XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System能源消耗
生命周期和能源消耗...
如今，仅乘用车排放量就占全球温室气体排放量 (GHG) 的 15%。汽车行业意识到了这一点，并在过去十年中采取措施实现脱碳。与生命周期六个阶段相关的排放量是根据 LCA 数据库确定的，该数据库根据收集的不同类型、单位、尺寸和地理区域在生命周期内的排放数据编制而成。通常，内燃机汽车 (ICE) 在行驶时会不断排放二氧化碳，而电池电动汽车 (BEV) 和燃料电池电动汽车 (FCEV) 则不会。向电动汽车的过渡是否清洁，取决于为汽车充电所用的能源。每辆 BEV 汽车每年约占该国电力系统 2.2 MWh 的负荷，而由于能源转换方式，内燃机汽车每年约占 11.9 MWh 的燃料当量负荷。
各部门能源消耗
注 1. 电力系统能量损失。电力系统能量损失计算为电力部门的总一次消耗（见表 2.6）与销售给最终客户的电力总能量含量（见表 7.6 和 A6）之间的差额。这些损失大部分来自将热能转化为机械能，以驱动化石燃料、生物质能和核电厂的发电机。这些损失是这些发电厂（蒸汽电、燃气电和联合循环）热力循环的必要特征。总体而言，总能量输入的约三分之二在转换过程中损失。除了转换损失外，其他损失还包括发电厂用电、从发电厂到最终用户的电力传输和分配（也称为“线路损失”）以及未说明的电力。目前，在发电量中，约有 5% 在工厂使用中损失，7% 在传输和分配中损失。总损失按每个部门在总电力销售中的份额比例分配给最终使用部门。
阐明能源消耗
摘要本研究研究了实时电力价格可视化对家庭能耗行为的影响。随着全球能源需求不断增长和减少碳排放的紧迫性，有效管理电力消耗变得越来越重要。该研究的重点是具有可变的电价合同的家庭，并探讨视觉提示（例如智能LED设备）如何影响其能源使用模式。该设备使用颜色编码来发出电力价格的信号，为家庭提供一个简单的工具，以调整其对实时成本变化的消耗。数据是通过参与家庭的调查，访谈和每小时消耗记录收集的。结果表明，尽管有之前参与能源使用的家庭对LED信号的响应更快，但总体而言，该设备对消费行为产生了积极影响。但是，有孩子和公寓里的家庭不太可能修改常规。该研究还强调，需要长期研究以充分了解此类干预措施的持久影响，尤其是在季节性价格变化和行为随着时间的变化方面。这项研究对实时反馈如何支持可持续的能源使用，并为未来的研究提出指示，为您提供了宝贵的见解。
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。
使用机器学习建模能源消耗
电气、金属、塑料和食品制造业是美国的主要能源消耗行业。自 1981 年以来，美国能源部工业评估中心 (IAC) 一直对多个行业的能源数据进行审计，并提出提高能源效率的建议。在本文中，我们使用统计和机器学习技术从 IAC 数据集中获取见解，该数据集收集了 1981 年至 2013 年收集的 15,000 多个样本。我们使用机器学习技术（例如多元线性回归、随机森林回归器、决策树回归器和极梯度提升回归器）开发了能源消耗预测模型。我们还使用支持向量机、随机森林、K 最近邻 (KNN) 和深度学习开发了分类器模型。使用该数据集的结果表明，随机森林回归器是最佳预测技术，R2 为 0.869，随机森林分类器是最佳技术，精度、召回率、F1 分数和准确率分别为 0.818、0.884、0.844 和 0.883。深度学习在 10 个周期后的训练和测试中也表现出色，准确率约为 0.88。机器学习模型可用于对工厂的能源消耗进行基准测试并发现提高能源效率的机会。