27、智能城市可再生能源系统中的机器学习应用

智能城市可再生能源系统中的机器学习应用

1. 智能城市与可再生能源概述

智能城市旨在通过经济增长、完善的道路设施、技术进步、智能交通发展、环保电气基础设施以及高品质空气净化器等多种方式，全面提升居民的生活质量。不过，智能城市并没有一个标准的定义，而是会根据特定地区的需求来界定。

能源领域在推动经济增长方面起着至关重要的作用，并且有望为构建更可持续的经济奠定基础。在提升电力系统基础设施方面，一种可行的方法是用可再生能源替代传统能源，如用太阳能、风能、沼气/生物质能、燃料电池、潮汐能等取代煤炭、天然气、石油等。传统能源一旦耗尽就无法再生，而且会在全球范围内导致大量的二氧化碳和其他温室气体排放，对环境造成危害。因此，有必要限制这些排放，并实施有助于改善生活质量的政策。《京都议定书》促使各国采取措施，按照既定目标削减温室气体排放。这些目标应与本世纪中叶实现净零排放的总体目标相一致，为此，各国需要加大对可再生能源的投资、遏制森林砍伐、鼓励使用电动汽车等。

可再生能源具有环保、清洁且储量丰富的特点。国际能源署（IEA）的报告显示，2021 年太阳能光伏发电在可再生能源总增长中占比超过一半，其次是风能和水能。预计到 2026 年，可再生能源装机容量将占全球总装机容量增长的约 95%。全球可再生能源装机容量预计到 2026 年将增长 60%，超过 4800GW。在印度，可再生能源潜力巨大，太阳能光伏发电引领市场，政府还设定了到 2030 年实现 500GW 可再生能源装机容量的宏伟目标。全球风能理事会（GWEC）报告称，全球可用的风力发电总装机容量为 743GW，可在全球范围内减少多达 11 亿吨的二氧化碳排放。然而，目前风力发电的部署速度即使到本世纪中叶也不足以实现碳中和，因此需要加快风力发电