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后疫情時代 智慧城市將徹底改變能源消耗模式

發布時間:2020/7/20 10:17:25信息來源:互聯網 人氣點擊:次 推薦等級

  新型冠狀病毒(COVID-19)大流行可能使許多投資計劃擱置,但它也突顯了全球在節能城市中實現可持續生活的動力。

后疫情時代 智慧城市將徹底改變能源消耗模式

  COVID-19及其遏制措施帶來的經濟放緩已經使許多國家和地方政府考慮建立更美好的未來,其中包括更加智能地利用能源,提升能源使用效率。

  技術和創新是幫助城市更有效地利用能源的不可或缺的一部分,而世界許多地方正朝著提高環保意識和減少溫室氣體排放的戰略方向邁進。

  ARC Advisory Group在本月初表示,在大流行期間,政府正在利用技術投資來抑制冠狀病毒的傳播,并在COVID-19爆發后幫助經濟發展。該通報稱,盡管目前存在不利因素,許多城市仍在繼續尋求對“智能城市”技術的投資,這可能對經濟復蘇有利。

  國際能源署(IEA)在去年關于能源效率和數字化的報告中說,通過各種算法、數字仿真和人工智能(AI)進行的數據分析可以通過影響能源使用的實際變化來提高能源效率。

  “數字賦能”使得智能建筑、車輛和工業設施能夠為能源系統提供新的靈活負載來源,這有助于減少供給側的可再生能源限制,并支持社區優化并減少能源消耗。隨著系統中可再生能源的增加以及社區居民的配合,最終結果是能源系統效率更高,這要歸功于減少了與生產和分配能源有關的損失。”

  新冠病毒大流行給城市提供了提高能源效率和減少碳足跡的獨特機會。

  技術專家Ankit Mishra在《福布斯》(Forbes)中寫道,技術在幫助城市充分利用智能公用事業、智能出行和智能建筑方面發揮著至關重要的作用。

  智能公用事業

  IEA在上個月的《智能電網》報告中表示,世界各地的公用事業已經開始使用更多的AI和數字孿生技術來容納電網中更多的可再生能源發電。盡管2019年電網的總體投資連續第三年下降,但技術變得更加智能,對先進的計量基礎設施,公用事業自動化和電動汽車充電基礎設施的投資占電網總支出的15%以上。 IEA的估計顯示,數字網格基礎設施投資的份額從2014年的10%增加到2019年的17%。

  根據IEA的數據,歐洲的公用事業公司Iberdrola,Enel,Rte和e.On以及美國的Exelon,Duke和Edison International去年在軟件方面的支出均創歷史新高。

  如今,美國的一些公用事業公司使用先進的技術來簡化電網運行。

  例如,向500萬美國人供電的美國電力公司(AEP)讓西門子創建了一個電氣數字孿生(electrical digital twin),以簡化電網規劃并更好地管理可再生能源對電網的日益增長的貢獻。

  西門子北美數字電網業務負責人Mike Carlson表示:“其中存在的所有組件都是在特定的連接設備級別上表示的,并可以對系統的運行狀況、能夠完成的功能以及計劃要執行的操作進行多種分析和視圖分析。”。

  圣地亞哥天然氣和電力公司(SDG&E),PA咨詢公司以及預測分析解決方案提供商Toumetis在四月表示,他們共同開發了iPredict——“世界上第一個通過提前數周預測資產故障來預防斷電的人工智能系統”。

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  智能出行

  為了遏制溫室氣體排放并改善居民的健康狀況,并為他們提供更綠色的生活方式,許多城市還禁止在市中心使用汽油和柴油汽車,并鼓勵更多地使用電動汽車上下班??焖偈召M的公共基礎設施可能會成為通往城市道路上更多電動汽車的關鍵驅動力。

  根據IEA從2020年6月起發布的2020年《全球電動汽車展望》,“在未來十年中,管理電動汽車的充電模式將是鼓勵在電力需求低或可再生能源發電量高的時期進行充電的關鍵。”

  國際可再生能源機構(IRENA)表示,隨著越來越多的可再生能源(主要是太陽能和風能)被納入電網,電動汽車可以滿足電網的存儲需求。

  IRENA在一份報告中說:“電動汽車的智能充電是釋放清潔交通部門和低碳電力之間協同作用的關鍵。它可以最大程度地減少電動汽車的負荷影響,并釋放使用更多太陽能和風能的靈活性。”

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  智能建筑

  城市能源效率的另一條途徑是使建筑物節省更多的能源,并考慮到能源效率建造新的房屋和辦公室。技術也有助于建筑物的節能,從智能家居到預測分析解決方案以測量商業建筑物的能源使用。

  例如,松下的智能能源管理解決方案為德國柏林的一個智能城市項目提供了一種創新的節能二氧化碳能源解決方案,該項目為90戶家庭提供了幾乎無二氧化碳的供熱。柏林的安裝將可持續性和數字化、光伏(PV)面板和蓄電池集成到了智能高效的能源管理系統中。

  總部位于英國的Grid Edge公司開發了一種基于AI的解決方案,用于商業建筑的建筑能源管理系統(BMS)。該解決方案將建筑物能源管理系統中的數據與其他數據源(例如天氣狀況)結合在一起,以提前24小時預測建筑物的能源使用情況。

  隨著技術的發展和數據量的增加,實時數據分析和預測分析將幫助城市通過更智能的數字解決方案提高能源效率,同時減少碳足跡。

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