ジャカルタ - 中国の研究者は、全国の太陽光と風力エネルギーインフラをマッピングするために人工知能(AI)を使用しています。その結果、319,972の太陽光施設と91,609の風力タービンが衛星画像から識別されました。
5月22日金曜日に引用された新華社通信の報告によると、この研究は北京大学とアリババグループのDAMOアカデミーの研究者によって行われました。研究結果はジャーナルNatureに掲載されています。
研究チームは、7.56テラバイト以上の高解像度衛星画像を分析しました。そこから、2022年に中国の1,915の郡で再生可能エネルギー施設をマッピングしました。
北京大学地球・宇宙科学部の劉宇教授は、詳細なデータは「国家の再生可能エネルギーランドスケープの俯瞰」を提供すると述べた。
この研究の重要な発見は、施設の数だけではありません。研究者はまた、太陽光と風力発電がどのように互いに弱点を補うことができるかを見ています。
太陽光発電は通常、昼間には生産ピークに達します。風力はしばしば夜間により多くの電力を生成します。地域間で管理されている場合、これら2つのエネルギー源は電力供給をより安定させることができます。
この研究では、州レベルから完全な国家調整まで、4つのエネルギー統合戦略をテストしました。その結果、州間国家調整が最も効果的な方法でした。
供給の80%の柔軟性を調整できるシステムでは、国家戦略は再生可能エネルギーの有効浸透率を99.88テラワット時またはTWhに増加させることができます。
TWhは非常に大きな電力を測定する単位です。この研究では、追加の99.88 TWhは、研究者が計算した太陽光と風力発電の総発電量の9.1%に相当します。
この量は、中国の全国平均の電力負荷を約120時間供給するのに十分であるとも述べられている。
興味深いことに、追加の電力は新しい発電所を必要としません。このエネルギーは、生産制限やネットワークの吸収されていないため、以前は廃棄される可能性のあるクリーンエネルギーから来ています。
この研究は、再生可能エネルギーの統合は、太陽光パネルや風力タービンの追加だけでなく、供給のネットワーク、地域、時間の設定にも依存することを強調しています。
AIのデータベースを使用して、研究者は中国が再生可能エネルギーをより効率的に統合し、カーボンニュートラル目標を追求するためのより明確なパスを持っていると評価しました。
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