面向绿色氢能投资的机器学习风险智能：Duqm R3 拍卖的启示

随着绿色氢能成为全球脱碳的重要组成部分，阿曼已通过国家拍卖和国际合作确立了其战略地位。在成功完成两轮绿色氢能项目后，该国在 Duqm 地区启动了第三轮拍卖 (R3)。尽管该地区表现出相对的地理空间同质性，但仍易受环境波动的影响，这对生产力构成了固有风险。尽管全球对绿色氢能的投资不断增长，但运营数据仍然稀缺，沙特阿拉伯的 NEOM 等大型项目预计要到 2026 年才开始生产，阿曼的 ACME Duqm 项目计划于 2028 年。沙漠环境中缺乏来自大型氢能设施的历史维护和性能数据，这为基础设施规划和拍卖决策的准确风险评估造成了重大知识空白。鉴于这种数据空白，环境条件成为预测基础设施维护压力的易于获取且可靠的替代指标，因为沙尘暴、极端温度和湿度波动等恶劣沙漠条件是可再生能源系统中设备退化的有据可查的驱动因素。为了应对这一挑战，本文提出了一种人工智能决策支持系统，该系统利用公开可用的气象数据开发预测性维护压力指数 (MPI)，用于预测氢能基础设施的风险水平和未来维护需求。该工具通过实现时间基准测试来评估和验证随时间变化的性能声明，从而增强了监管预见性和运营决策能力。尽管缺乏历史运营基准，它仍可用于将时间风险智能纳入拍卖评估标准。