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为了限制全球变暖，世界致力于从使用化石燃料产生的能源向可再生能源过渡。这一过渡规模巨大，成本高昂。人们设计了各种各样的模型和分析工具来帮助规划和实施这一过渡。在本文中，我们使用“模型”一词来更广泛地涵盖分析方法。示例包括用于寻找良好补救措施的机器学习方法；能够找到市场均衡的计算工具；预测能源系统不稳定性的方法；或描述不确定情况下的政策选择，以便找到最佳解决方案。我们将概述我们需要解决的十个重大挑战，作为可以有利可图地开展新研究的指南。我们的经验让我们相信，在能源转型的许多领域，我们还没有正确的数学模型来捕捉能源转型的重要方面，也没有正确的方法来提供有用的分析。在确定这些挑战时，我们希望为该领域的研究提供方向。我们将注意力集中在能源转型中出现的分析挑战上，而不是考虑相关的技术挑战，例如碳捕获技术或电池设计。在评估转型模型时，我们高度重视它们的实用性。我们希望模型切合实际、易于理解和可信，以便决策者发现它们很有用。大型复杂模型并不总是满足这些标准。对真实数据的验证可以建立信任，但对于长期模型来说，这可能很困难，即使历史数据集可以进行回溯测试。理想情况下，模型应该产生新的见解。将一系列挑战收集到一份文件中是很有价值的。这样做可以为未来分析绿色能源转型的研究提供许多机会的有益总结。在提炼来自不同学科的许多研究人员的观点时，本文反映了对转型中最重要的分析挑战的共识。
能源转型数学建模的十大挑战
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