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World File Search System能源消耗
英国 2024 年能源消耗方法文件
• 本表按不同燃料类型汇总了各部门的能源消耗。工业、交通运输、家庭和服务业的数据来自 DUKES 最终用户能源消耗数据，请参阅 DUKES 1.1.5。 • 公路运输（附加细目）使用外部承包商提供的按车辆类型（例如汽车、重型货车）划分的燃料消耗数据计算，以估计公路运输部门客运和货运最终能源消耗的比例。公路部门消耗的电力和天然气不包含在该细目中。 • 直到 1995 年，高炉煤气都包括在焦炭和精煤中，包括电力转换、焦炉使用和损失。从 1996 年起，高炉煤气包含在总量中，仅包括焦炉和损失，这与编制能源平衡表的方法一致。
隔热对能源消耗的影响...
本研究考察了隔热对不符合建筑法规的现有房屋的热舒适性和能耗的影响。隔热包括在天花板和地板上添加聚苯乙烯层，这些区域是热量增加和损失最大的区域。改造后，研究结果表明冬季所需的供暖能量减少了 55%。夏季空调功率减少了 18%。使用 DesignBuilder 软件对房屋进行的模拟显示，供暖和制冷所需的能量分别减少了 42% 和 17%。TRNSYS 软件模拟表明年平均能耗减少 500 kWh。夏季两天的实验结果测量证明，房屋的室内温度不超过 25.1°C，并且无论外部温度如何变化都保持稳定。隔热是降低能耗和实现建筑物热舒适的一种有前途的解决方案。
验证报告温室气体排放和能源消耗
TÜV SÜD Slovakia as a Certification Body is a holder of accreditations released by SNAS (Slovak National Accreditation Service) - a national accreditation body recognized by the Slovak government fulfils an important function in the national system of conformity assessment, introduced to eliminate technical barriers of domestic and international trade in the Slovak Republic and to support the required quality standard of products, services and consumer protection.根据ISO/IEC系列17000（EN Series 45000）确定的国际公认的原则（EN Series 45000），对斯洛伐克的技术活动认证，这是SR政府在2004年5月与欧洲联盟有关的欧洲联盟有关的基本前提。
可再生能源消耗和自然资源 - ...
Guzel, AE, Okumus, İ. (2020)。重新审视东盟五国的污染避风港假说：面板数据分析的新见解。环境科学与污染研究 27:18157-18167。Haini, H. (2021)。研究 ICT、人力资本和碳排放的影响：来自东盟经济体的证据。国际经济学 166:116-125。Zeraibi, A.、Balsalobre-Lorente, D.、Murshed, M. (2021)。可再生电力发电、技术创新、金融发展和经济增长对东盟五国生态足迹的影响。环境科学与污染研究 28:51003-51021。Phong, LH (2019)。环境库兹涅茨曲线存在下的全球化、金融发展和环境退化：来自东盟五国的证据。国际能源经济与政策杂志。 Khan, I.、Hou, F.、Le, HP、Ali, SA (2021)。自然资源、城市化和增值制造业是否影响环境质量？来自十大制造业国家的证据。资源政策 72：102109。
分析人工智能和数据中心能源消耗
可能改变数据中心负载增长轨迹的一个关键不确定因素是生成式 AI 模型的使用。2022 年 11 月 30 日，OpenAI 发布了 ChatGPT，这激发了公众和企业的想象力。关于这些工具将得到多么广泛的使用以及它们将在多大程度上改变计算需求的证据才刚刚开始出现。据估计，这些早期的应用程序需要大约十倍的电力——从传统谷歌搜索的 0.3 瓦时到 Chat-GPT 查询的 2.9 瓦时——来响应用户查询。根据用户提示和其他新兴 AI 应用程序创作原创音乐、照片和视频可能需要更多的电力。全球互联网用户多达 53 亿，这些工具的广泛采用可能会导致电力需求发生重大变化。另一方面，历史表明，增加处理能力的需求在很大程度上被数据中心效率的提高所抵消。
2023 年美国按来源和部门划分的可再生能源消耗
废弃物：生物来源的有机非化石材料，是副产品或废弃产品。包括来自生物源的城市固体废物、垃圾填埋气、污泥水、农作物副产品、秸秆和其他生物质固体、液体和气体；但不包括木材和木材衍生燃料（包括黑液）、生物燃料原料、生物柴油和燃料乙醇。注：EIA 生物质废物数据还包括专门为能源生产而种植的能源作物，这些作物通常不构成废物。
2023 年美国各来源和部门的能源消耗
b 电力行业包括纯电力和热电联产 (CHP) 电厂，其主要业务是向公众出售电力或电力和热能。这些电厂消耗的能源反映了 MER 附录 A 中电力的近似热耗率。总数包括电力净进口的热含量，未单独显示。电力系统能源损失计算为电力行业消耗的一次能源减去销售给最终消费者的电力的热含量。请参阅 MER 第 2 节末尾的注释 1“电力系统能源损失”。c 终端使用行业消耗的一次能源和销售给最终消费者的电力，不包括电力系统能源损失。工业和商业部门的消耗包括该行业内的热电联产和纯电力电厂的一次能源消耗。
运营能源消耗和碳排放库存
二氧化碳，甲烷和一氧化二氮都包含在所有发射总计中，并反映在发射强度图中。强度数字包括范围1、2和3的排放。范围1排放是来自组织拥有的运营，包括公司拥有或受控的车辆和建筑物的直接排放。范围2排放是从购买的电力，蒸汽，加热和冷却的间接排放。范围3排放是整个组织价值链中产生的所有其他间接排放。基于位置的范围2电气排放反映了发生消耗的电网的平均排放强度。基于市场的范围2电力排放反映了我们通过合同工具（例如可再生电证书）选择的电力的排放。从2022年开始，我们不再为公司位置购买可再生电证书，因此我们基于位置和基于市场的排放量是相同的。我们继续为我们的顾问和服务办公室地点购买可再生电证书，并在我们核算净碳排放量时考虑了通过这些购买的避免排放。
利用人工智能预测能源消耗
摘要：本文全面回顾了人工智能 (AI) 在工业 4.0 背景下的整合，强调了其对各个行业的变革性影响及其在可持续能源管理的能源消耗预测中的具体应用。从工业发展的历史视角开始，从自动化到当前的信息物理系统时代，这篇评论强调了人工智能在重塑制造流程中的关键作用。本文探讨了人工智能在能源领域的多种应用，特别是其在短期负荷预测、需求响应优化以及对太阳能和风能等可再生能源的准确预测方面的有效性。讨论了由于分散化和电网连接设备的激增而导致的电力系统日益复杂化，强调了人工智能促进的有效信息交换的重要性。此外，这篇评论深入探讨了用于能源预测的各种模型，包括监督学习模型、人工神经网络和深度学习模型。概述了人工智能在电力系统控制、管理、能源市场定价和政策建议中的实际应用，展示了其在优化能源效率和平衡电力生产和消费方面的潜力。人工智能在改善供需预测方面的作用的实际例子，例如谷歌子公司 DeepMind 增强了风力发电量预测，凸显了这些技术对现实世界的影响。然而，摘要也承认了现有的挑战，包括理论背景不足、实践专业知识不足和资金限制阻碍了人工智能在能源行业的广泛应用。总之，本文对人工智能在预测能源消耗方面的现状、挑战和潜力提供了宝贵的见解，为不同行业的可持续能源管理提供了路线图。
OOH能源消耗和CO排放的分析
这份与毕马威（KPMG）一起进行的新报告发现，在家中最可持续的广告平台，以最低的功耗运行，并且在观看时，每印象都以最低的功耗，并且在观看时产生最少的碳排放量。英国的所有OOH仅占英国总功耗的0.067％，其碳足迹占信息通信技术（ICT）行业产生的总排放量的0.83％，该部门涵盖任何将存储，检索，操作，操纵，传输或以电子方式以电子形式获得信息的产品E.G。个人计算机，平板电脑，智能手机，电视和电子邮件。