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通过人工智能绿色氢能智能电网实现能源转型 Bhavay Bhaskar Singla*、NS Thakur** *（印度国家能源研究中心
智能微电网是可以单独运行或与电网并行运行的局部电网。智能微电网可以使用太阳能电池板、风力涡轮机、电池和绿色氢系统来产生本地可持续电力。智能微电网还可以通过实现需求响应、负荷管理和电网服务来增强电力系统的弹性、效率和安全性。[2] 人工智能可以为这些系统的设计、运行和管理提供智能和最佳解决方案，在加速向基于绿色氢的智能微电网过渡方面发挥重要作用。人工智能 (AI) 可以帮助模拟和优化基于绿色氢的智能微电网的规模和设计，这取决于可再生能源供应、负荷需求、电价、电解和燃料电池性能以及温室气体排放。神经网络、强化学习和模糊
本章应引用如下：Bhaskara, RW 和 CEN Setyawati (2024)，“碳捕获、利用和储存以及水力发电的最新发展
碳捕获与储存 (CCS) 和碳捕获、利用和储存 (CCUS) 涉及捕获二氧化碳并将其储存在地下以减少排放的活动。捕获活动通常在大型点源中进行，例如发电或利用化石燃料燃烧并产生排放的工业过程。关于储存，有两种类型：(i) 盐水层，可归类为 CCS；(ii) 枯竭的油气井，可归类为 CCUS。枯竭的油气井采用技术支持，以提高石油和天然气的产量，同时将二氧化碳储存在地下，这被称为“提高采油率”或“提高采气率”。排放源和储存地点通常不近，因此二氧化碳运输也是 CCS/CCUS 技术的重要组成部分。运输可以通过航运或管道进行。
Bhaskaracharya 国家空间应用和地理信息研究所 (BISAG-N) 是印度空间与空间科学部下属的一个独立科学协会。
Z. 项目管理委员会 (PMC) 由本谅解备忘录签署方的运营团队以及 SPC 提名的其他成员组成，负责开展有效的利益相关方协调和项目管理，以促进本谅解备忘录条款方面的成功合作。PMC 将监督的方面包括但不限于：