人工智能在“碳中和”行业中的应用及展望.pdf
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1、第 卷 第 期 年 月林 业 机 械 与 木 工 设 备 .综 述人工智能在“碳中和”行业中的应用及展望王豪杰 花雅雯 雷万鹏 万灵芝 曹雨露 程玉柱(南京林业大学机械电子工程学院江苏 南京)摘 要:利用人工智能技术来推进碳中和目标的实现是大势所趋 人工智能在碳中和上应用的技术主要有推理和算法、神经智能网络控制、模式识别以及机器学习等它们直接或间接被应用于能源开发、公共交通、建筑、农林业等多个行业 采用文献资料法、逻辑归纳法、案例分析法等方法从减碳和吸碳两方面对人工智能技术在碳中和行业的应用进行分析和探索 人工智能技术的多方面应用满足了人们对碳中和行业的需求具有广阔的市场和发展前景关键词:人工
2、智能碳中和减碳吸碳中图分类号:文献标识码:文章编号:()“”():.:收稿日期:基金项目:南京林业大学大学生创新项目()南京林业大学 年校级教学质量提升工程项目第一作者简介:王豪杰本科生研究方向为人工智能与碳中和:.通讯作者:程玉柱讲师博士研究方向为图像处理与模式识别:.年习近平总书记提出将在 年实现碳中和这一目标如何利用现代技术将当代社会转化为绿色低碳型社会成为主要问题 近年来人工智能正成为推动人类进入智能时代的决定性力量在诸多领域发挥了重要作用 自京都议定书签订以来气候变化成为世界范围内的重要议题减少温室气体的排放以应对全球气候变暖成为世界范围内的共识 本文首先对人工智能技术、碳中和技术及
3、行业分别进行仔细深入地剖析指出人工智能定义、适用范围、主要的研究领域三种重要的发展观以及碳中和技术发展的现状和未来趋势寻找出人工智能与碳中和行业之间的深层联系并探索人工智能林业机械与木工设备第 卷在碳综合行业中的应用最终对人工智能在碳中和行业中未来进一步的发展提出若干点展望 人工智能技术分析人工智能简称 是一项涉及计算机科学、心理学、语言学、心理学等学科的技术涵盖几乎所有的自然科学和社会科学主要用于研究模拟人的思维和行为小到听、说、读、写大到学习、思考、规划等来解决生产和生活中的问题 人工智能技术主要包括问题归纳与搜索、确定性与不确定性推理、遗传和群智能算法、人工神经网络、机器学习以及模式识别
4、等技术主要应用于计算机视觉、自然语言处理、认知与推理、机器人学、博弈与伦理等诸多领域推动和维护着信息化时代的有序发展在未来它将从感知智能进阶到认知智能大规模地应用于我们的生活人工智能知识图谱如图 所示 碳中和技术及行业分析碳中和技术大致可分为零碳、减碳和负碳技术碳中和技术及行业图谱如图 所示 零碳技术是指能源替代包括光伏、风电、核电、氢能等新能源相关的储能技术减碳技术是指节能减排涉及发电、化工、建材、钢铁、有色金属、造纸和国内民用航空等高排放行业所应用的减排技术 负碳技术是指吸收转化二氧化碳包括农林碳汇碳捕集、利用与封存应用()等相关技术 碳中和行业划分零碳、减碳、吸碳行业零碳主要指新能源行业
5、减碳行业包括共享出行、无人驾驶、建筑设计、再生农业、可持续性养殖、食品消费、碳金融、绿色金融产品等行业吸碳行业有技术性固碳和生态性固碳两大行业从绿色建筑、绿色交通到绿色食品、绿色金融等图 人工智能知识图谱图 碳中和分类图谱第 期王豪杰等:人工智能在“碳中和”行业中的应用及展望 人工智能在碳中和行业中的应用.零碳领域的应用零碳技术通过利用光伏、风电等清洁能源代替传统高碳能耗来进行发电、建筑以及交通等人工智能在零碳领域主要发挥预测和监测的作用其应用图谱如图 所示在核能发电技术方面人工智能几乎可以融入每一个环节包括核燃料勘探和采集、核电设计、建设、运营和检修等例如创建矿藏勘探和评价专家系统实现勘探、
6、开采设计、矿山生产等环节有机结合与衔接提高勘探效率、减少采矿时间、化解采矿过程中的高危险和高危害元素 核装备制造是核工业领域的重要环节利用大数据、技术逐步形成对大量结构化和非结构化数据的分析处理能力基于此能力之上通过专家系统和神经网络等最优化技术为核装备制造在设计、生产、运行等方面提供最优的、自动化的智能分析和决策系统 将收集到的数据存入数据仓库利用大数据技术对数据进行预处理、过滤、分布式存储然后使用模式匹配、无监督学习等算法对数据进行建模分析研究当前影响工作效率、工作质量的原因及时采用智能决策系统制定管控措施、解决方案等 大部分的运行成本都在于运营、调试、检查、安全等方面因此通过大数据、人工
7、智能等技术手段达到降本增效的目的在核工业领域由于核设施或运行环境具有放射性往往存在人员无法操作或者风险较大的问题这种情况下利用机器人进入辐射性高或者操作难度大的区域进行工作比如关键核设施维护检修、放射性废物处置、核应急响应等工作一方面可降低防护设备的成本和人员受辐照剂量另一方面解决人工操作受限的问题保证核工业的安全运行在水电领域利用人工智能技术预测季度水流量以及水流的峰期合理调整与管控在提高水源的利用率和发电率的同时提高堤坝的稳定性实现可持续发展在风电领域可通过模糊逻辑、遗传算法、神经网络等智能诊断技术对风电机组问题进行及时诊断通过人工智能技术对一些错误的输入结果通过规律得出接近预期结果的输出
8、值满足实时监控和容错能力的要求通过机器学习建立风电发电量短期风电功率与影响因素之间的内在联系将联系训练成模型通过调用模型便可以预测短期风电功率经常使用支持向量机法与神经网络法人工智能与氢能的结合推动着世界汽车行业的革新将人工智能技术深度神经网络和模糊控制的最优化控制应用于燃料电池系统 中将 技术和燃料电池系统控制策略深入结合为氢能物流车提供更节能更长途的解决方案解决了发动机效率、寿命、续航里程等痛点 打造更安全高效的智慧加氢站新一代智能加氢站利用加氢站 管理控制系统全面提升加氢站的管理、服务和运营效率在安全运营的同时实现无人操作降本增效“氢能”具有巨大的潜力和无限的可能性在更深层次的融和下“双
9、能合璧”必然将爆发出更惊人的能量为碳中和目标的早日完成贡献力量在其他领域方面人工智能技术也实现了完美的融合人工智能技术实现了太阳能电站维护和衰减评估在潮汐能发电领域人工智能正在积极利用人工智能技术对地热资源进行定位与预测等等人工智能在改变能源行业在能源转型过程中起到衔接作用实现了人工智能行业与能源行业的整合并且在悄然改变着世界图 人工智能在零碳领域中的应用图谱林业机械与木工设备第 卷.减碳领域的应用人工智能应用于减碳领域主要应用在化工、制造、发电、交通等高排碳行业其应用图谱如图 所示 通过监测和预测排碳量优化技术模型设计降低碳排放在交通领域通过 传输数据将物联网、车辆网、与城市大脑相连分析每辆
10、车的位置以及路线提供最佳方案减少能源损耗应用计算机视觉芯片的交通红绿灯通过边缘计算交通流优化灯时提高通行率减少能源损耗 同时还有通过自动驾驶技术快速发展的无人驾驶智能车自动驾驶等行业均是人工智能的成果将生活产品便捷化、舒适化的同时降低能耗减少碳排放在电力方面可再生能源的普及、复杂大数据网络和双向能量流动特征的电力设备的使用人工智能正在推动电力生产和电网行业的改革 在发电侧利用新能源发电利用人工智能的机器学习、智能算法等技术进行短期、长期、超长期预测优化系统设计模型减少传统能耗在输变电设备故障智能诊断和状态评估中根据出现的问题综合非均衡数据学习、代价敏感学习等算法给出变压器设备的自动化、差异化、
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- 人工智能 中和 行业 中的 应用 展望
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