利用机器学习提升地下氢能储存的清洁能源韧性
原文约300字，阅读约需1分钟。发表于：。为了应对紧迫的气候变化挑战，急需从化石燃料转向可持续能源系统，其中可再生能源发挥着关键作用。然而，可再生能源的固有变动性没有有效的储能解决方案，经常导致能源供需失衡。地下氢储存（UHS）作为一种有前景的长期储存解决方案，其广泛实施受到与高保真度 UHS 模拟相关的高计算成本的阻碍。本文从数据驱动的角度介绍了 UHS，并概述了将机器学习整合到 UHS 中的路线图，从而促进 UHS 的大规模部署。
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。
