上海交大招生办解读最新高招智慧引擎启动碳足迹追踪器开启
智能低碳理论探索与关键技术研究：赋能碳达峰的前沿科技
在全球气候变化和可持续发展的背景下，各国政府纷纷宣布了“双碳”目标，即实现碳达峰和碳中和。作为推动这一过程的重要力量，人工智能（AI）如何助力实现这两个目标成为当前研究的焦点。
IEEE Fellow黄建伟近日在GAIR2021大会上发表了《智能低碳理论探索与关键技术研究》的报告，他强调，AI可以通过以下三个方面来支持低碳经济、能源产业降低排放以及交通系统减少CO2排放：
构建生态式碳交易系统：利用人工智能辅助建立一个高效、透明且公平的 碳交易市场，这需要解决数据共享的问题。AIRS提出了实时信息交易市场框架，以促进交通信息共享，提高资源利用效率。
优化能源管理：结合联邦学习技术，可以设计面向用户隐私保护下的个性化激励机制，并通过自适应优化方法提升联邦学习性能。此外，还需解决小样本问题，提出多智能体少样本学习算法以提升联合学习性能。
绿色电力大数据分析：通过电力大数据分析，可以预测企业电力的使用情况，从而进行有效的计量和审计。此外，对于可再生能源配额和绿证交易制度，可提出分布式新能源容量优化算法，以鼓励更多新能源投资。
智慧城市充电站规划：为了减少交通出行对环境造成影响，一些城市开始采用智慧充电站规划策略来促进绿色充电。这有助于社会经济结构转型，为实现“双碳”目标提供基础设施支撑。
改善电网并网策略：随着可再生能源比例不断增长，在现代区分网络中，要有效地并网这些资源就变得至关重要。针对天气不确定性的挑战，可以采用数据驱动的分布式多阶段随机优化模型与算法进行调整。
用户侧用电行为识别与建模：非侵入式负荷识别等算法可以帮助精确了解用户侧用电行为，从而为全景式建模提供准确资料。此举对于理解整体能耗模式至关重要，有利于制定更加科学合理的节能措施。
总结来说，黄建伟教授认为AI在“双碳”攻克中的角色是显而易见的一种创新工具，它能够帮助我们更好地监测、预测和控制温室气体排放，同时也为我们的生活方式带来新的可能性。他强调，我们必须立足于现有的技术基础，不断创新，加快推广应用，以便更快地实现国家设定的“双碳”目标。