人工智能耦合生命周期模型评估光伏发电碳减排潜力与可持续碳金融前景

本文创新性地融合人工智能（AI）、遥感技术与生命周期评估（LCA），构建"遥感提取-LCA-碳金融潜力分析"框架，精准量化长三角地区光伏（PV）设施的规模分布、碳足迹及减排效益。研究表明：基于随机森林（RF）的GEE平台提取精度超94%，25年生命周期内可实现367 Mt CO2减排和8056.5亿元碳金融潜力，为清洁能源市场化与气候治理提供跨学科解决方案。

　　

Highlight

本研究通过"遥感信息提取-生命周期评估-碳金融潜力分析"的多方法框架，揭示了光伏产业在应对气候变化和能源转型中的多维价值。基于AI驱动的创新方法，为政策制定者和市场参与者提供了数据驱动的决策工具。

创新点

a) 首次系统整合AI与遥感技术，实现光伏设施的高效空间识别（精度>94%），突破传统调查的时空限制；

b) 提出"碳减排-经济效益"双赢策略，量化PV全生命周期（25年）的CO₂减排效益（367 Mt）与碳交易潜力（8056.5亿人民币）；

c) 开发模块化评估流程，为绿色金融工具创新提供实证基础，推动SDG7（清洁能源）、SDG12（负责任消费）和SDG13（气候行动）目标实现。

研究区域

选择中国长三角地区（含沪苏浙皖41市）作为典型案例区，该区域兼具能源转型紧迫性与碳市场活跃度（2023年占全国GDP24%），其PV装机量（577 km²）与空间异质性为研究提供理想场景。

方法论突破

1. 1.

   AI识别：采用随机森林（RF）算法结合GEE云平台，18-59分钟内完成省级PV提取；

2. 2.

   LCA建模：核算从硅料生产到电站运维的全链条碳足迹，发现碳回收期仅8.81年；

3. 3.

   金融估值：创新性引入碳价敏感性分析，揭示区域PV项目内部收益率（IRR）可达6.8-9.3%。

Conclusion

本研究证实：耦合AI与LCA的方法能有效评估PV产业的生态环境-经济效益，长三角案例显示PV碳减排量相当于种植19.4亿棵树。研究成果为气候智慧型投资提供新范式，助力"双碳"目标下能源-金融系统协同转型。