后疫情時代，智慧城市將徹底改變能源消耗模式
例如，向500萬美國人供電的美國電力公司（AEP）讓西門子創建了一個電氣數字孿生（electrical digital twin），以簡化電網規劃并更好地管理可再生能源對電網的日益增長的貢獻。
西門子北美數字電網業務負責人Mike Carlson表示：“其中存在的所有組件都是在特定的連接設備級別上表示的，并可以對系統的運行狀況、能夠完成的功能以及計劃要執行的操作進行多種分析和視圖分析。”。
圣地亞哥天然氣和電力公司（SDG＆E），PA咨詢公司以及預測分析解決方案提供商Toumetis在四月表示，他們共同開發了iPredict——“世界上第一個通過提前數周預測資產故障來預防斷電的人工智能系統”。
智能出行
為了遏制溫室氣體排放并改善居民的健康狀況，并為他們提供更綠色的生活方式，許多城市還禁止在市中心使用汽油和柴油汽車，并鼓勵更多地使用電動汽車上下班。快速收費的公共基礎設施可能會成為通往城市道路上更多電動汽車的關鍵驅動力。
根據IEA從2020年6月起發布的2020年《全球電動汽車展望》，“在未來十年中，管理電動汽車的充電模式將是鼓勵在電力需求低或可再生能源發電量高的時期進行充電的關鍵。”
國際可再生能源機構（IRENA）表示，隨著越來越多的可再生能源（主要是太陽能和風能）被納入電網，電動汽車可以滿足電網的存儲需求。
IRENA在一份報告中說：“電動汽車的智能充電是釋放清潔交通部門和低碳電力之間協同作用的關鍵。它可以最大程度地減少電動汽車的負荷影響，并釋放使用更多太陽能和風能的靈活性。”
智能建筑
城市能源效率的另一條途徑是使建筑物節省更多的能源，并考慮到能源效率建造新的房屋和辦公室。技術也有助于建筑物的節能，從智能家居到預測分析解決方案以測量商業建筑物的能源使用。
例如，松下的智能能源管理解決方案為德國柏林的一個智能城市項目提供了一種創新的節能二氧化碳能源解決方案，該項目為90戶家庭提供了幾乎無二氧化碳的供熱。柏林的安裝將可持續性和數字化、光伏（PV）面板和蓄電池集成到了智能高效的能源管理系統中。
總部位于英國的Grid Edge公司開發了一種基于AI的解決方案，用于商業建筑的建筑能源管理系統（BMS）。該解決方案將建筑物能源管理系統中的數據與其他數據源（例如天氣狀況）結合在一起，以提前24小時預測建筑物的能源使用情況。
隨著技術的發展和數據量的增加，實時數據分析和預測分析將幫助城市通過更智能的數字解決方案提高能源效率，同時減少碳足跡。
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