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World File Search System消耗能源
Gentrack - 2024-02 工作坊
虚拟发电厂（简称 VPP）是一个由软件集中管理的能源生产和存储系统网络，用于在高峰/非高峰时段向电网提供和消耗能源。虚拟发电厂可以快速利用可再生能源，保持网络稳定并减少对化石燃料的依赖。（摘自 EA，2024 年）
减少、再利用、回收 LKS2 - 关键词汇
洗手和开车等日常活动都需要消耗能源。煤炭、石油和天然气等不可再生能源在燃烧时会产生大量二氧化碳。二氧化碳是一种温室气体，会随着时间的推移在地球大气中积聚，并加剧温室效应和气候变化。制造新产品和包装也需要能源，因此通常会产生二氧化碳。碳足迹是衡量日常活动释放的碳排放量的标准。遵循 3R 原则（减少浪费、重复使用物品和回收利用）可以帮助降低您的碳足迹。
2022 年可持续供应链报告
近年来，供应链的监管框架和社会期望发生了深刻的变化，企业承担的责任已不仅限于直接供应商和分包商，还涉及人权和劳工权利、诚信、网络安全和循环性。企业应该在人权、诚信和环境方面而不是仅仅在二氧化碳方面进行管理。可再生能源行业尤其容易受到这种需求的影响，因为人们对该行业寄予厚望，并且该行业的供应链以尖端技术为基础，在过于集中的全球市场中消耗能源和自然资源，供应商层级众多，缺乏必要的透明度。尤其是光伏和半导体行业，是最容易受到这些需求影响的行业之一。
数据安全和气候变化手册
数据最小化 同样，数据最小化技术（仅收集和保留特定目的所需的最少数据）有助于减少数据处理对环境的影响。根据最近的估计，数据中心所有服务器中多达 30% 是僵尸服务器，它们消耗能源、资源和许可证，但实际工作却很少。此外，淘汰旧版应用程序可让组织保持合规性，同时立即降低成本（硬件、软件许可证）和能源。OpenText 的 Voltage File Analysis Suite 和 Voltage Structured Data Manager 为非结构化和结构化数据提供数据整合、应用程序淘汰和归档功能，通过消除旧版应用程序和基础设施，帮助减少应用程序蔓延和僵尸服务器。
使用机器学习的智能能源管理系统
全世界应对能源需求增加和迫切需要解决环境问题的双重挑战，智能能源管理系统（SEMS）的发展已成为关键解决方案。这些系统旨在智能控制和优化能源，以确保以最有效和可持续的方式生成，分发和消耗能源。这种转换的核心是机器学习（ML），这是一种强大的工具，它使SEM可以做出数据驱动的决策，预测能源需求并实时响应变化的条件。ML在SEMS中的关键应用之一是需求预测。ML算法分析了大量的历史能源消耗数据，天气模式和实时信息，以精确的准确性预测未来的能源需求。此功能使公用事业和能源提供商可以动态调整其产生和分发策略，从而减少能源浪费和运营成本。