電網採用軟體定義技術後，將可透過再生能源與整合分散式能源 (DER)，變得更具彈性、價格實惠，並且實現減碳的目標。從數位孿生電廠到人工智慧電網作業，再到能夠即時控制的新一代智慧電表，未來的電網將加速能源轉型，朝永續經營的理想邁進。
電廠採用 NVIDIA Modulus 和 NVIDIA Omniverse™，能夠將人力密集的檢測作業自動化，藉此改善預測性維護、減少意外停機時間，並且保護員工健康與安全。
為了能在 2050 年前實現野心勃勃的淨零排放目標，風力、太陽能和電力等可再生能源的使用占比逐漸增加。人工智慧可以在電網上，動態管理這些新資源。
隨著越來越多人使用電動車和家用太陽能板，傳統電網很快就會過載，而且變得越來越不可靠。使用軟體打造並採用邊緣人工智慧的智慧電網，能將管理作業自動化。
管理電動車、太陽能板和風力電廠等分散式能源，都為傳統電網帶來挑戰。邊緣人工智慧可協助動態管理能源資源、預測需求和分配供應，藉此提升電網彈性。先進智慧電網搭載 NVIDIA® Jetson™ 邊緣人工智慧平台的軟體定義智慧電網晶片，為公共事業與其消費者提供更高價值，同時為清潔能源公司和第三方市場開發商開啟全新商機。
美國的公用事業擁有 1.85 億根電線杆，每年花費數千萬美元追蹤變壓器、保險絲和其他附加設備的狀態，以便找出潛在故障。這項人力密集的流程可能需花費長達十年時間，但每件設備的狀況對於安全提供居家和企業用電來說，都是至關重要。公共事業可在服務卡車上部署 NVIDIA Jetson 邊緣人工智慧平台，藉此自動收集資料並分析，同時也能識別離電線太近的植物。企業可採用 NVIDIA Omniverse，運用數位孿生模擬野火，藉此更準確地預測火災趨勢並得以即時處理。
管理大型區域電網負載非常複雜。隨著微電網和奈米電網出現，這些能自動運作並整合分散式能源的小規模地區備用電源系統，讓即時負載平衡和價格調整的複雜度呈現指數成長。公共事業可藉由 NVIDIA GPU，加速大規模電力網路模擬、實現最佳電力流量，並且快速找出電網異常。公共事業同時也能加快停電排程和意外分析等日常工作的處理速度。
全球能源企業期望打造產業數位孿生，藉此減少設備維護與維修的意外停機時間。這項解決方案使用 NVIDIA Modulus 這個開發物理機器學習神經網路模型的框架，以及 NVIDIA Omniverse 這個適用於 3D 工作流程，可準確模擬物理現象的虛擬世界和協作平台。公共事業可分析即時資料，進而減少計畫停機頻率，並且藉此維護人力安全、改善現場效率，而且每年還可省下數十億美元。
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