2022年5月，由美国国家科学基金会（NSF）资助，哥伦比亚大学（Columbia University）的一项研究定量模拟了太阳能和风能的季节性变化，该研究团队利用近几年的数据，对太阳能和风能的利用情况进行了动态的定量化评估。
近年来随着气候变化的倒逼趋势下，太阳能、风能等可再生能源发展迅速，根据该项研究结果，太阳能和风能对电网的持续性供应存在风险，这对大力发展可再生能源的国家提出了警示，适当的能源储备和发展其他清洁能源产业具有必要性。
在过去十年中，全球可再生能源价格下降了70%以上，尤其像美国，基本放弃使用化石燃料，转而使用更环保、污染更少的能源。
但是忽略了可再生能源的持续供应问题，尤其对于太阳能发电站和风场发电站，研究人员利用美国德克萨斯州70年的历史风能和太阳能数据，建立了一个人工智能模型来预测可再生能源的持续供应性，会不会出现能源供应的“干旱”情况，研究人员发现在该模型的预测下，德克萨斯州可能面临每年有近四个月出现能源“干旱”情况。
在这种最差的情况下，仅仅依靠电池供应难以为继，这就需要能源规划者考虑能源储存或者其他替代方式。
德克萨斯州是美国太阳能和风能比较丰富的州，在最理想的状态下，每年也会产生2-3个月的能源“干旱”情况，研究人员呼吁，在一个理想的完全可再生的能源体系中，要避免燃烧化石燃料，仅仅依靠太阳能和风能严重不够，需要开发清洁核能和氢能，积极发展碳回收产业。
转载本文请注明
