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印度电力和可再生能源行业的战略评估
2023 财年至 2029 财年期间，印度的人均电力消耗预计将以约 5-7% 的复合年增长率增长。长期来看，人均电力消耗预计也将逐步改善，因为随着电力供应的改善（包括质量和可靠性）、人均收入的提高、电动汽车普及率的提高、铁路电气化、农村电气化密集化，从而实现住宅领域的潜在需求，耐用消费品的普及率提高，电力需求将随之上升。然而，有一些因素可能会制约增长，例如提高能源效率、注重降低输配电损耗、可持续发展目标以及增加服务业在 GDP 中的份额。因此，CRISIL MI&A-Consulting 预计到 2029 财年，人均电力消耗将达到 1,600-1,650 千瓦时。
电力年中更新 - NET
在本报告的 2024-2025 预测期内，受强劲的经济增长、强烈的热浪和全球持续电气化推动，全球电力消耗预计将以多年来最快的速度增长。预计 2024 年的增长率为 4%，是自 2007 年以来的最高水平，除 2010 年全球金融危机后的大幅反弹和 2021 年新冠疫情导致的需求崩溃后出现的情况外。增长是由多个地区和国家强劲的电力需求推动的，尤其是中华人民共和国（下称“中国”）、印度和美国。我们预计这一需求趋势将在 2025 年继续，增长率也将达到 4%。预计 2024 年和 2025 年世界电力使用量的增幅都将明显高于全球 GDP 增长的 3.2%。2022 年和 2023 年，电力需求增长速度低于 GDP。
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全球能源消耗预计到2050年将上涨近50％。氢作为一种干净且多才多艺的能源载体，可以满足这一需求，也可以在能源和工业领域进行深层脱碳。到2050年，氢需求预计将增长六倍。澳大利亚与亚洲市场的邻近为领导新兴的氢出口行业带来了重要的机会。液体氢（LH₂）具有高能量密度，预计通过通过液化来减少氢气的量接近900倍，从而在供应链中发挥关键作用，从而促进有效的存储和运输。由于类似的低温（低温）过程，液态天然气（LNG）行业是液体氢（LH₂）生产的基准。作为LNG的领先生产商，澳大利亚具有通过利用现有知识，基础设施和供应链来开发类似LH₂部门的竞争优势。但是，当前的氢液化器缺乏实现快速增长和发展所需的效率和成本效益。
2022 年世界森林状况
1. 停止砍伐森林并维护森林，可在 2020 年至 2050 年期间避免每年排放 3.6 +/- 2 千兆吨二氧化碳当量 (GtCO 2 e)，约占 2030 年前将全球变暖控制在 1.5 °C 以下所需排放量的 14%，同时保护地球一半以上的陆地生物多样性。2. 恢复退化土地并扩大农林业 – 15 亿公顷退化土地将受益于恢复，增加树木覆盖率可提高另外 10 亿公顷土地的农业生产力。通过植树造林和再造林恢复退化的土地，可以在 2020 年至 2050 年期间以经济有效的方式每年从大气中减少 0.9-1.5 GtCO2e。3. 可持续利用森林和建设绿色价值链将有助于满足未来的材料需求——全球所有自然资源的消耗预计将从 2017 年的 920 亿吨增加一倍以上，达到 2060 年的 1900 亿吨——并为可持续经济奠定基础。
24-12-2022 可再生能源消费在促进可持续发展和循环经济中的作用。数据驱动
Lucio Laureti 1*、Alberto Costantiello 2*、Angelo Leogrande 3*° *LUM University Giuseppe Degennaro，卡萨马西马，巴里，普利亚，意大利，欧盟°LUM Enterprise srl，卡萨马西马，巴里，普利亚，意大利，欧盟 可再生能源消费在促进可持续性和循环经济中的作用。数据驱动分析摘要 在本文中，我们研究了“可再生能源消费”在循环经济背景下的作用。我们使用世界银行 2011 年至 2020 年期间 193 个国家的数据。我们执行了几种计量经济学技术，即具有固定效应的面板数据、具有随机效应的面板数据、汇总 OLS、WLS。我们的结果表明，“可再生能源消耗”与“制冷度日数”和“调整后的储蓄：净森林消耗”等呈正相关，与“温室气体净排放/土地利用与林业清除”和“平均干旱指数”等呈负相关。此外，我们应用经过 Silhouette 系数优化的 k-Means 算法进行聚类分析，发现存在两个聚类。最后，我们比较了八种不同的机器学习算法来预测可再生能源消耗的值。我们的结果表明，多项式回归是预测意义上的最佳算法，平均可再生能源消耗预计增长 2.61%。JEL 代码：Q5、Q50、Q51、Q52、Q53。关键词：环境经济学、一般、环境影响评估、污染控制的采用和成本、回收利用。 1. 介绍-研究问题 在下文中，我们将分析可再生能源消费在循环经济背景下的作用，并关注环境可持续性。促使我们进行这一分析的原因一方面在于气候变化存在的经验证据，另一方面在于日益推动各国投资绿色经济的国际经济政策。最后，有必要考虑经济科学的作用，它一直警告污染产生的负面外部性。当然，工业主导的经济增长与污染之间的联系是所有国家资本主义发展的历史事实。即使在资本主义起源的欧洲，污染也摧毁了河流、森林、污染了城市并摧毁了整个人口。因此，意识到将绿色元素引入资本主义的必要性不仅是 Z 世代的趋势，而且是西方文明和全球文明的真正长期需求。当然，可再生能源在发展中国家和工业化国家都获得了大量资金和补贴。然而，人们对完全依赖可再生能源提高能源效率的可能性存在许多疑问。事实上，许多 GDP 增长迅速的国家仍然
电力负荷预测方法和途径
摘要：负荷预测是电力供应商最常用的一种策略，用于预测随时满足市场动态所需的电力或能量。电力负荷预测是电力公司发展中的一个重要过程，在电力容量分配和电力结构组织中也扮演着重要的角色；因此，它越来越受到研究者的关注。因此，电力需求预测的可靠性对于电力资源规划和电力管理系统至关重要。市场研究中数据库文件的不断增加以及数据处理，迫切需要开发一种有效的工具流程，以便从可访问的大量数据集中获取隐藏的、关键的负荷预测信息。作为计算机工程的一个潜在子集，许多机器学习技术非常适合解决这个问题。本文除了算法之外，还提供了权威权重预测实践的印象。尽管所有研究方法都很复杂，但评估表明，回归分析本身经常用于长期预测，并且经济实惠。机器学习或人工智能方法（如神经网络、支持向量机和模糊逻辑）是短期估计的理想选择。关键词：人工神经网络 (ANN)、负荷需求预测、预测方法和算法、时间序列简介预测是电力系统的重要组成部分。预测系统现在用于风力发电 (Seemant & Ling, 2021) 和风速 (Tiwari, 2022)。预测电力负荷也有利于电网和电力公司。电力是一种环保且经济高效的能源，在我们的日常生活中不可或缺 (Lin Y. et al., 2017)。电力的重要性最近急剧增加，这也成为研究的一个重要问题 (Nalcaci et al., 2018)。此外，与天然气、焦炭和石油等其他传统电力来源相比，电能更适合环保意识强的社区的需求，也更有效。此外，能源作为一种产品不同于物质商品，因为它不能大量储存，必须尽快生产。此外，由于电力行业的自由化，包括能源过剩和短缺，能源销售量变得复杂，这可能导致预测错误和严重的资金损失。此外，随着世界人口的增长和生活条件的改善，世界能源消耗预计将猛增。此外，工业正在扩张，电器产品的使用也在增加，包括微电网、电动汽车等技术的进步，以及可再生能源的生产。所有这些问题都与电网综合体的管理有关（Khamaira 等人，2018 年）。因此，在选择发电时，预测能源需求至关重要。预测需求的最大问题是选择合适的方法。随着电力使用量每年以 4% 到 7% 的速度增长，多种因素已成为发电生产的主导因素。长期以来，预测能源需求一直因管理客户需求、新活动和维护电力系统而受到批评。以能源形式使用电力被称为电网。电力成本、消耗和对化石燃料的依赖都在稳步上升。