电网几乎总是过于庞大，无法满足能源需求的短期激增。简单地说，电站需要有多余的发电机才能在高峰时段提供电力。这种电力供需之间的不匹配以及电站的低效运行导致了更高的二氧化碳排放。此外，越来越流行的分布式能源，如屋顶太阳能电池板，只会加剧供需不匹配。
幸运的是，通信技术为解决这个问题提供了一个聪明的策略:需求响应(DR)程序。在该方案中，通过降低预计高峰时间以外的电价并提前告知消费者电价，鼓励用户在高峰时间减少用电。此外，它们可以与分布式能源管理集成，以便在必要时减轻电网的负荷。
然而，很少有研究关注使用真实用户行为数据评估DR程序的潜在好处。为此，光州科学技术研究院(GIST)的科学家们开发出了一种基于人工智能(AI)的新方法，该方法根据每个家庭的能源消耗来分析和提取电网用户的行为。他们的论文于2021年9月发表在《IEEE智能电网汇刊》(IEEE Transactions on Smart Grid)上，作者描述了一个数据驱动框架，该框架估计了每个家庭的最佳容灾管理，考虑了用户家电和行为模式，以及分布式能源的预测发电量。
研究人员通过模拟现实世界的数据来测试他们的模型。“在我们的模拟中，我们考虑并量化了每个家庭中与家用电器动态相关的用户不适程度，然后用它来估计最佳的容灾潜力，”领导这项研究的Jinho Kim教授解释说。研究小组还计算了灾备计划在减少二氧化碳排放和管理燃煤发电机成本方面的潜在贡献。
总之，这项研究展示了如何利用人工智能来改善我们的电力消耗，实现更低的价格和更小的碳足迹。金教授强调说:“以大数据为基础的分析可以将家庭能源需求信息转化为大规模综合资源。”“我们相信这项技术可以进一步扩大，以提高其他部门的效率和耦合，包括水、热、燃气和电动汽车部门。”
我们当然希望他的理想早日实现。
