报告概述

到 2034 年，全球人工智能可再生能源市场规模预计将从 2024 年的80 亿美元增长到782 亿美元左右，在预测期内以25.60%的复合年增长率增长2025 年至 2034 年。到 2024 年，亚太地区预计将引领可再生能源市场的人工智能，占据35%以上的市场份额，并产生28亿美元的收入。

随着能源提供商和企业寻求创新解决方案来可持续地满足全球能源需求，可再生能源市场的人工智能正在迅速扩张。该市场包括一系列人工智能驱动的产品和服务，旨在提高可再生能源系统的运营效率并促进实时决策和预测。

该市场的增长是由于越来越多的采用f 智能电网以及发达和发展中地区对高效能源管理系统的需求。推动人工智能在可再生能源领域发展的几个关键因素。对可持续能源解决方案的迫切需求导致了政府对促进可再生能源的支持和优惠政策。

此外，人工智能和机器学习的技术进步使得更准确的预测和高效的能源管理成为可能。可再生能源技术成本的下降，加上大数据和物联网设备的可用性不断提高，也极大地促进了该行业的扩张。

可再生能源市场中的人工智能具有几个新兴趋势的特点。能源系统出现了明显的去中心化转变，人工智能有助于有效管理分布式能源和微电网。在预测性维护中使用人工智能来减少停机时间并延长可再生能源的使用寿命能源资产正变得越来越普遍。

此外，人工智能与电池存储技术的集成正在增强可再生能源的存储和释放，更有效地调整供应与需求模式。可再生能源市场人工智能的利益相关者，包括能源生产商、投资者和技术提供商，受益于众多优势。

Indigo Advisory Group 最近的估计强调，人工智能 (AI) 已经在能源领域拥有超过 50 种潜在应用，特别是在向可再生能源转型方面。从电网维护到负荷预测，人工智能正在塑造能源管理的未来。在使能源系统更智能、更高效的创新推动下，该领域人工智能技术的市场估值预计将达到130 亿美元。

人工智能对太阳能预测的影响。通过利用先进的人工智能驱动模型，可以重新预测预测错误根据“太阳能光伏能源系统的进展”，与传统方法相比，减少30%。同样，Google 与 DeepMind 合作开发了一个网络模型，可以提前 36 小时预测风电输出，将其财务价值提高20%。

人工智能驱动的解决方案可提高运营效率并降低维护成本，从而提高盈利能力。它们还使利益相关者能够根据实时数据分析做出明智的决策。此外，通过投资人工智能技术，利益相关者可以为环境可持续发展做出重大贡献，提高品牌声誉并遵守绿色能源监管标准。

主要要点

• 全球人工智能在可再生能源市场的规模预计将达到到 2034 年达到 782 亿美元，从8 美元增长2024 年将达到 10 亿，在 2025 年至 2034 年的预测期内，复合年增长率 (CAGR) 为25.60%。
• 2024，基于云的细分市场以超过 56% 的份额引领可再生能源市场的人工智能，利用可扩展性和灵活性来管理来自可再生能源的大量数据
• 需求预测细分市场在2024中占据市场主导地位，占据30%以上的份额。
• 能源发电细分市场在2024也占据市场主导地位，占据35%以上的份额。
• 亚太地区该地区是2024年最大的可再生能源人工智能市场，占据超过35%份额，收入总额28亿美元。
• C可再生能源人工智能市场中国预计到 2024 年将达到 11.2 亿美元，预计将以复合年增长率 27.8% 的速度增长。

中国人工智能在可再生能源市场

中国人工智能在可再生能源领域的市场，预计将在到 2024 年，其价值11.2 亿美元，预计将以 27.8% 的复合年增长率(CAGR) 增长。这一增长凸显了人工智能在可再生能源中的不断集成，以优化生产、提高效率并降低成本。

人工智能的采用是推进中国能源目标的关键，通过机器学习、预测性维护和智能电网提高太阳能、风能和水力发电的可靠性和效率。人工智能分析数据和预测能源输出的能力有助于管理可再生能源的间歇性。

政府对可再生能源的支持政策和投资将推动市场的发展酮增长。减少碳排放和促进可持续实践的努力将刺激人工智能应用的创新，随着中国向可再生能源转型，为利益相关者和投资者创造大量机会。

2024年，亚太地区在可再生能源人工智能市场中占据主导地位，占据超过35%份额，收入达28亿美元。这一领先地位可归因于亚太地区在可再生能源技术整合方面处于独特地位的几个因素。

中国、印度和日本经济的快速增长推动了能源需求，促进了可持续发展的创新技术的采用。人工智能在优化能源生产、预测和分配方面的作用变得至关重要，该地区的重点是减少碳足迹和提高能源效率，加速人工智能的发展可再生能源领域的发展。

包括中国和印度在内的该地区各国政府通过对可再生能源的有利政策和投资来支持增长。中国雄心勃勃的目标和印度到 2022 年实现 175 吉瓦的目标，加上对人工智能研发的投资，正在推动针对可再生能源需求的创新。

部署分析

2024 年，基于云的细分市场以超过56% 份额，利用可扩展性和灵活性来管理来自可再生系统的大量数据。云平台通过有效处理来自气象站和物联网设备等来源的实时数据来优化能源生产和分配。

基于云的细分市场的领先地位还可以归因于与云部署相关的较低的前期成本。与本地解决方案不同，基于云的人工智能不需要大量的资本投资硬件。

此外，基于云的细分市场受益于快速部署能力。云解决方案的推出速度比本地设置快得多，本地设置通常需要大量时间进行安装和配置。这种敏捷性使能源公司能够快速适应不断变化的市场动态和技术进步，在快速发展的可再生能源领域保持竞争优势。

基于云的人工智能解决方案增强了跨多个地点的可再生能源运营协作，实现工厂经理、维护团队和决策者之间的无缝数据共享和通信。这确保了整个流程的一致性和高效运行。

应用分析

2024年，需求预测领域在可再生能源市场的人工智能中占据主导地位，占据了30%以上的份额。该细分市场领先这是因为它在优化能源分配和利用方面发挥着至关重要的作用。

需求预测利用人工智能来分析来自各种来源的大量数据，包括天气模式、消费者使用趋势和电网功能。这种分析有助于高精度预测能源需求，确保能源生产与消费需求保持一致，从而减少浪费并提高效率。

机器人领域在可再生能源市场的人工智能中发挥着至关重要的作用，人工智能增强型机器人和无人机负责风力涡轮机和太阳能电池板的维护和检查。这种自动化减少了停机时间，提高了设备​​寿命和生产率。

可再生能源管理是一项关键的人工智能应用程序，可优化电网内可再生能源的集成和管理，从而改善能源输出、分配、电网稳定性和节约。然而，由于其复杂性，它的市场份额比需求预测要小。所需解决方案的规模和规模。

最终用途行业分析

2024 年，能源发电领域在可再生能源人工智能市场中占据主导地位，占据了超过35%的份额。该细分市场因其在集成先进人工智能技术以优化太阳能、风能和水力等可再生能源的能源生产方面发挥的关键作用而处于领先地位。

该细分市场中的人工智能应用通过预测性维护、智能电网集成和实时数据分析来提高能源发电效率和可靠性。这些技术提高了运营效率，降低了成本，并最大限度地减少了对环境的影响，使其成为投资的关键领域。

能源传输领域也发挥着至关重要的作用，尽管与能源发电相比，它所占的份额较小。在这一领域，人工智能主要用于提高传输效率和可靠性。从发电厂到变电站的能源。这包括使用人工智能进行预测性维护，以预测和防止潜在故障，以及优化路线效率以减少能源损失。

能源分配部门使用人工智能进行需求响应管理和电网平衡，这对于随着可再生能源采用的增长保持稳定性至关重要。人工智能创新改善了控制、分配、客户满意度和运营效率。然而，其市场份额受到监管挑战和智能电网技术需要大量投资的限制。

主要细分市场

通过部署

• 本地部署
• 基于云

通过应用

• 机器人
• 可再生能源管理
• 需求预测
• 安全和安保
• 基础设施

按最终用途行业划分

• 能源生产
• 能源传输
• 能源分配
• 公用事业

主要地区和国家

• 北美
  • 美国
  • 加拿大
• 欧洲
  • 德国
  • 法国
  • 英国
  • 西班牙
  • 意大利
  • 欧洲其他地区
• 亚太地区
  • 中国
  • 日本
  • 韩国
  • 印度
  • 澳大利亚
  • 新加坡
  • 亚洲其他地区太平洋地区
• 拉丁美洲
  • 巴西
  • 墨西哥
  • 拉丁美洲其他地区
• 中东和非洲
  • 南非
  • 沙特阿拉伯
  • 阿联酋
  • 其他地区MEA

Driver

提高可再生能源系统的效率

人工智能 (AI) 正在显着提高可再生能源系统的效率。通过分析来自天气预报和能源消耗模式等来源的大量数据，人工智能可以更准确地预测能源发电和需求。

这种预测能力可以更好地将可再生能源整合到电网中，优化能源分配并减少浪费。人工智能算法可以预测太阳能和风能输出，促进高效的能源存储和分配策略。这种优化不仅最大限度地利用了可再生资源，还提高了能源供应的稳定性和可靠性。

约束

人工智能技术的高能耗

虽然人工智能带来了众多好处，但其部署也带来了巨大的能源需求。训练人工智能模型，尤其是大规模模型，需要大量的计算能力，从而导致能源消耗增加。这种高能源使用量可能会抵消可再生能源带来的一些环境效益。

大量数据处理和存储所需的能源可以如果不进行可持续管理，可能会导致更高的碳足迹。因此，平衡人工智能在优化可再生能源系统方面的优势与最大限度地减少人工智能技术本身的能耗至关重要。

机遇

加速可再生能源整合

人工智能为加快可再生能源并入现有电网提供了重要机遇。通过利用人工智能简化互联申请流程，可以显着减少新的可再生能源项目并网所需的时间。

通过提高预测的准确性和增强电网运营的灵活性，人工智能可以显着减少浪费，并改善可再生能源与现有基础设施的集成，从而形成更具可持续性、弹性的能源系统。这个机会不仅有助于优化当前系统还加速了向清洁能源未来的过渡。

挑战

确保人工智能集成能源系统的网络安全

将人工智能集成到可再生能源系统中会带来网络安全挑战，必须解决这些挑战才能保持系统完整性。随着能源基础设施变得更加数字化和互联，它们成为网络攻击的潜在目标。

保护敏感数据并确保人工智能算法的安全对于防止能源供应中断和维持对这些先进系统的信任至关重要。实施强有力的网络安全措施对于防范与能源系统中人工智能集成相关的潜在威胁和漏洞至关重要。

新兴趋势

一个重要趋势是使用人工智能来预测风能和太阳能等可再生能源的能源产量。通过分析天气模式和历史数据，人工智能可以预测这些来源将产生多少能量。这有助于电网运营商更有效地平衡供需，确保电力稳定流动。

另一个新兴趋势是储能系统的优化。可再生能源可能是不可预测的，但人工智能可以通过确定存储能源的最佳时间以及何时分配能源来帮助管理这一问题。这确保了多余的能源不会被浪费，并在需要时可用，从而提高可再生能源的可靠性。

人工智能通过预测设备故障和安排主动维护来增强可再生能源的维护。这可以减少停机时间，延长设备使用寿命，并提高效率和成本效益。

业务效益

其中一个主要优势是节省成本。通过准确预测能源生产和需求，企业可以优化其运营，以减少浪费并降低能源成本。例如，人工智能可以帮助检测确定最具成本效益的时间来存储或销售能源，从而实现利润最大化。

人工智能还可以通过提供对能源使用模式的详细见解来增强决策制定。企业可以分析这些数据，以确定可以提高能源效率的领域，从而进一步降低成本。此外，人工智能可以协助制定能源采购和使用策略，确保企业在不断发展的能源市场中保持竞争力。

提高可靠性是另一个关键优势。人工智能的预测维护功能意味着可以在潜在问题导致设备故障之前解决它们，从而减少停机时间和相关成本。这种可靠性对于依赖持续能源供应来维持运营的企业至关重要。

关键参与者分析

Google DeepMind、IBM 和西门子正在使用人工智能来改进电网管理、能源存储和可再生能源发电，博士实现可持续发展并增强全球可再生能源系统。

• Google DeepMind 在可再生能源人工智能应用方面处于领先地位，特别是在大规模提高能源效率方面。这项技术已扩展到可再生能源，DeepMind 的机器学习模型可以预测风能发电。
• IBM 公司是人工智能与可再生能源交叉领域的另一个主要参与者。该公司利用人工智能来优化能源使用、减少碳足迹并预测可再生能源发电模式。IBM 人工智能驱动的能源管理系统可帮助公用事业公司优化电网稳定性、预测能源需求并整合太阳能和风能等可再生能源，使其成为可再生能源可持续发展的关键参与者。
• 西门子将人工智能与先进的自动化相结合，以提高可再生能源项目的绩效。该公司在其数字电网技术、智能基础设施中使用人工智能

市场主要参与者

• Google DeepMind
• IBM 公司
• 西门子
• GE 可再生能源
• 施耐德电气
• 微软
• 维斯塔斯
• Atos SE
• Origami
• Omdena Inc.
• Enel Group
• Alpiq Holding Ltd.
• 其他主要参与者

等待玩家的顶级机会

人工智能正在为可再生能源领域的玩家创造大量机会能源市场，实现提高效率、降低成本和提高可持续性的进步。

• 优化能源生产和分配：人工智能技术越来越多地用于提高风能和太阳能等可再生能源的能源生产效率。通过分析历史和实时数据，人工智能可以优化rene的输出预测性维护和运营：人工智能驱动的预测性维护可以预见并防止可再生能源基础设施（例如风力涡轮机和太阳能电池板）中的设备故障。这可以最大限度地减少停机时间和维护成本，确保更高的效率和更长的资产寿命。
• 增强的能源存储和电网管理：通过人工智能增强的智能电网可以更好地管理可再生能源的可变输出。人工智能有助于整合能源存储解决方案，有效平衡供需。这不仅提高了可靠性，还有助于公用事业公司管理峰值负载，而无需诉诸不可再生能源​。
• 高级数据分析和可视化：随着能源网格的复杂性不断增加，特别是随着更多可再生能源的引入，人工智能在高级数据分析中的作用变得至关重要。这些给帮助能源公司可视化和了解能源模式、预测需求并优化响应。
• 市场分析和能源交易：人工智能还可以通过提供更准确的需求预测和基于预测分析优化交易策略，彻底改变能源交易市场的运作方式。这有助于实现利润最大化和成本最小化，同时支持更大规模地采用可再生能源​。

近期发展

• 2024 年 6 月：微软强调了其利用人工智能推动能源领域可持续发展的合作伙伴关系。与 Kongsberg 等公司的合作重点是将人工智能用于工业应用，旨在提高能源公司的决策和运营效率。
• 2024 年 10 月：IBM 收购了可再生能源资产绩效管理软件提供商 Prescinto。此次收购ion 旨在增强 IBM 使用 AI 监控和优化可再生能源运营的能力。
• 2024 年 11 月：与 Sustainable Energy for All 合作，IBM 推出了人工智能驱动的解决方案，以支持可持续城市发展。这些工具可帮助政策制定者绘制城市化地图并确定发展中地区的能源基础设施需求。