基于人工智能的多目标优化：太阳能驱动制氢系统及其在不同气候下的氧电联产研究

本文聚焦太阳能驱动制氢系统的多目标优化，通过人工智能技术实现氢、氧及电力的协同生产。研究涵盖不同气候条件下的系统性能分析，为清洁能源转换提供了创新解决方案。作者采用先进建模方法，探讨了系统效率、经济性及环境效益，对推动可再生能源与氢能技术融合发展具有重要参考价值。

　　

Highlight

本研究通过人工智能驱动的多目标优化方法，创新性地开发了太阳能驱动的氢、氧及电力联产系统。研究揭示了系统在不同气候条件下的性能特征，为可再生能源的高效转化提供了新路径。

Methodology

研究方法框架旨在全面量化评估中国氢能基础设施投资中消费者需求动态与财务效率的相互关联。分析涵盖2015-2024年期间，捕捉了中国国家能源转型计划下氢基系统从早期试点部署到近期扩张的全过程。基于氢市场发展水平，选取了12个省份...

Results and discussion

本节全面阐释了基于行为建模、财务效率评估、生产力分解和协调分析的混合分析框架所得出的研究发现。利用2015-2024年的横截面和时间序列数据，研究揭示了消费者需求模式、财务效率动态和政策环境如何相互作用，共同塑造中国各省氢能基础设施的发展轨迹。

Conclusion

研究结果强调，中国氢能基础设施的成功发展取决于消费者需求增长与财务效率之间的平衡互动。通过需求预测模型（DFM）和财务效率评估模型（FEEM）的整合，研究表明氢能技术的消费者采纳受到收入水平、基础设施可及性和环境意识的积极影响，而政策...