数据科学是城市减少碳排放的有力工具

 

在国际能源机构（IEA）最近发布的报告中可以看到，全球 90% 以上的数据产生于过去两年当中。这种指数级增长速度，再加上全球对于低碳经济承诺的不断提高，使数据在推动清洁能源增长当中发挥着愈发关键的作用。在电网系统中，数字技术的进步正帮助可再生能源的供应与电力需求模式保持一致。以往，风能与太阳能等可再生能源总是由于不够稳定而难以得到高效利用。现在，凭借更加强大的硬件与软件、外加储能容量的激增，公共事业企业能够预测能源需求并更好地管理可再生能源与电网系统的集成体系。对于城市而言，这是减少碳排放的大好机会。通过深入了解电网需求，公共事业企业将能够智能管理其储能容量，并以更优惠的价格点将能源出售给能源批发市场。

 

随着城市恢复开放并积极寻求碳排放重影方兴未艾，数据及 AI 驱动型能源解决方案也开始成为地方当局及公共事业企业的重要整合工具。DBL Partners 公司创始人兼执行合伙人 Nancy Pfund 在采访当中表示，AI 与机器学习的结合能够解决高度复杂的各类挑战，包括 " 在一天中的不同时段持续管理并优化储能容量，以及由太阳能及风能转化而成的电力。"Pfund 女士还补充道，通过利用这些以往无法获得的 " 智能层 " 洞见，" 公共事业企业现在可以确定何时应该以什么样的价格将电力出售给能源批发市场，同时以更具成本效益的方式吸纳更多可再生能源。"

 

然而，为了最大限度提升可再生能源在电网中的比例，Pfund 女士强调称，" 需要对电网技术进行投资以持续优化可再生能源的供应。" 今年 6 月，IEA 发布的智能电网报告称，电网投资在 2019 年已经连续第三年有所下降，较 2018 年下降 7%，目前略低于 2.75 亿美元。此外，报告同时强调，对智能电网基础设施的投资也下降 20%，从 2018 年的 200 亿美元下降至 2019 年的 180 亿美元。

 

IEA 发布 2014 年至 2019 年技术领域智能电网投资数额统计

 

随着经济的重新开放，各城市需要谨慎管理自己的碳足迹，借此满足未来的能源需求。Pfund 女士建议电力公司着力投资于 AI 支持型软件解决方案，例如 DBL 的高级微电网解决方案（AMS）" 以最大程度提升可再生能源、电池与整体资产组合的价值 "，推动电力需求与清洁能源供应之间的常态化匹配。为此，城市的电力供应部门应当尽快转向可再生能源方向，并提供电力系统的规划、运营与控制水平。 本+文`内/容/来/自:中-国-碳-排-放-网-tan pai fang . com