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原子能安全保安院（NISA）发布了“能源人工智能报告”。人工智能为快速部署新的清洁能源提供了转型机会，保护关键电网能源资产免受威胁行为者的侵害，降低下一代能源技术的资本和运营成本，以及反映转型需求方的互联系统。为了在2050年之前实现国家清洁和弹性的目标，美国需要在能源基础设施上投资数万亿美元。

人工智能为加快新能源产能的设计、部署和许可提供了突破性的机遇。商业发电厂的设计和许可是多年的努力，可能占新能源部署上市时间的50%。美国能源部估计，到2050年，氢、地热、关键矿物和其他清洁能源将增加1.6太阳能发电能力和200吉瓦核能发电能力。

电网的发电能力和需求方正在经历安全、可靠、灵活的规划和运行控制需求的快速变化。

自主操作技术可以为各种清洁能源技术提供监控、控制和维护自动化。分布式和以消费者为中心的技术正在改变电力负荷。电动汽车、分布式存储、智能建筑和电器增加了新的智能，但也需要集成消费者为中心的可控性。

对于能源生产选择、社区需求、环境因素和弹性因素来说，新能源容量的选址是一个复杂的挑战。人工智能可以帮助社区规划能源，基于全面的数据集和训练有素的社区能源基础模型。该模型可以捕捉物理基础设施、人类行为和气候/天气影响之间的特征和相互作用。人工智能工具可以民主化社区一级清洁能源资源，促进反映当地目标、人口结构和传统基础设施的能源转型，实现国家清洁能源目标。

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