【气候变化影响适应】利用天气数据和机器学习预测澳大利亚能源需求变化

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 原文信息  原文题目 Predicting Australian energy demand variability using weather data and machine learning 原文作者 Doug Richardson, Sanaa Hobeichi, Lily-belle Sweet, Elona Rey-Costa, Gab Abramowitz, Andrew J Pitman 一作单位 ARC Centre of Excellence for Climate Extremes, University of New South Wales, Sydney, Australia 期刊名称 Environmental Research Letters 期刊月份 2024年12月  关键词   能源需求 能源转型 气候可变性 研究背景 能源需求变化主要是由气温变化引起的供暖和制冷需求所驱动的，因此预测能源需求变化对于管理能源系统和市场极为重要。三十年被认为是捕捉气候和天气变化的最少数据量，但能源需求数据量通常短得多，难以建立与厄尔尼诺和南方涛动（ENSO）等气候变化模式和能源需求的关系。一种解决方案是将能源需求表征为日尺度天气变化的函数，从而提供更长时间尺度的能源需求变化数据。 研 ………………………………