首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

诺奖得主朱棣文:可再生能源时断时续 可用机器学习优化储能配送

2018年8月10-12日,以“共享全球智慧,引领未来科技”为主题的世界科技创新论坛在北京会议中心举办。1997年诺贝尔物理学奖获得者、斯坦福大学物理学教授、美国第12任能源部部长朱棣文表示,虽然可再生能源是时断时续的,但是人类可以通过储能的方法来实现全天的电力供应。把机器学习应用到风能开发中,可以避免很多的能源损耗。”8月11日,1997年诺贝尔物理学奖获得者、斯坦福大学物理学教授、美国第12任能源部部长朱棣文在由厚益控股和《财经》杂志联合主办主题为“共享全球智慧 引领未来科技”的世界科技创新论坛上如此表示。 朱棣文介绍,全球大部分的气温升高是在1975年以后,基本上涨了0.95摄氏度。地质数据显示,温度再升高1度,海平面会上涨6米-9米。这样的增长,我们过去可能认为需要几百年才会发生。而按照联合国的预计,如果海平面上升6-9米,差不多全球人口的10%将要被迫迁移。所以全球总的碳排放量,包括物流、交通、处理等等,必须在2070年、2080年变成负值,才能满足联合国的到2100年将上升温度控制在2摄氏度的目标。这是联合国设置的红线。 朱棣文表示,联合国的目标,建立在以二氧化碳累计排放计算的基础上。之所以用累计排放而不是年度排放来评估,是因为有一半的排放会被地球吸收和处理掉。剩下的则会在地球上循环,这意味着我们今天的碳排放会给未来几千年几万年带来影响。从全球来看,我们看到有更多的热浪、更多的缺水、更多的干旱,美国加州在去年就有17次森林大火,加州冬天的时间也越来越短。 对于如何将地球改造成一个可持续的星球,朱棣文认为,目前有一个好消息,就是许多可再生能源发展最好的地方,在没有补贴的情况下,已经能够自己产生利润。他还提到,中国在水能储电方面,有希望成为全球的领先者。 朱棣文介绍,虽然可再生能源是时断时续的,但是人类可以通过储能的方法来实现全天的电力供应。这个系统会牵涉到机器学习、人工智能等。把机器学习应用到风能开发中,可以避免很多的能源损耗。中国在这方面做得很好。而且,如果能源能够以液态的方式进行输送储存,或将完全改变我们的世界。 朱棣文表示,目前在加州,可再生能源占据30%的份额,到2030年会占到50%。所以说对全球而言,30%的能源可以来自于可再生能源,中国和欧洲都可以实现。 电动汽车、电池的价格大幅度下降,同样是可再生能源发展的机遇。朱棣文透露,他正在研究更加轻便的硫锂电池。这种电池可以减少电池电量的损失,使得充电的速度加快。充电的时候不会让电池过热,只要充电5分钟,就可以让车跑150英里。况且硫的成本非常低,可以降低电池成本。毕竟,如果用钴来做的话,钴的价格很高,是没有办法量产的。 朱棣文最后表示,要想实现联合国的目标,首先要进行碳的捕获。从化工厂、发电站进行碳捕捉,也可以通过自然的方式来实现。不过,如何让碳的负排放,在技术可行之外,在经济上也具有可行性,则是未来科学家所面临的挑战。

  • 发表于:
  • 原文链接https://kuaibao.qq.com/s/FIN2018081103926600?refer=cp_1026
  • 腾讯「腾讯云开发者社区」是腾讯内容开放平台帐号(企鹅号)传播渠道之一,根据《腾讯内容开放平台服务协议》转载发布内容。
  • 如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

扫码

添加站长 进交流群

领取专属 10元无门槛券

私享最新 技术干货

扫码加入开发者社群
领券