选定能源在净发电中的份额——对智慧城市和智慧村庄或智慧农村地区的影响
发布日期： 2023 年 11 月 18 日 / 更新日期： 2023 年 11 月 18 日 - 作者： Konrad Wolfenstein
AI 和 XR 3D 渲染机：风能和太阳能 – 可再生能源在德国电力供应中的重要性日益增长 – 图片：Xpert.Digital
🔋⚡️ 可再生能源在德国电力供应中的重要性与日俱增
🌱📊可再生能源领域现状
目前的统计数据显示，近几个月来可再生能源在德国发电和供应中发挥着越来越重要的作用。 尽管天然气和煤炭等化石燃料仍然有助于发电，但可再生能源所占的份额正在不断增加。 特别是，尽管存在波动，但风能作为能源的净发电量份额在本报告所述期间有所增加。
📊 2021年10月至2023年10月期间德国净发电量中选定能源的份额
2021 年 10 月至 2023 年 10 月期间德国选定能源在净发电量中的份额 - 图片：Xpert.Digital
- 陆上和海上
- 硬煤和褐煤
- 可再生和不可再生废物
🌬️💡风能的重要性日益增加
近年来，德国在促进可再生能源的利用方面做出了巨大努力。 这使得风能、太阳能、水力和生物质等可再生能源为发电做出了重大贡献。 据统计，可再生能源现已成为德国发电和供应的核心组成部分。
📈🌀 可再生能源的波动和趋势
但统计数据也表明，各类可再生能源在发电量中的占比存在波动。 特别是，风能作为能源的净发电量份额在回顾期内呈现出积极的发展。 这意味着风能变得更加重要，并且对发电的贡献越来越大。 这种增长的确切原因可能取决于多种因素，例如风力涡轮机的扩展、优化的技术和有利的天气条件。
🏗️💨风能的扩张和投资
著名风能研究机构Fraunhofer IWES的一项研究发现，近几个月风能净发电量有所增加。 这一增长可归因于陆地和海上风力涡轮机的不断扩张。 德国近年来在可再生能源扩张方面投入了大量资金，被认为是风能领域的先驱。 风能对发电的重要性日益增加还体现在风能净发电份额的增加。
♻️🔁影响能源生产的因素
然而，值得注意的是，可再生能源和化石燃料在发电中的份额可能受到多种因素的影响。 其中包括能源的可用性和价格、政府支持计划、技术进步和天气等环境因素。 因此，包括风能在内的可再生能源发电量的波动是正常的，并且可能会因季节性和天气条件而发生。
📝🌟最后的反思
近几个月来，可再生能源在德国发电和供应中发挥着越来越重要的作用。 尽管存在波动，但风能在净发电量中的份额尤其有所增加。 可再生能源的扩张和风能日益重要是德国可持续能源供应和迈向低碳未来的积极信号。
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🌞🌬️ 🏙️ 太阳能和风电在智慧城市、智慧乡村和智慧农村地区的关键作用
AI 和 XR 3D 渲染机：太阳能和风能在智慧城市、智慧村庄和智慧农村地区的关键作用 - 图片：Xpert.Digital
🔅🏙️太阳能的影响
太阳能是智能城市和智能村庄的自主生活空间的关键驱动力。 它是可持续的、去中心化的和独立的，因此对自治和效率做出了重大贡献。 以下是一些主要优点：
🏘️🌞 可持续发电
太阳能电池板将阳光转化为清洁能源，使其成为智慧城市和社区绿色技术的核心。
🌱⚡️ 去中心化能源供应
太阳能促进当地能源生产，减少对中央供应系统的依赖，并实现高效的能源分配。
🔄🔋 摆脱化石燃料
改用太阳能减少了对传统能源的依赖，有助于环境保护。
🔋🌞 能量储存
电池存储系统可以更好地调节能源供应，并确保即使在日落之后也能使用太阳能。
🌬️🏡风力发电的影响：
风电是可持续能源网络中的重要支柱，不仅可以提供持续的能源，还可以促进经济发展和环境保护。
🌀💡可靠的电力供应
风力涡轮机在多风地区特别有用，可以提供稳定的能源，帮助稳定电网。
⚒️⚡️ 可扩展性和灵活性
风力涡轮机的适应性使其成为不同面积和特定能源需求的理想解决方案。
💼🍃经济发展
风能项目创造当地就业，促进农村地区经济发展。
♻️🌎减少温室气体排放
风能在减少排放方面发挥着至关重要的作用，使其成为应对气候变化的基石。
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➡️将太阳能和风能整合到智能电网中，加上实时数据分析，可以为智慧城市和智慧乡村提供高效和可持续的能源供应。 这种结合是建设有弹性、自力更生和环境友好型社区的关键，在这些社区中可再生能源发挥着核心作用。
🌟⚡🏘️ 自治区的智能能源解决方案
🔋1.能量存储
太阳能和风能都是可再生能源，通过使用电池等储能系统可以更有效地利用它们。 这些系统可以储存多余的能量并在以后使用。
🔄 2. 电网馈入和分配
智能能源管理系统对于太阳能和风能电力的分配和使用至关重要。 这些系统可以帮助在需要的地方使用电力，从而最佳地利用可再生能源的潜力。
🚗 3.电动汽车
将可持续能源融入智慧城市和村庄的移动结构，例如通过太阳能和风能为电动汽车提供电力，促进无排放和可持续的移动。
📊 4.数据分析与优化
智能计量系统和传感器可以精确监控和分析能源消耗。 这为通过智能利用资源进行更有效的规划和提高能源效率奠定了基础。
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