AI节能丨人工智能如何助力碳中和

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人工智能赋能碳中和的机理分析_行有嘉

人工智能与低碳经济是当今世界的两大热点话题。中国在第75届联合国大会一般性辩论上提出，“力争2030年前二氧化碳排放达到峰值，2060年前实现碳中和”。作为世界第二大经济体，碳中和目标的提出不仅意味着自身经济增长方式的重大转变和能源系统的深刻调整，对全球经济社会转型也具有同等重大的意义。在数字经济高速发展的浪潮下，人工智能成为推动经济社会高质量发展的重要驱动力量。人工智能在助力“双碳”目标实现的过程中，尤其是在具体领域的节能减碳中将会发挥合作作用，值得我们深入探讨和研究。

实现碳中和目标主要通过减少碳排放和增加碳汇两种基本途径实现，其中减少碳排放可以从能源的供应和需求两方面考虑，增加碳汇可以通过生态碳汇和人工固碳两方面分析。人工智能技术通过与节能减碳技术结合，可在碳监测、碳核算以及智能分析辅助等方面实现节能减碳作用。

减少碳排放能源需求侧

能源需求变革对于碳中和目标的实现具有重要意义。通过在能源需求侧的电气化变革和行业智能技术推广，可在工业制造、建筑楼宇、交通运输、农业生产等领域实现节能减碳效果。

1.工业

工业领域是能源消费和二氧化碳排放的重要来源。工业领域的碳排放主要来自于工业燃烧、工业流程和工业排废，特别是钢铁、水泥等重工业，贡献了工业领域 50% 以上的碳排放量。针对中国工业排放现状，推广绿色制造，实现工业电气化，提高能源效率是工业领域实现节能减碳的核心逻辑。

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其中，绿色制造技术是实现工业制造领域节能减排的重要途径之一，采用高效节能的设备和技术，控制工业生产中的能源消耗和废弃物排放，推广资源高效利用等手段，都有望减少能源消耗和碳排放。电气化和智能化也是降低碳排放的重要手段，如采用智能化制造、物联网、机器学习等先进技术和方法实现工业自动化、智能化控制，可以提高能源利用效率、减少能源浪费和碳排放。

2.建筑

建筑业的直接碳排放占中国年度碳排放总量的 7%，但建筑行业运行阶段的能耗却很高。如何降低建筑能耗、提高能源使用效率、达到绿色建筑标准，是实现建筑业低碳目标的关键一环。建筑碳管理数字化和绿色建筑设计是建筑楼字领域的节能减碳重要手段。

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根据国际能源署的数据，建筑楼宇领域是全球最大的电力消费领域，其电力消耗占建筑总能耗的40％以上。其中，建筑的能耗主要来自供暖、空调、照明等方面。绿色建筑设计的主张和推广，要求建筑根据地理条件合理设置太阳能采暖，制热水及发电装置、风力发电装置、水地源热泵，充分利用环境提供的天然可再生能源。同时，可采用节能的建筑围护结构及设备，使用适应当地气候条件的平面形式及总体布局。此外，可以通过建筑智能化技术实现楼宇能耗监测和控制，有效降低建筑楼宇领域的能耗和碳排放。

3.交通

交通运输行业碳排放量占中国二氧化碳排放量的 11%，是电力和工业之后的第三大排放源，但是交通运输行业的脱碳难度却非常高。与发电相比，交通运输处于脱碳成本曲线的“高成本区”。交通运输行业的碳排放方式众多、结构复杂、统计困难，因此需要找到具有减排潜力的环节，采取针对性的举措。新能源汽车+智能交通系统是交通运输领域节能减碳的关键。

提高车辆燃油效率和采用新能源汽车是降低交通运输领域碳排放的重要手段，可以明显降低碳排放；采用智能交通系统、车联网、无人驾驶等技术也是降低交通运输领域碳排放的有效途径，这些技术可以优化交通流量、提高运输效率和安全性，减少车辆拥堵和等待时间，降低燃料消耗和碳排放。此外，鼓励公共交通、非机动交通、共享交通等绿色出行方式，也是降低交通运输领域碳排放的重要举措。

4.农业

农业生产领域是能源消耗和碳排放较为集中的领域之一。根据联合国粮食及农业组织的数据，全球农业在温室气体排放中的贡献约为10％。其中，动物的排泄和肥料的施用是农业的两个主要排放来源，同时，农业土地的开垦和耕作也会释放温室气体。精准农业技术+数字化管理是降低农业生产碳排放的有效方式。

精准农业技术和数字化管理可以通过实时监测、预测和优化农业生产过程，实现农业生产资源的高效利用，最大限度地减少能源消耗和碳排放。促进绿色农业和可持续农业的发展，也是实现农业生产领域碳达峰的关键。绿色农业和可持续农业采用生态友好型农业技术和方法，最大限度地减少对环境的负面影响，实现农业生产的可持续发展。

能源供给侧

能源供给侧减碳也是实现碳中和目标的重要方向之一。能源替代是指将传统的高碳能源替换为低碳或零碳能源，在能源生产、传输与消费方面降低碳排放。人工智能技术可在清洁能源生产与能源传输两个方面发挥作用。

1.清洁能源生产

清洁能源生产是实现碳中和目标的重要手段之一。人工智能技术可以用于优化能源生产过程，提高能源生产的效率和环境友好性。例如，利用机器学习算法对太阳能光伏板的布局和角度进行优化，最大程度地捕捉太阳能，提高光伏发电效率；或者利用智能控制系统提高风力发电机组的运行效率。此外，人工智能技术还可以通过预测天气、负荷等方式，帮助能源企业制定更加精准的生产计划，降低生产成本，提高生产效率。

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2.能源传输

传输是清洁能源应用过程中不可忽视的环节。人工智能技术可以应用于优化能源存储和分配系统，提高能源利用率和供给侧的灵活性。例如，利用智能算法对电池储能系统进行优化控制，实现在高峰期储存电能，在低峰期释放电能，从而平衡能源供需，减少对传统发电设备的依赖。此外，人工智能技术还可以通过优化能源供应和需求的匹配，降低供需失衡的风险，提高能源利用效率。

增加碳汇碳吸收

碳吸收是指通过生态碳汇和人工固碳等手段，将二氧化碳从大气中吸收并存储起来，以实现减缓气候变化的目标。在实现碳中和目标方面，碳吸收具有重要意义。具体来说，可以从生态碳汇和人工固碳两方面进行分析。

1.生态碳汇

生态碳汇是指通过绿植、湿地等生态系统，促进自然的二氧化碳吸收和存储的过程。

例如：在农业领域人工智能可以通过利用机器学习算法分析土壤数据、气象数据和植物生长数据，智能农业管理系统可以制定最佳的施肥、灌溉和种植方案，从而促进植物生长，并增加植物吸收二氧化碳的能力；在森林管理领域，可以帮助监测和保护森林生态系统，提高森林碳吸收效率。通过使用无人机、卫星图像和传感器数据，结合机器学习算法，可以实现对森林生长情况、植被覆盖率和生物多样性等方面的实时监测和预测，从而优化森林管理策略，提高森林的碳吸收能力。

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2.人工固碳

人工固碳的常见方法包括碳捕集和存储技术等。碳捕集和封存技术是指将二氧化碳从排放源中捕集出来，并将其封存在地下或海底存储设施中，人工智能可以用于开发智能碳捕获技术，帮助提高碳捕获效率和降低成本。通过使用机器学习算法优化碳捕获设备的设计和运行参数，可以提高碳捕获效率，并降低能源消耗和碳捕获成本。

思之深，方能行之远。对于当前仍处于工业化进程的中国，迈向碳中和之路会面临重重考验。为此，通过对人工智能助力碳中和目标实现的内在机理探究，让我们清晰的了解那些高碳领域的节能减碳途径和可行方式。面对“3060”计划和AI狂潮，将两者有机结合并真正能够帮助我们早日实现碳中和是我们必须要解决的问题。常州行有嘉科技有限公司希望能在共同求索的道路上为企业和产业的碳中和实践提供有益的参考。

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