本文根据经合组织第三次环境政策和个人行为变化调查(EPIC)的数据,对决定家庭能源使用选择的因素提供了见解。该分析根据报告的能源使用和能源相关技术投资模式对家庭进行了分析,评估了推动此类决策的因素,并估计了家庭为减少用电排放而支付的意愿。结果表明,安装低排放能源技术的可行性似乎仍然是采用这些技术的关键障碍,家庭愿意为排放较少的电力支付少量但积极的溢价。跨国行为和偏好差异的存在表明了在制定能源政策时考虑当地因素的重要性。环境问题和环境动机增加了对可持续选择的参与,指出了提高环境知识和意识的政策努力的跨领域相关性。
人们越来越关注交通系统对环境的影响。能源消耗和车辆排放的增加是造成这一问题的主要原因。一些研究已经检验了关于城市结构之间关系的假设,尤其是高城市密度和低城市密度之间的关系…
人工智能(AI)的能源消耗量可能会在未来几年内达到惊人的水平。一篇学术论文估计,到2027年,AI服务器的能源消耗量可能与阿根廷一年的能源消耗量相当,相当于全球电力消耗量的0.5%。这是一个令人担忧的数字,因为AI的能源消耗量将随着其应用范围的扩大而增加。例如,OpenAI的ChatGPT在两个月内就吸引了1亿用户,到2023年12月,该平台的用户数已经超过1.8亿。AI的能源消耗量将继续增加,但技术创新也将提供节能的解决方案。然而,评估一个技术创新能够多快地弥补AI能源消耗量的增长仍然是困难的。
2021年8月,南非将嵌入式发电项目的许可证门槛要求从1兆瓦提高到100兆瓦,有效地免除了嵌入式发电公司和低于该限额的项目与国家能源监管机构的许可证义务。只需在南非监管机构注册即可。新立法旨在刺激对新发电的投资,为国家能源安全做出贡献,因为剩余的生产预计将重新注入国家电网。