В обзоре пересматривается кривая предельных издержек на снижение затрат (MACC), популяризируемая McKinsey, и обнаруживается, что цифровизация энергетических систем полностью меняет кривую, благодаря созданию новых путей перехода к низкоуглеродной энергии. Если кибер-физические системы будут интегрированы в наши энергетические системы, можно ожидать, что потенциал снижения выбросов углерода возрастет на 20%, увеличившись до 30%, если включить искусственный интеллект (ИИ).
MACC иллюстрируют как стоимость, так и потенциал различных стратегий сокращения выбросов углекислого газа и используются лицами, определяющими политику, чтобы оценить, какие пути выбрать. Добавление киберфизических систем - цифровых технологий, которые взаимодействуют с физическим миром - является существенным обновлением MACC и в дальнейшем делает его незаменимым инструментом для тех, кто работает над декарбонизацией.
Декарбонизация мировых энергетических систем является важной частью смягчения последствий изменения климата путем сокращения выбросов парниковых газов. Хотя декарбонизация не подлежит обсуждению, если необходимо остановить разрушение климата, она должна быть сбалансирована с обеспечением экономической стабильности и плавного перехода к устойчивой энергетике.
Цифровые технологии, такие как большие данные , машинное обучение и Интернет вещей, обладают огромным потенциалом, чтобы помочь нам справиться с этой задачей. Их применение варьируется от помощи в снижении наших счетов за электроэнергию за счет использования интеллектуальных счетчиков в домашних условиях до оказания помощи в одноранговой торговле энергией между электростанциями через блокчейн.
Международная группа исследователей из Сингапура, Швейцарии, Великобритании и США обнаружила, что, хотя существующие цифровые технологии имеют многочисленные и эффективные применения, если рассматривать их по отдельности, потенциальное сокращение выбросов углерода увеличивается при их объединении. Такие комбинации называются кибер-физическими системами - взаимодействующими сетями физической инфраструктуры и компьютеров, которые обеспечивают более разумный анализ, принятие решений и оптимизацию энергетических систем.
Внедрение ИИ в эти кибер-физические системы может привести к дальнейшей экономии углерода; до 30% больше, чем без ИИ. Эта комбинация технологий создает то, что называют «интеллектуальными кибер-физическими системами». Преимущества включают более устойчивую инфраструктуру и операционную гибкость, среди других.
Расширенное прогнозирование возобновляемых источников энергии является хорошим примером того, как может применяться интеллектуальная киберфизическая система. В секторах ветровой и солнечной энергии наблюдается значительный рост, и хотя цена на эти технологии снизилась, прерывистый характер этого типа энергии ограничил его применение. Требуется интеграция резервных энергетических систем (например, газовых установок) или технологий накопления энергии. Интеллектуальные киберфизические технологии, в частности машинное обучение, могли бы помочь с этой интеграцией посредством улучшенного прогнозирования изменчивости Солнца и ветра.
Другие крупные энергетические системы, такие как электростанции, также могут принести пользу. Например, при применении к установкам по улавливанию и хранению углерода эти технологии могут преобразовывать оперативные данные в действенные интеллектуальные данные, тем самым снижая затраты и повышая энергоэффективность за счет улучшения процессов.
Киберфизические системы, особенно в сочетании с искусственным интеллектом, обеспечивают столь необходимый импульс, который необходим странам для достижения своих целей по декарбонизации и выбросам. В настоящее время политики должны принять это решение, стимулируя внедрение этих технологий для борьбы с изменением климата.
