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北美 - 能源的基础结构 -
设施，加工和分馏厂可将天然气，原油和其他产品从井到最终使用和出口市场运输。中游模型最近向自资助的增长，高回报资本投资和增强合同协议的转变显着增强了该行业的财务状况。这种转变导致业务风险降低，估值倍数的提高以及对市场波动性的更高弹性，从而使这些公司与商品价格波动的相关程度降低。近年来，能源基础设施公司在促进能源过渡，支持LNG出口的增长，石化原料，AI应用程序和数据中心的功耗以及新技术
分布式能源的兴起：
作为世界第三大温室气体，印度已承诺到2070年实现净零碳排放。电力部门处于脱碳计划和分配能源（DERS）的最前沿，预计将在使该国最终从化石燃料发电（尤其是煤炭上）过渡方面发挥关键作用。ders是物理或虚拟资产，它们位于分销网格中的需求附近，可以为电力系统，个人客户或两者提供价值。随着传统柔性化石燃料产生的份额在功率组合，分布式生成，储能和需求响应中的下降将成为系统灵活性的重要来源。具体来说，电动汽车（电动汽车）的兴起和对冷却服务的电力需求为分散的灵活性提供了重要的机会。但是，印度电力部门需要进行一系列改革，以使其与权力下放范式的兴起保持一致。这些包括在市场架构的领域，传输和分销网络运营商之间的协调，改革分销部门以及零售关税的合理化。
可再生能源的重要性
可再生能源是一种重要的资源，因为无需使用自然资源，它就能够提供现成的电力供应。它还存在燃料泄漏等环境问题的风险，排放问题也很少，同时还减少了对进口燃料的需求。随着燃料多样化和供应的稳定，可再生能源可以满足我们未来几年的电力需求。可再生能源的效率取决于所使用的资源。有些资源比其他资源更有效、更易获得，而有些资源，如地热，由于可获得性，在某些地方非常有用，而在其他地方则不然。然而，尽管存在这些挑战，可再生能源仍有能力将电力部门的排放量减少约 80%。没有“最佳类型”的可再生能源，广泛使用取决于地点。例如，冰岛拥有丰富的地热资源，而苏格兰高地等地非常适合风力发电厂。在其他地区，太阳能最适合，而美国则投资了水力发电。合理的可再生能源既有有用的优点，也有缺点，通常与供应有关，这意味着唯一的解决方案通常是一起使用各种形式的资源。通过对世界各国的研究发现，德国可再生能源使用量最高，为12.74%。其次是瑞典（10.96%）、英国（11.95%）、意大利（8.8%）、西班牙（10.17%）、日本（5.3%）、巴西（7.35%）、澳大利亚（4.75%）、美国（4.32%）和
可持续能源的作用
在我们的加勒比海领域，可持续发展必须是整体，包容和多维的，并应确保我们的生态系统能够促进和自我自我，以确保我们地区的生存并为子孙后代留下遗产。它必须与结合经济，社会和环境方面的幸福状态有关，在这些状态下，我们仔细平衡了我们如何利用和部署资源来满足我们的需求，同时维护自然环境。不想听起来重复，它要求我们特别注意建立弹性生态系统，包括社会弹性（健康，教育，文化心态）；机构弹性（机构能力）；生产弹性（我们的绿色，蓝色和橙色经济体，私营部门发展，克服外部冲击（贸易，溢出）的生产能力）；财务弹性（财务管理，可用性和融资获取）；和环境弹性（从自然灾害和危害中恢复）。非常重要的是，它还要求我们评估这些要素的相互作用如何影响我们的福利。
人工智能与能源的集成（......
2.伊朗拉什特吉兰大学 2 校区物理系 摘要：在过去十年左右的时间里，人工智能 (AI) 技术以惊人的速度发展，如今几乎任何处理大量数据的行业都在利用人工智能，将其融入日常运营中。与此同时，全球 70 亿人塑造了世界能源系统，直接影响了可再生能源和不可再生能源的基本驱动力，以满足对电力的需求。这些能源可以从自然界获得，例如太阳能、风能等，也可以从人造能源中获得，例如 NPP (核电站)，其形式可以是裂变（曼哈顿计划以来的一项古老技术），也可以是聚变（磁约束或惯性约束）。与此同时，人工智能控制核反应堆即将实现。基本思想是应用 AI 及其两个子集组件 ML（机器学习）和 DL（深度学习）技术来处理来自反应堆的海量数据，发现其中的模式，并将它们调到机组的人工操作员那里，这也是不可侵犯的。此类核反应堆的设计人员将结合模拟和现实世界的数据，比较每种情况，以建立“对他们可以预测什么以及他们的预测的不确定性范围的信心”。最后，操作员将做出最终决定，以确保这些发电厂在运行时安全，以及如何保护它们免受网络攻击、自然或人为灾难。在这篇简短的交流文章中，我们想看看如何证明其中的一些概念；然后核电站制造商可以采纳并将其用于新一代反应堆的设计中。关键词：AI、ML、DL、可再生和不可再生能源、聚变和裂变反应堆、SMR（小型模块化反应堆）和第四代系统、IoT（物联网）、动态站点、投资回报率、总拥有成本。1.简介
