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利用机器学习提升地下氢能储存的清洁能源韧性
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
为解决可再生能源波动性和供需失衡问题，研究者提出地下氢储存（UHS）作为长期储存解决方案。然而，高计算成本限制了UHS的广泛实施。本文介绍了UHS，并提出了将机器学习整合到UHS中的路线图，以促进其大规模部署。
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关键要点
- 为应对气候变化，需从化石燃料转向可持续能源系统。
- 可再生能源的波动性导致能源供需失衡。
- 地下氢储存（UHS）是一种有前景的长期储存解决方案。
- UHS的广泛实施受到高计算成本的限制。
- 本文提出将机器学习整合到UHS中的路线图，以促进其大规模部署。
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