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分析和预测到2030
能源供应安全仍然是全球政策议程的核心支柱，因为国际石油贸易流程对俄罗斯的广泛制裁和对过境临界红海运输走廊的油轮的攻击颠覆了。同时，亚洲原油和石油产品的结构短缺以及大西洋盆地不断扩大的供应盈余正在全球石油市场创建新的贸易路线。向东转向非欧洲亚洲，尤其是中国和印度，随着能源过渡的速度，推动石油市场活动的许多新挑战都恰逢其时。增加了电动汽车的使用，新兴的清洁能源技术和更广泛的效率政策正在结合绘制出石油需求的增长轨迹的速度较慢，直到我们2023 - 2030年末期的预测期结束。石油24，IEA的中期前景，探讨了这些关键发展及其对全球石油市场的影响。石油24，IEA的中期前景，探讨了这些关键发展及其对全球石油市场的影响。
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025 025 025 015 008 008 040 025 020 008 008 008 040 040 020 020 008 008 3 7 7 7 7 4 7 7 7 7 4 7 7 7 7 7 7 GOOD * * * * * GOOD * * * * GOOD * * * * * 29015 29015 29015 29015 29015 29015 29015 29015 29015 29015 29015 29015 29015 29015 29015 29015 29015 29015 29015 29015 29015 29015 29015 29015 29015 29015 29015 29015 29015
使用各种机器学习算法评估电力需求预测
能源部门在很大程度上依赖于电力负载预测的各种机器学习算法，该算法在制定发电和发电的政策中起着关键作用。功率载荷预测的精度取决于反映数据中非线性特征的许多因素。值得注意的是，机器学习算法和人工神经网络已成为当代电力负载预测中必不可少的组件。这项研究专门针对机器学习算法，涵盖支持向量机（SVM），长期短期记忆（LSTM），集合分类器，复发性神经网络和深度学习方法。该研究通过利用过去5年来利用昌迪加尔UT电力数据来精心研究短期电力负载预测。对预测准确性的评估利用了指标，例如归一化平方误差（NMSE），均方根误差（RMSE），平均绝对误差（MAE）和相互信息（MI）。与其他算法相比，LSTM的预测结果表明，LSTM的性能出色，预测误差是LSTM中最低的，而SVM中的误差最低，高13.51％。这些发现为不同机器学习算法的优势和局限性提供了宝贵的见解。使用MATLAB R2018软件进行了建议的方法的验证实验。
使用数据驱动的振荡模式预测改进了南亚季风降雨的季节预测
E. Bach，V。Krishnamurthy，S。Mote，J。Shukla，A。S。Sharma，E。Kalnay和M. Ghil（2024）。 “使用振荡模式的数据驱动预测，改善了南亚季风降雨的亚季节预测”。 国民议会E. Bach，V。Krishnamurthy，S。Mote，J。Shukla，A。S。Sharma，E。Kalnay和M. Ghil（2024）。“使用振荡模式的数据驱动预测，改善了南亚季风降雨的亚季节预测”。国民议会
通过2011年和现在的气候网络方法对实时的厄尔尼诺预测进行评估
抽象的厄尔尼诺情节是厄尔尼诺 - 南方振荡（ENSO）的一部分，这是届时气候变化的最强驱动力，可以触发全球各地的极端天气事件和灾难。以前我们已经描述了一种网络方法，该方法允许预测厄尔尼诺现象的事件约1年。在这里，我们评估了2011年至2022年之间这种方法的实时预测。我们发现该方法正确预测（2013年和2017年），这两个厄尔尼诺时期（2014-2016和2018-2019）的发作，在2019年仅产生1个错误警报。在2022年6月，该方法正确预测了2023年的厄尔尼诺事件的发作。为了确定12个实时预测的p值，我们考虑了2个无效的假设：（a）随机猜测我们假设厄尔尼诺尼诺（Elniño）在何处发生随机发生，并且（b）相关的猜测我们假设在一年中，ElNiño的末端，没有新的ElNiñño开始。我们发现p a〜 = 0。005和p b〜 = 0。015，以这种方式拒绝两个零假设，即可以偶然地获得相同的预测质量。我们还讨论了如何通过系统地减少错误警报的数量来进一步改善网络算法。在2024年，该方法表示没有新的厄尔尼诺事件。
比较夏季季风期间在印度进行重新预测预测的两种统计后处理方法
印度数以百万计的人暴露于纳尔图灾难，例如洪水和由重度致敬事件引发的山体滑坡，尤其是在夏季季风季节（Ali等人）（Ali等人。，2019年； Gupta＆Nair，2011年； UNDRR，2020年； Van Oldenborgh等。，2016年； Varikoden＆Reji，2022年； Wallemacq等。，2015年）。这些事件通常是低概率和孤立性的，并且源于同级尺度的干扰在1000 km或更多的尺度上与5至100 km的中尺度对流系统的尺度上的相互作用，并具有可能的含量增强（Francis＆Gadgil，Mohandas等，2006; Mohandas et; Mohandas et;，2020年； Sillmann等。，2017年； Sreenath等。，2022; Srinivas等。，2018年； Varikoden＆Reji，2022年； Viswanad-Hapalli等。，2019年）。与极端降水有关的灾难可能导致大量死亡（Mahapatra等人，2018年； Ray等。，2021; UNDRR，2020年），以及对财产和基础设施的广泛损害，牲畜丧失以及农作物和农业土地的破坏（Revadekar＆Preethi，2012年）。此外，在季风季节，印度极端降水事件的频率，强度和空间变异性在最近几十年中显示出显着的趋势，预计整个21世纪将继续增加（Ali等人。，2019年； Ghosh等。，2012年； Goswami等。，2006年； Mukherjee等。，2018年； Pattanaik＆Rajeevan，2010年； Roxy等。，2017年；辛格等。，2019年； Sooraj等。，2016年）。及时，高质量且可靠的预测此类极端事件及其对印度的分散的可能性，对于为当局提供有效的早期警告至关重要，以改善对灾难的反应和准备，2006年； Mahanta＆Das，2017; Uccellini; Uccellini＆uccellini＆ten Hoeve，2019年）。印度国家中型天气前铸造中心（NCRMWF）使用NCRMWF版本的英国MET Office Unified Model的NCRMWF版本的全球和区域配置产生数值天气预报。由于对降水的确定性预测，尤其是极端事件的预测，由于天气的混乱性质以及预测误差的相关指数增长（例如，由潮湿对流的模型限制和在初始条件下的模型限制引起的）是首选方法是首选的方法。他们提供了对未来状态的范围的估计，从而量化了不确定性，并为发生极端天气事件的产量概率（Ashrit等人，2020年； Mukhopadhyay等。，2021）。NCMRWF集合预测系统（NEP）通常由（a）全球预测（NCMRWF全局合奏预测系统[NEPS-G]），有23个成员（一个对照和22个对照组和22个受扰动成员），销售时间为12天，在12公里的分辨率下为10天
基于花粉的全新世气候趋势的重建DIV AI模型比物理学更好的天气预测...
Charlton-Perez，A。J. Orcid：https：//orcid.org/0000-0001-8179-6220，Dacre，H。F. Orcid：https：//orcid..org/0000-0003-0000-0003-4328-4328-9126 https://orcid.org/0000-0001-8658-362X，Harvey，B。Orcid：https：//orcid.org/0000-0000-0000-0002-6510-8181，Harvey，N.J.orcid： https://orcid.org/0000-0003-1480-3755，Lee，R。W. Orcid：https：//orcid.org/0000-0000-0002-1946-5559，Swaminathan，R.Orcid：orcid：orcid： A. OrcID：https：//orcid.org/0000-0003-0278-952X（2024）AI模型是否比基于物理的模型产生的天气预测更好？StormCiarán的定量评估案例研究。NPJ气候和大气科学，7。93。ISSN 2397-3722 doi：https：//doi.org/10.1038/s41612-024-00638--W
![为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器收集数据，从而基于深度学习和人工智能建立有效的解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，带来了商机，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测方面，集成深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，由人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高预测准确性。此外，在工业环境中，通过人工智能增强的传感器在监控设备健康状况、预测潜在故障和安排维护方面发挥着优化制造运营的关键作用。](/simg/f/f35968dfeaed06f5c0286399ab4f1fb8e15e2e87.png)
为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器收集数据，从而基于深度学习和人工智能建立有效的解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，带来了商机，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测方面，集成深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，由人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高预测准确性。此外，在工业环境中，通过人工智能增强的传感器在监控设备健康状况、预测潜在故障和安排维护方面发挥着优化制造运营的关键作用。
为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器来收集数据，以便建立基于深度学习和人工智能的有效解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，提供了商业机会，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测中，集成了深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高其预测准确性。此外，在工业环境中，人工智能增强的传感器在优化制造运营方面发挥着至关重要的作用，可以监测设备健康状况、预测潜在故障并提前安排维护 [ 9 – 12 ]。这种方法减少了运营停机时间并提高了整体效率。在此背景下，“传感器和应用中的人工智能和深度学习”特刊收集了关于人工智能（特别是深度学习）和传感器技术在各个领域的新发展的高质量原创贡献，以及分享想法、设计、数据驱动的应用程序以及生产和部署经验和挑战。本期特刊征文主题包括制造、机械和半导体的应用和传感器；建筑、施工、楼宇、电子学习的智能应用和传感器；推荐系统；自动驾驶汽车、交通监控和运输的应用和传感器；物体识别、图像分类、物体检测、语音处理、人类行为分析；以及其他相关传感应用 [ 13 , 14 ]。