能源公司越来越多地使用人工智能 （AI） 来减少范围 3 排放。这些排放来自他们的供应链和产品的整个生命周期。它们包括从材料采购到产品处置的所有内容。
由于这些间接排放难以追踪，因此减少排放是一项重大挑战。然而，随着净零目标的临近，解决范围 3 排放是重中之重。
AI 有助于简化复杂数据并简化作。公司可以在提高利润的同时减少排放。通过更智能的产品设计和优化的资源利用，AI 塑造了更可持续的能源未来。
AI 使范围 3 排放变得可衡量和可管理
范围 3 排放包括许多间接活动，例如供应商的能源使用和客户产品处置。它们的复杂性使其难以降低，但 AI 正在改变这一点。
机器学习和预测分析使能源公司能够发现其供应链中的低效率问题。AI 工具会自动收集数据，从而更轻松地评估每项活动的碳足迹。正如 Energy Central 所指出的，这会导致更明智的决策，从而减少排放并改善运营。
世界经济论坛强调，人工智能可以将全球温室气体排放量减少 5-10%。这相当于欧盟的年排放量。然而，他们警告说，人工智能使用的增加可能会增加电力需求，因此公司必须谨慎平衡他们的努力。
在减少排放的同时提高利润
AI 不仅关乎可持续性;它还可以帮助公司节省资金。专家还认为，用于能源管理的 AI 可以显著提高效率。例如，预测性维护可及早发现问题，避免代价高昂的停机时间并提高设备性能。
AI 优化了整个系统的能源使用，从而降低成本并提高产出。世界经济论坛估计，到 2030 年，人工智能驱动的能源效率和智能电网解决方案可以释放高达 1.3 万亿美元的经济价值。这是公司投资数字化转型的强大动力。
然而，国际能源署 （IEA） 警告说，AI 对数据中心的依赖可能会增加电网的压力。公司需要仔细规划，以确保可持续增长，而不会使基础设施超负荷。
- 根据 Grand View Research 的数据，2023 年全球能源人工智能市场规模为 87.5 亿美元，预计 2024 年至 2030 年的复合年增长率为 30.1%。
更智能的产品设计减少了生命周期排放
AI 正在改变产品的设计、制造和处置方式。生命周期评估 （LCA） 曾经很耗时，现在由于 AI 而变得更快、更准确。
AI 工具可以：
- 自动收集产品排放数据
- 使用预测模型填补数据空白
- 根据区域和供应商特定条件定制碳评估
工程师可以运行 AI 仿真来虚拟测试设计。这减少了对物理原型的需求。这些模拟可以预测能源使用、耐久性和效率。他们帮助公司创造更环保、更耐用的产品。
结果如何？在产品的整个生命周期内减少运营排放并降低对环境的影响。
未来电网：更智能、更环保、AI 驱动
AI 还在改变能源的分配方式。由 AI 提供支持的智能电网技术可实时平衡供需。这减少了闲置电力和浪费，并提供了可靠的可再生能源接入。
此外，它还有助于预测能源需求并稳定电网。这导致太阳能、风能和其他可再生能源的更顺利整合。世界经济论坛表示，人工智能可以提高效率。它还通过及早发现和修复问题，使能源基础设施面向未来。
除了管理范围 3 排放外，这些进步还使 AI 成为加速能源转型的关键驱动力。它构建了一个更智能、更可持续的电网。
