De integratie van digitale tools in de energiesystemen van de wereld zou de CO2-uitstoot met meer dan 50% kunnen verminderen, er is een nieuwe recensie gevonden.

In de review wordt de marginale reductiekostencurve (MACC) die door McKinsey is gepopulariseerd opnieuw beoordeeld en wordt vastgesteld dat de digitalisering van energiesystemen de curve volledig verandert, dankzij het creëren van nieuwe wegen voor de overgang naar koolstofarme energie. Als cyberfysieke systemen worden geïntegreerd in onze energiesystemen, het koolstofreductiepotentieel zal naar verwachting met 20% toenemen, oplopend tot 30% wanneer kunstmatige intelligentie (AI) wordt meegerekend.

MACC's illustreren zowel de kosten als het potentieel van verschillende strategieën voor het verminderen van kooldioxide en worden door beleidsmakers gebruikt om te beoordelen welke paden moeten worden gevolgd. De toevoeging van cyber-fysieke systemen - digitale technologieën die interageren met de fysieke wereld - is een substantiële update van het MACC en maakt het verder tot een onmisbaar hulpmiddel voor degenen die werken aan decarbonisatie.

Het koolstofarm maken van de energiesystemen van de wereld is een cruciaal onderdeel van de beperking van de klimaatverandering door de uitstoot van broeikasgassen te verminderen. Hoewel decarbonisatie niet onderhandelbaar is als de klimaatafbraak een halt moet worden toegeroepen, het moet in evenwicht zijn met het waarborgen van economische stabiliteit en een soepele overgang naar duurzame energie.

Digitale technologieën zoals big data, machine learning en het internet der dingen hebben een enorm potentieel om ons te helpen deze uitdaging aan te gaan. Hun toepassingen variëren van het helpen verlagen van onze energierekening door slimme meters in huis te gebruiken, om te helpen bij peer-to-peer energiehandel tussen energiecentrales via blockchain.

Een internationaal team van onderzoekers uit Singapore, Zwitserland, het VK en de VS ontdekten dat hoewel bestaande digitale technologieën, afzonderlijk beschouwd, talrijke en effectieve toepassingen hebben, de potentiële vermindering van koolstofemissies wordt vermenigvuldigd wanneer ze worden gecombineerd. Dergelijke combinaties worden cyber-fysieke systemen genoemd - interagerende netwerken van fysieke infrastructuur en computers die een slimmere analyse mogelijk maken, besluitvorming en optimalisatie van energiesystemen.

De introductie van AI in deze cyberfysieke systemen kan leiden tot verdere CO2-besparingen; tot 30% meer dan zonder AI. Deze combinatie van technologieën creëert zogenaamde "intelligente cyber-fysieke systemen". Voordelen zijn onder meer een veerkrachtigere infrastructuur en operationele flexibiliteit, onder andere.

Verbeterde prognoses voor hernieuwbare energie zijn een goed voorbeeld van hoe een intelligent cyberfysisch systeem kan worden toegepast. De wind- en zonne-energiesectoren hebben veel groei doorgemaakt en hoewel de prijs van deze technologieën is gedaald, de intermitterende aard van dit type stroom heeft de toepassing ervan beperkt. De integratie van back-up energiesystemen (aardgascentrales, bijvoorbeeld) of energieopslagtechnologieën vereist zijn. Intelligente cyber-fysieke technologieën, in het bijzonder machinaal leren, zou kunnen helpen bij deze integratie door verbeterde voorspellingen van zonne- en windvariabiliteit.

Ook andere grote energiesystemen zoals elektriciteitscentrales kunnen hiervan profiteren. Wanneer toegepast op koolstofafvang- en opslaginstallaties, bijvoorbeeld, deze technologieën kunnen operationele gegevens omzetten in bruikbare informatie, waardoor de kosten worden verlaagd en de energie-efficiëntie wordt verbeterd door verbeterde processen.

Cyber-fysieke systemen, vooral die gecombineerd met AI, de broodnodige stimulans bieden die landen nodig hebben om hun doelstellingen voor decarbonisatie en emissies te halen. Het is nu aan beleidsmakers om dit verder te brengen door de inzet van deze technologieën te stimuleren om klimaatverandering tegen te gaan.