各国的净零和可再生能源目标
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我国可再生能源发电量占比
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图2-IEA光伏风电等可再生能源的装机容量增长预测【来源：IEA，2024】
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图 5. 2023-2026年各地区可再生能源投资比例对比
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2025-2030年选定国家可再生能源在能源组合中的比例
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各地区电网和储能及可再生能源的投资，2015-2025年预测
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2015-2024年全球年度可再生能源、电网和储能投资与化石燃料的对比
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韩国企业可再生能源采购的四种主要方式
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图2.3 可再生能源在电力生成中的份额，2024年
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图6. 2023年欧盟可再生能源用于供热和制冷的细分
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按发电技术和可再生能源在发电中的份额增长，印度
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图表4可再生能源消费不纳入能源消费总量控制相关政策梳理
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2024年东盟互联互通能力及2040年AIMS III可再生能源目标情况
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按国家和地区在STEPS中的国内可再生能源目标，2005-2050
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表1 可再生能源技术的成本，2010-2023
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图11 联合国全球数字和可持续贸易便利化调查评分，2025年
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图10 印度尼西亚针对其前10大出口产品进入美国市场的主要竞争者及其最新的相应关税水平
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图9 “最坏情况”贸易战对价格的影响，2025 到 2030 年
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图 8 “最坏情况”贸易战对印度尼西亚前10大农业食品下游需求部门的影响，2025年至2030年
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图6 印尼对美国的农业出口，2010年至2024年
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图7 受到美国互惠关税影响最大的五种农业食品产品
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虽然人工智能预计将成为电力需求的重要驱动力，但它在能源领域也有重要的应用 案例，可以帮助实现更高效和优化的过程。一个主要的应用领域是电力系统，特别 是对可再生能源（VRE）如太阳能光伏和风能的更优化整合。有效利用人工智能 在这个领域对东亚尤其相关，因为中国台北、日本、韩国和中华人民共和国（以下 简称“中国”）等国都设定了净零目标，尽管各国在扩展可再生能源方面的目标和 也设定了到2030年的类似目标，尽管其2024年的可再生能源比重几乎是韩国的两 倍。同时，中国设定了到2030年达到1200吉瓦可再生能力的目标，并在2024年前 六年内实现了该目标。 在此背景下，本报告旨在提供对东亚人工智能与能源之间潜在合作关系的全面分 析，以及如何最大化这种关系的政策建议 源在能源系统中的整合，特别关注其在东亚的潜力。人工智能应用覆盖整个电力 价值链，从简化早期项目开发到提高发电预测的准确性。在电力系统中，人工智 能实现了预测性维护和实时操作，促进了更高效和更可靠的电网运行。在终端用 户方面，人工智能有助于优化电力消费
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