求方回應（Demand-side Response）的方案。該方案對那些能夠在短時間內減少電力使用的消費者給予獎勵，消費者包括企業，也有使用家居電力的平民百姓。同時也可以鼓勵擁有蓄電設備的客戶來幫助平抑電力需求的激增。舉例說，如果你的房屋配備了太陽能電池板和相應的電池儲能單元，通過把電池接入電網，你就有可能獲得收費優惠。以上兩種方案已經在英國部分地區實施，如果未來我們能夠在較大的規模上施行這類方案，對於電力的使用效率應該會有大幅提升。
大數據AI助篩選客戶
但問題來了，當客戶數量達到一定規模，這些計劃就會變得更加複雜。首先是良莠不齊的客戶如何篩選？然後是對於不同設備和容量的客戶應該開出什麼條件？要解決這些問題，我們需要了解客戶設備的可用性能，以及需要為此付出什麼代價、可以得到什麼回報。這樣既是為了最大程度地減少電網中斷，也是為了激勵客戶參與進來，兩者必須兼顧。
面對這些挑戰，大數據提供了答案。例如在挑選最佳參與者的時候，電網運營商可以通過個體參與者的用電及放電數據，運用機器學習技術對設備和電池儲能單元的貢獻做出最佳回應。
我說了半天，當然不僅僅是為了介紹智慧電網，而是覺得這種結合了眾籌和共用的模式，其實在很多地方都可以應用，而大數據和人工智能都在當中擔任了重要的協調作用。
(編者按：車品覺最新著作《覺悟．大數據》現已發售)
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