目前風電行業的預測是樂觀的。美國的風電裝機容量從五年前的60千兆瓦(GW)增加到2017年的90千兆瓦以上，預計到2030年將達到220吉瓦。僅去年一年，工業增長就來自110億美元的私人投資。

即使在今天的數字時代，人們在做出商業決策時仍然很重要。 軟件應該直觀易用，在具有挑戰性的環境中高效工作，并支持人類的努力。 在這里，一名Uptake員工爬上風力渦輪機頂部，提供O&M幫助。

即使在今天的數字時代，人們在做出商業決策時仍然很重要。軟件應該直觀易用，在具有挑戰性的環境中高效工作，并支持人類的努力。在這里，一名Uptake員工爬上風力渦輪機頂部，提供O&M幫助。

然而，盡管風能增長，但風能仍然是競爭激烈且多元化的美國能源市場的一個參與者。其他清潔能源如太陽能正在趕上價格曲線。為了更快地發展并保持競爭力，該行業必須繼續創新，并進一步降低其平均能源成本或LCOE。

實現這一目標的一種有希望的方法是通過可再生能源的數字化轉型改進機器和人類的合作方式。這意味著工程師，風能技術人員和機器在風力渦輪機檢查，維護和故障排除方面進行合作，以充分最大化風電場的生產。

世界經濟論壇預測，在未來十年，一些最大的工業部門的數字化轉型將創造17.8萬億美元的價值。預計電力部門將獲得約3.1萬億美元的價值。人工智能(AI)和數據是這種增長和發展的關鍵。

雖然人工智能的應用存在巨大的潛力，但迄今為止，風電行業只有很小的價值。一個原因是風能所有者和運營商通常只關注數據，而不是可以從數據中獲得的商業價值。

當前的數據收集和分析方法存在兩個反復出現的問題：

公司正在查看錯誤的數據

公司通常使用基本方法對其進行分析

在將大數據應用于具有挑戰性的問題時，首先要確定最有價值的位置至關重要 - 而不是大多數數據可用的位置。鐵路是一個最大限度地利用人工智能的行業的例子。通過有效地應用人工智能，一些鐵路每年能夠為每個機車產生160,000美元的價值。通過典型的一級鐵路運營超過5,000輛機車，這些數字很快就會增加。

鐵路是許多系統的集合 - 軌道，信號，機車和汽車 - 都值得。因此，首先確定具有最大價值的資產然后是否優化可靠性或生產率是非常重要的。對于鐵路來說，最大的機會在于機車及其可靠性。例如，調度員可能會問的問題包括：當貨物裝運時機車是否準備就緒?如果是這樣，它會毫不拖延地到達目的地或者發生故障嗎?

在風能行業，這被稱為基于時間或能源可用性，其工作方式與鐵路行業大致相同。操作員可能會問：當風吹時，我的渦輪機是否可以發電? 什么是安排工作以優化風電場運營和成本的最佳方式?這需要分析許多混淆變量，如空氣密度，電網條件，技術人員可用性，市場價格等。

由于有效的人工智能使用，在機車車隊中節省的數百萬美元只是鐵路行業成功故事的一部分。主要部分是人 - 因為即使在數字化，人工智能驅動的業務中，數據也只是到目前為止。仍然需要業主，運營商，制造商和工程師來剖析數據并做出適當的價值判斷。這就是領先的工業AI公司在研究用戶體驗方面投入巨資的原因，因此他們可以深入了解最有用和最有效的信息。

有效的AI也在風能行業中發揮作用。事實上，這一教訓是為什么伯克希爾哈撒韋能源可再生能源公司和中美能源公司的風力發電機組在其現有2,400臺風力發電機組的相同條件下產生的能量比之前的AI應用要多。據一家公司稱，AI軟件最近阻止了渦輪機的主軸承故障。像這樣的查找(或“保存”)對于所有者來說可能意味著高達250,000美元，包括因停機而損失的項目收入。

風電行業無法在美國能源發電中占據更大的份額。該行業擁有所需的工具和數據。現在它只需要使用它們。

在風電場最大化人工智能的五種方法

1.關注價值所在的位置，而不是數據

的位置您可能擁有最多項目數據的區域可能不是您可以在運營中推動價值的地方。從您的主要挑戰開始，從那里開始工作。

2.詢問AI如何推動更智能的車隊范圍內的渦輪機決策

軟件應識別單個組件故障，讓風電場所有者和運營商在其風力發電機組中做出更明智，數據驅動的決策。

3.確保您的AI系統可用于所有渦輪機

通常，安裝僅適用于一個品牌渦輪機的軟件將導致更復雜和更高的成本。

4.即使在機器幫助下，人們仍然很重要

即使在今天的數字時代，風能技術也需要進行維修。在網站數字化轉型的早期階段讓他們參與進來。

5.數字化轉型具有挑戰性，但值得一提

世界經濟論壇估計，在未來十年內，僅電力市場就可以解鎖3.1萬億美元的價值。