7、人工智能在可再生能源管理与可持续发展中的应用与挑战

人工智能在可再生能源管理与可持续发展中的应用与挑战

1. 引言

能源的生产与消耗之间的关系，对一个国家的经济发展至关重要。传统能源的使用和供应引发了诸多全球性问题，如全球变暖、环境污染等，包括空气污染、森林砍伐、臭氧层损耗、酸雨、温室气体排放等。为实现可持续的能源未来，全球正逐渐转向清洁能源。可再生能源，如水电、地热能、潮汐能、太阳能和风能，是传统能源的可行替代方案，能缓解环境、经济和社会问题，减少有害排放。

人工智能在可再生能源的设计、优化、评估、运营、分配和监管等多个方面得到广泛应用。随着计算机资源、先进工具和数据收集方法的不断发展，人工智能在可再生能源系统中的集成度越来越高。与传统方法相比，人工智能能提供更高的准确性和精度。预计到2025年初，可再生能源将超过煤炭成为全球电力生产的主要来源，到2027年其在电力结构中的占比将达到38%。

以下是2010 - 2027年不同能源累计发电容量占比情况：
| 年份 | 太阳能 | 风能 | 氢能 | 生物能源 | 煤炭 | 天然气 |
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
| 2010 | 0.8 | 3.5 | 19.8 | 1.4 | 31.2 | 26.7 |
| 2011 | 1.3 | 4.1 | 19.5 | 1.4 | 31.3 | 26.4 |
| 2012 | 1.8 | 4.7 | 19.3 | 1.5 | 31.2 | 26.3 |
| 2013 | 2.3 | 5.1 | 19.4 | 1.6 | 31 | 26 |
| 2014 | 2.9 | 5.7 | 19.2 | 1