數據科學是城市減少碳排放的有力工具

 

在國際能源機構（IEA）最近發布的報告中可以看到，全球 90% 以上的數據產生于過去兩年當中。這種指數級增長速度，再加上全球對于低碳經濟承諾的不斷提高，使數據在推動清潔能源增長當中發揮著愈發關鍵的作用。在電網系統中，數字技術的進步正幫助可再生能源的供應與電力需求模式保持一致。以往，風能與太陽能等可再生能源總是由于不夠穩定而難以得到高效利用?，F在，憑借更加強大的硬件與軟件、外加儲能容量的激增，公共事業企業能夠預測能源需求并更好地管理可再生能源與電網系統的集成體系。對于城市而言，這是減少碳排放的大好機會。通過深入了解電網需求，公共事業企業將能夠智能管理其儲能容量，并以更優惠的價格點將能源出售給能源批發市場。

 

隨著城市恢復開放并積極尋求碳排放重影方興未艾，數據及 AI 驅動型能源解決方案也開始成為地方當局及公共事業企業的重要整合工具。DBL Partners 公司創始人兼執行合伙人 Nancy Pfund 在采訪當中表示，AI 與機器學習的結合能夠解決高度復雜的各類挑戰，包括 " 在一天中的不同時段持續管理并優化儲能容量，以及由太陽能及風能轉化而成的電力。"Pfund 女士還補充道，通過利用這些以往無法獲得的 " 智能層 " 洞見，" 公共事業企業現在可以確定何時應該以什么樣的價格將電力出售給能源批發市場，同時以更具成本效益的方式吸納更多可再生能源。"

 

然而，為了最大限度提升可再生能源在電網中的比例，Pfund 女士強調稱，" 需要對電網技術進行投資以持續優化可再生能源的供應。" 今年 6 月，IEA 發布的智能電網報告稱，電網投資在 2019 年已經連續第三年有所下降，較 2018 年下降 7%，目前略低于 2.75 億美元。此外，報告同時強調，對智能電網基礎設施的投資也下降 20%，從 2018 年的 200 億美元下降至 2019 年的 180 億美元。

 

IEA 發布 2014 年至 2019 年技術領域智能電網投資數額統計

 

隨著經濟的重新開放，各城市需要謹慎管理自己的碳足跡，借此滿足未來的能源需求。Pfund 女士建議電力公司著力投資于 AI 支持型軟件解決方案，例如 DBL 的高級微電網解決方案（AMS）" 以最大程度提升可再生能源、電池與整體資產組合的價值 "，推動電力需求與清潔能源供應之間的常態化匹配。為此，城市的電力供應部門應當盡快轉向可再生能源方向，并提供電力系統的規劃、運營與控制水平。 本+文`內/容/來/自:中-國-碳-排-放-網-tan pai fang . com