AI助力降低碳排放
盡管AI大模型是碳排放大戶,但以AI為代表的前沿科技也正在為降
碳減排做出貢獻。
百度與咨詢機構(gòu)IDC(International Data Corporation)聯(lián)合進行的研究顯示:與AI相關的技術減碳貢獻占比會逐年提升,到2060年將至少達到70%,減碳總量預計超過350億噸。
以交通行業(yè)為例,2020年中國交通行業(yè)的碳排放估測量為10.4億噸,占全國總體排放的9%。
而在驅(qū)動交通行業(yè)降碳減排過程中,使用以智能信控為主的緩堵型智能交通技術,可以有效提升城市主要道路交叉口的通行效率,千萬級人口城市因此每年可至少減碳4.16萬噸——這相當于1.4萬輛私家車行駛一年的碳排量。
從目前的實踐來看,理解和實現(xiàn)減排的關鍵是對減排的效果進行預測和監(jiān)控,而AI在
節(jié)能減排中具有預測排放、監(jiān)測排放、減少排放三個關鍵應用。
據(jù)《
碳中和產(chǎn)業(yè)發(fā)展白皮書》顯示,在預測排放方面,AI 能夠根據(jù)當前減排工作和需求,預測未來的碳排放量,同時為碳排放定下排放量指引。
在監(jiān)測排放方面,AI 能實時跟蹤碳足跡數(shù)據(jù),從采購、生產(chǎn)、銷售、運維、物流等全環(huán)節(jié)收集數(shù)據(jù),提升監(jiān)測準確性。
在減少排放方面,AI 收集各環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)后,能夠以全局視角對各環(huán)節(jié)工作流程做出優(yōu)化調(diào)整。
事實上,在AI助力碳減排方面,目前國內(nèi)多個領域已有應用。
在
新能源領域,突出問題在于其具有波動性、隨機性、間歇性特點。
通過AI技術結(jié)合仿真計算,對風光電的不穩(wěn)定情況做場景預測,如:結(jié)合風速、風向、光照強度等自然氣象特征對未來的發(fā)電量進行合理的預測,向電網(wǎng)輸出更精準的發(fā)電計劃,將新能源的不確定性、不穩(wěn)定屏蔽在技術層之下。
再比如,水務集團的管轄范圍包括原水、制水、供水、排水、污水、節(jié)水等。
以居民供水為例,水壓過大,所需能耗大,管網(wǎng)漏損率高,可能會引起爆管事件;而水壓過小,可能會造成居民用水不便。
為了解決這一問題,水務集團在地下部署硬件傳感器監(jiān)測水壓、建設水務大腦,在保證安全、穩(wěn)定供水的前提下,通過AI技術可以實現(xiàn)智能化調(diào)壓控制、能耗優(yōu)化。
不僅如此,AI降碳技術也應用在電廠、園區(qū)、數(shù)據(jù)中心等能源消耗較高的業(yè)務場景中,對其生產(chǎn)用電需求進行精確預測和控制,進行耗電設備、碳足跡的優(yōu)化。
結(jié)語 夲呅內(nèi)傛萊源?。骇鎲┨?排*放^鮫*易-網(wǎng) τā ńpāīfāńɡ.cōm
AI技術的進步給人類帶來了諸多便利,但也必須在發(fā)展中關注環(huán)境問題。
未來AI如何實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展,以及AI如何更好地支撐雙碳領域的變革,仍是亟需各行業(yè)共同解決的問題。
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