2024年9月，美國工業(yè)工程與運營管理協(xié)會（IEOM）發(fā)布《利用人工智能提高能源安全：探索在電力系統(tǒng)中部署人工智能應(yīng)用的風(fēng)險和機遇》報告，評估了人工智能（AI）在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用對能源安全的影響，并確定相關(guān)政策的影響。
一、目標(biāo)及研究方法
1．目標(biāo)
本研究旨在深入了解人工智能在電網(wǎng)中的應(yīng)用現(xiàn)狀以及相關(guān)的風(fēng)險和機遇。電力系統(tǒng)面臨的壓力及其帶來的脆弱性對我們的社會提出了嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。人工智能應(yīng)用可以幫助解決其中一些壓力。然而，由于這是一項新興技術(shù)，因此人們對其潛在的機遇和風(fēng)險都了解甚少。這種缺乏了解的情況在電力系統(tǒng)等關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施系統(tǒng)中尤其成問題，因為人工智能應(yīng)用的不理想使用可能會產(chǎn)生巨大而廣泛的影響。本研究旨在填補這些空白，其目標(biāo)如下：
l 回顧人工智能在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用現(xiàn)狀，包括當(dāng)前的技術(shù)狀況、相關(guān)司法管轄區(qū)人工智能應(yīng)用的部署水平以及這些司法管轄區(qū)的政策格局。
l 評估人工智能應(yīng)用可以提供哪些機會來緩解壓力、解決脆弱性或改善電力系統(tǒng)的整體運行。
l 評估電力系統(tǒng)中使用人工智能應(yīng)用所帶來的潛在風(fēng)險。
2．研究方法
此次研究運用了混合方法來分析人工智能在歐洲電網(wǎng)中實施所帶來的好處和風(fēng)險，以亞太能源研究中心制定的能源安全定義（“四個 A”）（Availability、Affordability、Accessibility、Acceptability）為基礎(chǔ)，但擴展了可及性和可接受性的概念，重點關(guān)注能源安全的四個關(guān)鍵維度：可用性、可負(fù)擔(dān)性、可訪問性和可接受性；并分析了與電網(wǎng)中部署人工智能相關(guān)的風(fēng)險。
l 可用性（Availability）意味著隨時都有滿足經(jīng)濟和社會需求所需的能源。
l 可負(fù)擔(dān)性（Affordability）與所提供能源的價格有關(guān)。較低的能源價格將提高消費者的能源安全，因為他們可以更便宜地采購滿足其需求所需的能源。
l 可訪問性（Accessibility）涉及能源采購和運輸?shù)奶魬?zhàn)以及可能隨之而來的地緣政治挑戰(zhàn)。本報告擴展了這一概念，以涵蓋可能限制一個國家對人工智能應(yīng)用或其電力系統(tǒng)的控制的問題。
l 可接受性（Acceptability）涉及環(huán)境問題和圍繞可持續(xù)性的爭論。本報告擴展了這一概念，以包括人工智能應(yīng)用的社會可接受性。
二、風(fēng)險分類方法
報告開發(fā)了一個風(fēng)險分類法，以六個高級類別為中心：網(wǎng)絡(luò)安全、司法或主權(quán)問題、模型無法解釋或意外的行為、不道德或非法的決策、對決策的依賴和信任以及供應(yīng)商依賴和供應(yīng)商鎖定。此外，我們還與主題專家進行了回溯練習(xí)，以確定人工智能部署的未來積極和消極結(jié)果，并確定創(chuàng)造積極結(jié)果和避免消極結(jié)果的行動。該分類法分為四個步驟：
第一步是系統(tǒng)地審查人工智能的道德和安全使用的新原則，借鑒現(xiàn)有的學(xué)術(shù)文獻和政府文獻。研究小組還審查了與人工智能風(fēng)險和管理方法相關(guān)的文獻。這一步主要利用關(guān)鍵詞組合來搜索 Google Scholar、Scopus 和 IEEE，并輔以滾雪球階段來確定進一步的參考文獻。此次文獻綜述的結(jié)果為生成五個核心風(fēng)險類別提供了參考。第二步，利用運籌學(xué)方法對每個類別進行更深入的定性分析。這一步的目的是更直接地將文獻中確定的嚴(yán)重風(fēng)險與歐洲能源市場的運營環(huán)境聯(lián)系起來。
第三步是開發(fā)用于評估和分類這些關(guān)鍵風(fēng)險的分類法。研究團隊借鑒現(xiàn)有文獻，開發(fā)了14類別，分為4個主題。這些主題是風(fēng)險（人工智能功能如何以及為何會對系統(tǒng)的有效性造成危險）、影響（量化風(fēng)險潛在影響的性質(zhì)）、可能性（風(fēng)險發(fā)生的可能性以及導(dǎo)致風(fēng)險實現(xiàn)的潛在步驟）和響應(yīng)（負(fù)責(zé)安全有效地開發(fā)和使用人工智能系統(tǒng)的人員和組織參與者）。這種設(shè)計確保政策制定者可以使用分類法來規(guī)劃與人工智能在其能源市場中的未來應(yīng)用相關(guān)的風(fēng)險的探索。第四步是一系列內(nèi)部審查，利用與該項目無關(guān)但具有相關(guān)專業(yè)知識的蘭德研究人員。這些咨詢的反饋隨后被整合到分類法中。這一步驟有助于確保與將人工智能整合到關(guān)鍵能源基礎(chǔ)設(shè)施相關(guān)的關(guān)鍵風(fēng)險的分析和分類具有高質(zhì)量，并適用于政策專業(yè)人士。
三、結(jié)論
1．AI應(yīng)用有助于提高能源安全
AI似乎可以為平衡電力系統(tǒng)面臨的競爭壓力和機遇提供很大幫助。它能夠快速發(fā)現(xiàn)大量數(shù)據(jù)和各種來源的模式，并利用這些信息做出比人類更快的決策，這似乎非常適合復(fù)雜的電力系統(tǒng)。
這些系統(tǒng)可以使用這種幫助。隨著人口增長和需求模式的變化給并非為其設(shè)計的系統(tǒng)帶來壓力，人們對老化的電力基礎(chǔ)設(shè)施提出了更多要求。此外，氣候變暖和隨之而來的極端天氣不僅進一步增加了電力需求，而且還增加了發(fā)電和供電基礎(chǔ)設(shè)施的風(fēng)險。除此之外，快速變化的技術(shù)增加了能源公司更新基礎(chǔ)設(shè)施的成本，同時也增加了機會成本——因為現(xiàn)在投資更快過時的風(fēng)險比過去更高。商業(yè)模式正在發(fā)生變化，這給能源生產(chǎn)和供應(yīng)公司提出了根本性甚至存在的問題。人工智能具有篩選和平衡日益緊張的系統(tǒng)中供需、在問題蔓延之前將其隔離以及確定新投資的最大收益可能在哪里的潛力，一些能源供應(yīng)商已經(jīng)將人工智能引入其運營中。隨著人工智能技術(shù)的進步，這些收益可能只會變得更加明顯，我們測試這些收益的方法也在改進。
2．AI帶來的好處更體現(xiàn)在表后市場
這項研究旨在測試人工智能提高電力系統(tǒng)能源安全水平的潛力。研究小組發(fā)現(xiàn)，在表后市場應(yīng)用人工智能具有巨大潛在優(yōu)勢，這些應(yīng)用安裝在消費者場所，直接試圖提高能源消耗效率。例如，我們發(fā)現(xiàn)旨在提高供暖、通風(fēng)和空調(diào)（HVAC）裝置效率的人工智能應(yīng)用可以對系統(tǒng)的整體能源安全產(chǎn)生重大的積極影響。此外，可以指導(dǎo)需求響應(yīng)并幫助消費者對不斷變化的電價做出更動態(tài)反應(yīng)的人工智能應(yīng)用也產(chǎn)生了明顯的影響。然而，研究小組發(fā)現(xiàn)在電表前面檢測到的好處微不足道。這令人驚訝——我們原本預(yù)計人工智能的好處將在整個系統(tǒng)中得到更廣泛的體現(xiàn)。然而，我們的分析表明，人工智能驅(qū)動的風(fēng)力渦輪機尾流轉(zhuǎn)向并沒有顯著提高能源安全性。我們還注意到，不同的電表前端和電表后端人工智能應(yīng)用的組合導(dǎo)致了不同應(yīng)用提供的好處之間的權(quán)衡。人工智能的風(fēng)險不容忽視盡管有這些機會，但在電力系統(tǒng)中部署人工智能應(yīng)用也伴隨著風(fēng)險。我們的研究指出了網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險、司法或領(lǐng)土主權(quán)問題、無法解釋或意外的行為風(fēng)險、模型的不道德或非法決策、人機交互失敗以及供應(yīng)商依賴和供應(yīng)商鎖定。商業(yè)壓力可能會導(dǎo)致電力供應(yīng)公司在人工智能成熟之前尋求實施人工智能或節(jié)省人工監(jiān)督成本。操縱人工智能或其周圍的系統(tǒng)也是邪惡行為者利用的引人注目的載體，可能會產(chǎn)生廣泛的后果。取消電力系統(tǒng)中人工智能應(yīng)用的實施可能很困難。因此，政策制定者、監(jiān)管機構(gòu)和能源公司應(yīng)仔細(xì)權(quán)衡特定人工智能應(yīng)用提供的機會和風(fēng)險。
3．研究方法有局限性
研究團隊在進行這項研究時面臨一些障礙和限制。其中，定量建模受到歐洲電力系統(tǒng)足夠完整的發(fā)電和消費數(shù)據(jù)以及有關(guān)人工智能應(yīng)用性能的可用數(shù)據(jù)或預(yù)測的限制。我們還發(fā)現(xiàn)，能源行業(yè)內(nèi)外的專家都出人意料地不愿與研究團隊談?wù)撊斯ぶ悄艿睦?。在某些情況下，這似乎是由于缺乏愿意參與這項研究的人工智能和能源供應(yīng)方面的潛在參與者，這凸顯了潛在的知識差距。也可能是因為這是一個商業(yè)敏感領(lǐng)域，一些受邀參與者不愿意參與其中。這表明進一步研究這一領(lǐng)域非常重要，以便能夠幫助政策制定者了解機會在哪里、獲取機會的最佳選擇以及如何最大限度地降低風(fēng)險。
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