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机器学习在能源结构优化中的碳减排潜力
引言
随着全球气候变化问题的日益严重，碳排放控制成为各国政府和全球社会关注的焦点。为了实现有效的减排目标，准确预测碳排放量至关重要。传统的碳排放预测方法通常依赖于简单的线性回归模型或统计方法，但这些方法在处理复杂的、非线性的数据时表现不佳，且无法充分考虑多维度、多源数据的交互作用。而人工智能（AI）技术，尤其是机器学习和深度学习，因其在大数据处理和模式识别方面的优势，成为碳排放预测领域的新兴工具。
风能和太阳能是典型的间歇性能源，其发电能力受到天气和环境条件的限制。人工智能能够通过实时气象数据和历史运行数据
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