Att integrera digitala verktyg i världens energisystem kan minska koldioxidutsläppen med mer än 50 %, en ny recension har hittats.

Granskningen omprövar den marginella minskningskostnadskurvan (MACC) som populariserats av McKinsey och finner att digitalisering av energisystem helt förändrar kurvan, tack vare skapandet av nya vägar för övergången till energi med låga koldioxidutsläpp. Om cyberfysiska system är integrerade i våra energisystem, kolminskningspotentialen kan förväntas öka med 20%, stiger till 30% när artificiell intelligens (AI) ingår.

MACC illustrerar både kostnaden och potentialen för olika strategier för minskning av koldioxid och används av beslutsfattare för att bedöma vilka vägar att gå. Tillägget av cyberfysiska system-digital teknik som interagerar med den fysiska världen-är en väsentlig uppdatering av MACC och fastställer det ytterligare som ett oumbärligt verktyg för dem som arbetar med avkolning.

Att minska koldioxidutsläppen från världens energisystem är en avgörande del av att mildra klimatförändringarna genom att minska utsläppen av växthusgaser. Även om avkarbonisering inte är förhandlingsbar om klimatnedbrytningen ska stoppas, det måste balanseras med att säkerställa ekonomisk stabilitet och en smidig övergång till hållbar energi.

Digital teknik som big data, maskininlärning och Internet of Things har en enorm potential för att hjälpa oss att möta denna utmaning. Deras applikationer sträcker sig från att hjälpa till att minska våra elräkningar genom att använda smarta mätare i hemmet, att bistå med peer-to-peer energihandel mellan kraftverk via blockchain.

Ett internationellt team av forskare från Singapore, Schweiz, Storbritannien och USA fann att även om befintlig digital teknik har många och effektiva tillämpningar när de betraktas individuellt, den potentiella minskningen av koldioxidutsläppen multipliceras när de kombineras. Sådana kombinationer kallas cyberfysiska system-samverkande nätverk av fysisk infrastruktur och datorer som möjliggör smartare analys, beslutsfattande och optimering av energisystem.

Att introducera AI i dessa cyberfysiska system kan leda till ytterligare koldioxidbesparingar; upp till 30 % mer än utan AI. Denna kombination av teknik skapar det som kallas "intelligenta cyberfysiska system". Fördelarna inkluderar mer motståndskraftig infrastruktur och operativ flexibilitet, bland andra.

Förbättrad prognoser för förnybar energi är ett bra exempel på hur ett intelligent cyberfysiskt system kan tillämpas. Vind- och solenergisektorerna har sett mycket tillväxt och medan priset på dessa teknologier har sjunkit, den intermittenta karaktären hos denna typ av kraft har begränsat dess tillämpning. Integrationen av reservenergisystem (naturgasanläggningar, till exempel) eller energilagringsteknik krävs. Intelligent cyberfysisk teknik, i synnerhet maskininlärning, kan hjälpa till med denna integration genom förbättrad prognos för variationer i sol och vind.

Andra stora energisystem som kraftverk kan också gynnas. När den appliceras på anläggningar för avskiljning och lagring av kol, till exempel, dessa tekniker kan omvandla operationsdata till handlingsbar intelligens, därigenom minskar kostnaderna och förbättrar energieffektiviteten genom förbättrade processer.

Cyberfysiska system, speciellt de i kombination med AI, ge det välbehövliga uppsvinget som krävs för att länder ska kunna uppfylla sina mål för koldioxidutsläpp och utsläpp. Det är nu upp till beslutsfattare att ta detta framåt genom att stimulera användningen av dessa tekniker för att bekämpa klimatförändringarna.