人工智能技術(shù)在建筑領(lǐng)域加速碳減排

文章來源:php中文網(wǎng)碳交易網(wǎng)2024-01-03 09:01

根據(jù)McKinsey11月29日發(fā)布的一份報(bào)告,通過應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能和基于物理的建模,建筑投資組合所有者可以更快地識(shí)別建筑脫碳機(jī)會(huì)。
 
通過使用來自衛(wèi)星的數(shù)據(jù)、地理空間分析、法規(guī)、勞動(dòng)力和設(shè)備成本,并評(píng)估供暖和冷卻系統(tǒng)、絕緣水平以及太陽能或地?zé)崮艿目尚行?,算法可以分析并提出解決方案,為建筑組合實(shí)現(xiàn)凈零排放。
 
專家在報(bào)告中表示,通過這種新方法,可以在數(shù)周內(nèi)為整個(gè)投資組合制定財(cái)務(wù)優(yōu)化計(jì)劃,其中考慮了監(jiān)管環(huán)境以及建筑的獨(dú)特特征和租賃結(jié)構(gòu)。
見解
McKinsey的專家們表示,鑒于建筑物排放量占全球燃燒相關(guān)排放量的40%,因此必須到2030年將直接建筑排放量減少50%、間接排放量減少60%,才能在2050年實(shí)現(xiàn)建筑存量?jī)袅?a href='http://m.starlitemedicalstaff.com' target='_blank'>碳排放。McKinsey表示,傳統(tǒng)的脫碳方法,包括物理能源審計(jì)和逐棟建筑的凈零排放戰(zhàn)略,被認(rèn)為是費(fèi)力且昂貴的。此外,缺乏集中庫存和標(biāo)準(zhǔn)化導(dǎo)致人們認(rèn)為建筑脫碳是無利可圖的。
 
報(bào)告指出,與傳統(tǒng)的能源審計(jì)和凈零研究相比,人工智能驅(qū)動(dòng)的方法將脫碳規(guī)劃的速度和規(guī)模提高了100倍以上,從而消除了對(duì)模糊建筑原型的依賴。
 
這強(qiáng)調(diào)了基于人工智能的方法在房地產(chǎn)投資組合中,中性或正回報(bào)的潛力,假設(shè)沒有諸如未來增量監(jiān)管、碳定價(jià)和租金或房地產(chǎn)估值的綠色溢價(jià)等因素。該報(bào)告強(qiáng)調(diào),在投資組合層面優(yōu)化可再生能源采購的同時(shí),為每座建筑實(shí)施能源效率和電氣化措施,使建筑業(yè)主和居住者能夠通過實(shí)現(xiàn)節(jié)能、優(yōu)化資本成本和避免監(jiān)管處罰來收回投資。 本+文`內(nèi).容.來.自:中`國`碳`排*放*交*易^網(wǎng) t a np ai fan g.com
 
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