1 塞浦路斯国际大学经济与行政科学学院工商管理系,尼科西亚,土耳其,2 北京理工大学管理与经济学院,北京,中国,3 北京理工大学能源与环境政策研究中心,北京,中国,4 ILMA 大学工商管理系,卡拉奇,巴基斯坦,5 尼桑塔西大学经济、行政与社会科学学院经济学系,伊斯坦布尔,土耳其,6 乌拉尔联邦大学核能与可再生能源系,叶卡捷琳堡,俄罗斯,7 阿斯旺大学工程学院电气工程系,阿斯旺,埃及,8 萨塔姆·本·阿卜杜勒阿齐兹王子大学工程学院电气工程系,阿尔哈尔吉,沙特阿拉伯,9 赫勒万大学工程学院电力与机械工程系,埃及
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。
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。
摘要。已提出合作虚拟电厂生态系统(CVPP-E)和认知家庭数字双胞胎(CHDT)的概念,为可再生能源社区(REC)中家庭的有效组织和管理做出了贡献。这两个想法都可以由数字双胞胎表示,彼此相互补充。CHDT可以建模为软件代理,旨在具有某些认知能力,可以使他们根据其所有者的偏好或价值系统做出自主决策。由于其认知和决策能力,这些代理人可能会表现出一些行为属性,例如参与协作,相互影响彼此以及采用某种形式的社会创新能力。这些行为属性有望促进合作,这些属性被设想为提高CVPP -E的生存能力和可持续性。因此,本研究试图证明CHDT可以相互影响彼此朝着共同目标相互影响的能力 - 从而促进可持续的能源消耗。我们采用了一种多方法仿真技术,该技术涉及在单个仿真平台上集成多个模拟范式,例如系统动力学,基于代理的事件模拟技术。研究结果表明,相互影响可以增强生态系统中的可持续消费。
可回收或清洁能源基础是水力,生物质,风和太阳能。上述能源不仅降低了对常规能量储备的过度依赖性,而且还减少了不同类型的污染(Ullah等,2020)。以后从常规能源过渡到可回收能源是新业务的窗户机会,这些新企业刺激了欠发达国家人民的就业水平和生活水平(Zhang等,2018; Murshed等,2021)。在巴基斯坦等发展中国家,人力资本是经济活动的主要组成部分,并被通知传统能源消耗严重影响人力资本,从而导致经济活动缓慢并减少经济增长(Asgar等,2020年)。使用固体和化石的使用燃料为家庭用途,即烹饪食物会导致各种人类疾病,例如结核病(Hanif,2018; Hanif等,2019)。
北京交通大学(中国) 香港理工大学(中国) 纽约州立大学布法罗分校(美国) 西北大学(美国) 复旦大学(中国) 加州大学戴维斯分校(美国)和香港中文大学(深圳)(中国) 北京大学(中国) 南京大学(中国) 华中科技大学(中国) 华盛顿大学(美国) 不列颠哥伦比亚大学(加拿大) 中佛罗里达大学(美国) 中国科学技术大学(中国) 中兴通讯股份有限公司(中国) 中兴通讯股份有限公司(中国) 北京理工大学(中国) 中兴通讯股份有限公司(中国) 中国科学院微电子研究所(中国) 法政大学(日本) 西南交通大学(中国) 清华大学(中国) 中国科学院深圳先进技术研究院(中国) 德岛大学(日本) 浙江大学(中国) 西安电子科技大学(中国) 佐治亚大学(美国) 三菱电机研究实验室(美国) 萨里大学(英国) 上海交通大学同济大学(中国) 东南大学(中国) 中兴通讯股份有限公司(中国) 哥伦比亚大学(美国) 中兴通讯股份有限公司(中国) 南京邮电大学(中国) 爱荷华州立大学(美国) 澳门大学(中国) 中兴通讯股份有限公司(中国) 埃塞克斯大学(英国) 新南威尔士大学(澳大利亚) 微软亚洲研究院(中国) 悉尼科技大学(澳大利亚) 浙江大学
(a)传统水电功率的能耗。可再生能源不包括由抽水存储产生的水电性。 (b)电力,商业和工业部门的公用事业规模发电厂(大于或等于1兆瓦)的太阳能消耗(容量大于或等于1兆瓦),以及小型太阳能光伏系统(大小小于1兆瓦)的小型太阳能光伏系统(尺寸小于1兆瓦)。 (c)来自生物源,垃圾填埋气,污泥,农业副产品和其他生物量的市政固体废物。 (d)燃料乙醇和基于生物量的柴油(E)的损失和副产品,用于工业和商业部门的小计可能不等于组件的总和。 工业部门的小计包括未单独显示的乙醇消耗。 商业部门的小计包括未单独显示的乙醇和水力消耗。水电性。(b)电力,商业和工业部门的公用事业规模发电厂(大于或等于1兆瓦)的太阳能消耗(容量大于或等于1兆瓦),以及小型太阳能光伏系统(大小小于1兆瓦)的小型太阳能光伏系统(尺寸小于1兆瓦)。(c)来自生物源,垃圾填埋气,污泥,农业副产品和其他生物量的市政固体废物。(d)燃料乙醇和基于生物量的柴油(E)的损失和副产品,用于工业和商业部门的小计可能不等于组件的总和。工业部门的小计包括未单独显示的乙醇消耗。商业部门的小计包括未单独显示的乙醇和水力消耗。
1,如果生物量能源消耗到经济增长,增长假设是有效的。当有证据表明从经济增长到生物量能源消耗的单向因果关系的证据时,保护假设是有效的;反馈假设在生物质能源消耗与经济增长之间存在双向因果关系证实。当生物质能源使用与经济增长之间没有任何因果关系时,支持中立假设。