基于水-电-气候关联视角的化石燃料电厂水资源管理创新模型研究

本研究针对气候变化背景下化石燃料电厂水资源消耗预测难题，开发了基于自适应神经模糊推理系统（ANFIS）的智能预测模型。研究人员整合土耳其70座电厂运行数据与气象参数，通过85%-15%数据集划分构建高精度模型（MAPE=4.62%，R2=0.9984），预测2053年电厂耗水量将达2.13-2.46亿m3，水强度为993-1146 m3/GWh。该研究为全球水-能关联管理提供了创新决策工具，对半干旱地区资源优化具有重要指导意义。

　　

在全球气候变化加剧的背景下，水资源短缺已成为制约能源生产的瓶颈问题。化石燃料电厂作为"用水大户"，其冷却系统每发1度电就要消耗近1吨水，在土耳其等半干旱地区尤为突出。更棘手的是，气候模型预测地中海区域将面临更频繁的干旱，这使得电厂运营雪上加霜——水温升高会降低冷却效率，河流流量减少则直接威胁供水安全。尽管前人研究揭示了水-能关联（Water-Energy Nexus）的重要性，但传统模型难以精准预测气候变化下的动态用水需求，这正是土耳其研究人员开展本项突破性研究的出发点。

研究团队创造性地将自适应神经模糊推理系统（Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System, ANFIS）引入该领域，这种结合神经网络学习能力和模糊逻辑推理优势的AI模型，首次被用于量化气候参数与电厂耗水量的非线性关系。通过收集土耳其70座化石燃料电厂的实际运行数据，包括发电量、冷却系统类型等关键参数，并结合气温、降水等气象数据，构建了包含训练集（85%）和测试集（15%）的预测体系。

在技术方法上，研究采用多阶段验证策略：首先通过ANFIS模型处理输入变量（发电量、气象参数）与输出变量（耗水量）的复杂映射关系；随后应用RCP（Representative Concentration Pathway）气候情景模拟未来条件；最后采用平均绝对百分比误差（MAPE）和决定系数（R²）评估模型性能。所有数据均来自土耳其国有发电公司（EUAS）和气象局的实测记录。

【结果与讨论】

1. 模型验证
   ANFIS模型展现出惊人的预测精度，测试集MAPE仅4.62%，R²高达0.9984。这意味着该模型能解释99.84%的耗水量变化，远超传统回归方法。特别值得注意的是，模型在预测极端气候事件（如热浪）下的用水波动时仍保持稳定。

2. 情景预测
   应用RCP4.5和RCP8.5两种典型气候路径显示：到2053年，土耳其化石燃料电厂年耗水量将在2.13-2.46亿m³区间波动，相当于填满10万个标准游泳池。更值得警惕的是水强度（Water Intensity）指标——每发1GWh电需消耗993-1146 m³水，这比当前欧洲平均水平高出20%。

3. 区域脆弱性
   分析揭示安纳托利亚中部盆地电厂风险最高，该地区预计将面临降水减少30%叠加气温上升4°C的"双重打击"。模型推算这些电厂可能因水温超标每年损失15%发电时长，凸显了从湿冷（Wet Cooling）向干冷（Dry Cooling）技术转型的紧迫性。

【结论】
这项发表在《Science of The Total Environment》的研究开创了AI驱动的水-电-气候关联分析新范式。Cigdem Coskun Dilcan和Merih Aydinalp Koksal团队证实：ANFIS模型能突破传统方法局限，在气候不确定性中提供可靠的用水预测。其政策价值尤为突出——模型显示，即便在RCP8.5最严峻情景下，通过优化冷却系统和提升可再生能源占比，土耳其可减少40%的预期用水增长。这些发现不仅为地中海地区提供了精准决策工具，更为全球应对"能源节水悖论"（即更多能源需要更多水，而水处理又消耗更多能源）提供了科学方案。随着气候危机加剧，这种融合人工智能与资源管理的研究思路，或将成为平衡发展需求与生态约束的关键钥匙。