Πρόβλεψη Ισχύος Ανανεώσιμων Πηγών Ενέργειας: Μια Παγκόσμια Προοπτική

Η παγκόσμια στροφή προς τις ανανεώσιμες πηγές ενέργειας, όπως η ηλιακή και η αιολική ενέργεια, επιταχύνεται ραγδαία. Καθώς αυτές οι πηγές ενσωματώνονται όλο και περισσότερο στα εθνικά και διεθνή δίκτυα, η ακριβής και αξιόπιστη πρόβλεψη ισχύος καθίσταται υψίστης σημασίας. Αυτός ο περιεκτικός οδηγός εξερευνά τον κρίσιμο ρόλο της πρόβλεψης ισχύος από ανανεώσιμες πηγές ενέργειας, τις διάφορες μεθοδολογίες της, τις προκλήσεις και τις μελλοντικές τάσεις σε παγκόσμιο επίπεδο.

Γιατί είναι Σημαντική η Πρόβλεψη Ισχύος από Ανανεώσιμες Πηγές Ενέργειας;

Η εγγενής μεταβλητότητα των ανανεώσιμων πηγών ενέργειας παρουσιάζει σημαντικές προκλήσεις για τους διαχειριστές του δικτύου και τους παρόχους ενέργειας. Σε αντίθεση με τους παραδοσιακούς σταθμούς ηλεκτροπαραγωγής από ορυκτά καύσιμα που μπορούν να τεθούν σε λειτουργία κατά παραγγελία, η παραγωγή ηλιακής και αιολικής ενέργειας εξαρτάται σε μεγάλο βαθμό από τις καιρικές συνθήκες. Η πρόβλεψη ισχύος παρέχει κρίσιμες πληροφορίες για:

• Σταθερότητα Δικτύου: Η εξισορρόπηση της προσφοράς και της ζήτησης σε πραγματικό χρόνο είναι απαραίτητη για τη διατήρηση της σταθερότητας του δικτύου και την πρόληψη των μπλακ άουτ. Οι ακριβείς προβλέψεις επιτρέπουν στους διαχειριστές του δικτύου να προβλέπουν τις διακυμάνσεις στην παραγωγή ανανεώσιμης ενέργειας και να προσαρμόζουν ανάλογα τις άλλες πηγές ενέργειας.
• Οικονομική Αποδοτικότητα: Η πρόβλεψη ισχύος επιτρέπει την αποδοτική κατανομή των πόρων, μειώνοντας την εξάρτηση από ακριβότερες μονάδες ηλεκτροπαραγωγής αιχμής και βελτιστοποιώντας τις αποφάσεις εμπορίας ενέργειας.
• Βελτιστοποίηση Αποθήκευσης Ενέργειας: Καθώς οι τεχνολογίες αποθήκευσης ενέργειας γίνονται πιο διαδεδομένες, οι ακριβείς προβλέψεις είναι κρίσιμες για τον καθορισμό του πότε πρέπει να φορτίζονται και να εκφορτίζονται οι μπαταρίες, μεγιστοποιώντας την αξία τους και ελαχιστοποιώντας το κόστος.
• Ενσωμάτωση των Ανανεώσιμων Πηγών: Η αξιόπιστη πρόβλεψη ισχύος είναι ένας βασικός παράγοντας που επιτρέπει την ενσωμάτωση υψηλότερων ποσοστών ανανεώσιμης ενέργειας στο δίκτυο, διευκολύνοντας τη μετάβαση σε ένα καθαρότερο ενεργειακό μέλλον.
• Συμμετοχή στην Αγορά: Πολλές αγορές ενέργειας απαιτούν από τους παραγωγούς ανανεώσιμης ενέργειας να παρέχουν προβλέψεις για την παραγωγή τους. Οι ακριβείς προβλέψεις τους επιτρέπουν να συμμετέχουν αποτελεσματικά σε αυτές τις αγορές και να αποφεύγουν κυρώσεις για αποκλίσεις.

Μεθοδολογίες για την Πρόβλεψη Ισχύος από Ανανεώσιμες Πηγές Ενέργειας

Οι μεθοδολογίες πρόβλεψης ισχύος μπορούν να ταξινομηθούν σε γενικές γραμμές στις ακόλουθες κατηγορίες:

1. Στατιστικές Μέθοδοι

Οι στατιστικές μέθοδοι βασίζονται σε ιστορικά δεδομένα και στατιστικά μοντέλα για την πρόβλεψη της μελλοντικής παραγωγής ισχύος. Αυτές οι μέθοδοι είναι σχετικά απλές στην εφαρμογή και μπορούν να παρέχουν αρκετά ακριβείς προβλέψεις για βραχυπρόθεσμους ορίζοντες.

• Μέθοδος Επιμονής: Υποθέτει ότι η παραγωγή ισχύος θα παραμείνει η ίδια με το τρέχον επίπεδο. Αυτή είναι μια πολύ απλή μέθοδος και είναι ακριβής μόνο για πολύ βραχυπρόθεσμες προβλέψεις.
• Ανάλυση Χρονοσειρών: Χρησιμοποιεί ιστορικά δεδομένα για τον εντοπισμό μοτίβων και τάσεων, τα οποία στη συνέχεια χρησιμοποιούνται για την παρέκταση μελλοντικών τιμών. Κοινά μοντέλα χρονοσειρών περιλαμβάνουν τα ARIMA (Αυτοπαλίνδρομο Ολοκληρωμένο Κινητό Μέσο) και την εκθετική εξομάλυνση.
• Μοντέλα Παλινδρόμησης: Συσχετίζουν την παραγωγή ισχύος με διάφορες καιρικές μεταβλητές, όπως η ηλιακή ακτινοβολία, η ταχύτητα του ανέμου και η θερμοκρασία. Η πολλαπλή γραμμική παλινδρόμηση είναι μια συχνά χρησιμοποιούμενη τεχνική.

Παράδειγμα: Ένας σταθμός ηλιακής ενέργειας στην Ισπανία μπορεί να χρησιμοποιεί ένα μοντέλο παλινδρόμησης βασισμένο σε ιστορικά δεδομένα για να προβλέψει την παραγωγή ισχύος με βάση την προβλεπόμενη ηλιακή ακτινοβολία από έναν τοπικό μετεωρολογικό σταθμό.

2. Φυσικές Μέθοδοι

Οι φυσικές μέθοδοι χρησιμοποιούν μοντέλα αριθμητικής πρόγνωσης καιρού (NWP) για την προσομοίωση των ατμοσφαιρικών συνθηκών και την πρόβλεψη μελλοντικών καιρικών μεταβλητών. Αυτές οι μεταβλητές χρησιμοποιούνται στη συνέχεια για την εκτίμηση της παραγωγής ισχύος.

• Αριθμητική Πρόγνωση Καιρού (NWP): Τα μοντέλα NWP είναι πολύπλοκα προγράμματα υπολογιστών που προσομοιώνουν την ατμόσφαιρα χρησιμοποιώντας φυσικούς νόμους και μαθηματικές εξισώσεις. Παρέχουν προβλέψεις για διάφορες καιρικές μεταβλητές, όπως η ταχύτητα του ανέμου, η ηλιακή ακτινοβολία, η θερμοκρασία και οι βροχοπτώσεις.
• Μοντέλα Καμπύλης Ισχύος: Τα μοντέλα καμπύλης ισχύος συσχετίζουν την παραγωγή ισχύος με την ταχύτητα του ανέμου ή την ηλιακή ακτινοβολία. Αυτά τα μοντέλα χρησιμοποιούνται για τη μετατροπή των προβλέψεων NWP σε προβλέψεις ισχύος.

Παράδειγμα: Ένα αιολικό πάρκο στη Δανία μπορεί να χρησιμοποιεί δεδομένα NWP από το Ευρωπαϊκό Κέντρο Μεσοπρόθεσμων Μετεωρολογικών Προγνώσεων (ECMWF) για να προβλέψει τις ταχύτητες του ανέμου στις θέσεις των ανεμογεννητριών. Αυτές οι προβλέψεις ταχύτητας ανέμου χρησιμοποιούνται στη συνέχεια με τις καμπύλες ισχύος των ανεμογεννητριών για την εκτίμηση της παραγωγής ισχύος.

3. Μέθοδοι Μηχανικής Μάθησης

Οι μέθοδοι μηχανικής μάθησης χρησιμοποιούν αλγόριθμους για να μάθουν από ιστορικά δεδομένα και να εντοπίσουν πολύπλοκες σχέσεις μεταξύ των καιρικών μεταβλητών και της παραγωγής ισχύος. Αυτές οι μέθοδοι μπορούν συχνά να ξεπεράσουν τις παραδοσιακές στατιστικές μεθόδους, ειδικά για μεγαλύτερους ορίζοντες πρόβλεψης.

• Τεχνητά Νευρωνικά Δίκτυα (ANNs): Τα ANNs είναι ένας τύπος μοντέλου μηχανικής μάθησης που μπορεί να μάθει πολύπλοκες μη γραμμικές σχέσεις. Χρησιμοποιούνται ευρέως για την πρόβλεψη ισχύος λόγω της ικανότητάς τους να διαχειρίζονται μεγάλες ποσότητες δεδομένων και να αποτυπώνουν πολύπλοκα μοτίβα.
• Μηχανές Υποστήριξης Διανυσμάτων (SVMs): Οι SVMs είναι ένας άλλος τύπος μοντέλου μηχανικής μάθησης που μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την πρόβλεψη ισχύος. Είναι ιδιαίτερα κατάλληλες για τη διαχείριση δεδομένων υψηλών διαστάσεων.
• Επαναλαμβανόμενα Νευρωνικά Δίκτυα (RNNs): Τα RNNs είναι σχεδιασμένα για τη διαχείριση διαδοχικών δεδομένων, όπως οι χρονοσειρές. Είναι κατάλληλα για την πρόβλεψη ισχύος επειδή μπορούν να αποτυπώσουν τις χρονικές εξαρτήσεις στις καιρικές μεταβλητές και την παραγωγή ισχύος. Τα δίκτυα Μακράς Βραχυπρόθεσμης Μνήμης (LSTM) είναι ένας δημοφιλής τύπος RNN.
• Υβριδικά Μοντέλα: Συνδυάζουν διαφορετικές μεθόδους πρόβλεψης για τη βελτίωση της ακρίβειας. Για παράδειγμα, ένα υβριδικό μοντέλο μπορεί να συνδυάζει στατιστικές μεθόδους με μεθόδους μηχανικής μάθησης ή φυσικές μεθόδους.

Παράδειγμα: Μια εταιρεία κοινής ωφέλειας στην Καλιφόρνια μπορεί να χρησιμοποιεί ένα μοντέλο βαθιάς μάθησης εκπαιδευμένο σε ιστορικά δεδομένα καιρού και δεδομένα παραγωγής ισχύος για να προβλέψει την παραγωγή των σταθμών ηλιακής ενέργειας της. Το μοντέλο θα μπορούσε να λάβει υπόψη παράγοντες όπως η νεφοκάλυψη, η θερμοκρασία και η υγρασία.

4. Μέθοδοι Συνόλου (Ensemble)

Οι μέθοδοι συνόλου συνδυάζουν τις εξόδους πολλαπλών μοντέλων πρόβλεψης για τη βελτίωση της ακρίβειας και τη μείωση της αβεβαιότητας. Με τη λήψη του μέσου όρου των προβλέψεων διαφορετικών μοντέλων, οι μέθοδοι συνόλου μπορούν συχνά να ξεπεράσουν τα μεμονωμένα μοντέλα.

• Μέσος Όρος Μοντέλων: Λαμβάνει τον μέσο όρο των προβλέψεων διαφορετικών μοντέλων, σταθμίζοντας κάθε μοντέλο με βάση την ιστορική του απόδοση.
• Επιλογή Μοντέλου: Επιλέγει το μοντέλο με την καλύτερη απόδοση για έναν δεδομένο ορίζοντα πρόβλεψης με βάση την ιστορική του απόδοση.
• Ενίσχυση (Boosting): Συνδυάζει πολλαπλούς αδύναμους εκπαιδευτές για να δημιουργήσει έναν ισχυρό εκπαιδευτή.

Παράδειγμα: Ένας διαχειριστής δικτύου στη Γερμανία μπορεί να χρησιμοποιεί ένα σύνολο διαφορετικών μοντέλων NWP και μοντέλων μηχανικής μάθησης για να προβλέψει την παραγωγή αιολικής ενέργειας. Το σύνολο θα στάθμιζε κάθε μοντέλο με βάση την ιστορική του ακρίβεια και θα προσάρμοζε δυναμικά τις σταθμίσεις καθώς γίνονται διαθέσιμα νέα δεδομένα.

Προκλήσεις στην Πρόβλεψη Ισχύος από Ανανεώσιμες Πηγές Ενέργειας

Παρά τις εξελίξεις στις μεθοδολογίες πρόβλεψης, παραμένουν αρκετές προκλήσεις:

• Διαθεσιμότητα και Ποιότητα Δεδομένων: Οι ακριβείς προβλέψεις απαιτούν υψηλής ποιότητας ιστορικά δεδομένα για τις καιρικές μεταβλητές και την παραγωγή ισχύος. Σε ορισμένες περιοχές, η διαθεσιμότητα δεδομένων μπορεί να είναι περιορισμένη ή η ποιότητα των δεδομένων μπορεί να είναι χαμηλή.
• Ορίζοντας Πρόβλεψης: Η ακρίβεια της πρόβλεψης γενικά μειώνεται με την αύξηση του ορίζοντα πρόβλεψης. Οι βραχυπρόθεσμες προβλέψεις (π.χ., 1-6 ώρες) είναι συνήθως πιο ακριβείς από τις μεσοπρόθεσμες (π.χ., 1-7 ημέρες) ή τις μακροπρόθεσμες προβλέψεις (π.χ., 1-12 μήνες).
• Μεταβλητότητα του Καιρού: Η παραγωγή ανανεώσιμης ενέργειας εξαρτάται σε μεγάλο βαθμό από τις καιρικές συνθήκες, οι οποίες μπορεί να είναι απρόβλεπτες και να ποικίλλουν σημαντικά με την πάροδο του χρόνου και την τοποθεσία.
• Πολυπλοκότητα των Φυσικών Συστημάτων: Οι φυσικές διεργασίες που διέπουν την παραγωγή ανανεώσιμης ενέργειας είναι πολύπλοκες και μπορεί να είναι δύσκολο να μοντελοποιηθούν με ακρίβεια.
• Υπολογιστικοί Πόροι: Ορισμένες μέθοδοι πρόβλεψης, όπως τα μοντέλα NWP και τα μοντέλα μηχανικής μάθησης, απαιτούν σημαντικούς υπολογιστικούς πόρους.
• Ενσωμάτωση της Κατανεμημένης Παραγωγής: Η αυξανόμενη διείσδυση της κατανεμημένης παραγωγής ανανεώσιμης ενέργειας, όπως τα φωτοβολταϊκά πάνελ στις στέγες, προσθέτει πολυπλοκότητα στην πρόβλεψη ισχύος.
• Κλιματική Αλλαγή: Η κλιματική αλλαγή μεταβάλλει τα καιρικά μοτίβα και αυξάνει τη συχνότητα των ακραίων καιρικών φαινομένων, γεγονός που μπορεί να επηρεάσει την ακρίβεια των προβλέψεων ισχύος.

Παγκόσμια Παραδείγματα Εφαρμογών Πρόβλεψης Ισχύος από Ανανεώσιμες Πηγές Ενέργειας

Η πρόβλεψη ισχύος εφαρμόζεται παγκοσμίως για τη βελτίωση της σταθερότητας του δικτύου και τη διευκόλυνση της ενσωμάτωσης των ανανεώσιμων πηγών ενέργειας:

• Ευρώπη: Το Ευρωπαϊκό Δίκτυο Διαχειριστών Συστημάτων Μεταφοράς Ηλεκτρικής Ενέργειας (ENTSO-E) χρησιμοποιεί προβλέψεις ισχύος για τον συντονισμό της λειτουργίας του ευρωπαϊκού ηλεκτρικού δικτύου και τη διασφάλιση της ασφάλειας του συστήματος. Αρκετές ευρωπαϊκές χώρες, όπως η Γερμανία, η Δανία και η Ισπανία, έχουν εφαρμόσει προηγμένα συστήματα πρόβλεψης ισχύος για τη διαχείριση της υψηλής διείσδυσης αιολικής και ηλιακής ενέργειας.
• Βόρεια Αμερική: Ο Ανεξάρτητος Διαχειριστής Συστήματος της Καλιφόρνια (CAISO) χρησιμοποιεί προβλέψεις ισχύος για τη διαχείριση της ενσωμάτωσης μεγάλης ποσότητας ηλιακής ενέργειας στο ηλεκτρικό δίκτυο της Καλιφόρνια. Άλλοι διαχειριστές δικτύων της Βόρειας Αμερικής, όπως η PJM Interconnection και το Συμβούλιο Ηλεκτρικής Αξιοπιστίας του Τέξας (ERCOT), βασίζονται επίσης σε προβλέψεις ισχύος για να διασφαλίσουν τη σταθερότητα του δικτύου.
• Ασία: Η Κίνα επενδύει σε μεγάλο βαθμό στις ανανεώσιμες πηγές ενέργειας και αναπτύσσει προηγμένα συστήματα πρόβλεψης ισχύος για τη διαχείριση της αυξανόμενης δυναμικότητας ανανεώσιμης ενέργειας. Η Ινδία εφαρμόζει επίσης συστήματα πρόβλεψης ισχύος για να βελτιώσει την ενσωμάτωση των ανανεώσιμων πηγών στο ηλεκτρικό της δίκτυο.
• Αυστραλία: Ο Διαχειριστής Αγοράς Ενέργειας της Αυστραλίας (AEMO) χρησιμοποιεί προβλέψεις ισχύος για τη διαχείριση της λειτουργίας της αυστραλιανής αγοράς ηλεκτρικής ενέργειας και τη διασφάλιση της ασφάλειας του συστήματος.
• Νότια Αμερική: Η Βραζιλία και η Χιλή εφαρμόζουν συστήματα πρόβλεψης ισχύος για τη διαχείριση της αυξανόμενης δυναμικότητας ανανεώσιμης ενέργειας και τη διασφάλιση της σταθερότητας του δικτύου.

Μελλοντικές Τάσεις στην Πρόβλεψη Ισχύος από Ανανεώσιμες Πηγές Ενέργειας

Ο τομέας της πρόβλεψης ισχύος από ανανεώσιμες πηγές ενέργειας εξελίσσεται συνεχώς, με αρκετές βασικές τάσεις να διαμορφώνουν το μέλλον του:

• Αυξημένη Χρήση της Μηχανικής Μάθησης: Οι μέθοδοι μηχανικής μάθησης γίνονται όλο και πιο δημοφιλείς για την πρόβλεψη ισχύος λόγω της ικανότητάς τους να διαχειρίζονται μεγάλες ποσότητες δεδομένων και να αποτυπώνουν πολύπλοκα μοτίβα.
• Βελτιωμένη Πρόβλεψη Καιρού: Οι εξελίξεις στα μοντέλα NWP και η συλλογή δεδομένων καιρού οδηγούν σε ακριβέστερες προβλέψεις καιρού, οι οποίες με τη σειρά τους βελτιώνουν την ακρίβεια των προβλέψεων ισχύος.
• Ενσωμάτωση της Αποθήκευσης Ενέργειας: Η πρόβλεψη ισχύος ενσωματώνεται όλο και περισσότερο με τη διαχείριση της αποθήκευσης ενέργειας, επιτρέποντας την πιο αποδοτική χρήση των πόρων αποθήκευσης ενέργειας.
• Ανάπτυξη Πρόβλεψης σε Πραγματικό Χρόνο: Η πρόβλεψη σε πραγματικό χρόνο καθίσταται όλο και πιο σημαντική για τη διαχείριση της μεταβλητότητας των ανανεώσιμων πηγών ενέργειας και τη διασφάλιση της σταθερότητας του δικτύου.
• Βελτιωμένη Οπτικοποίηση και Επικοινωνία: Τα βελτιωμένα εργαλεία οπτικοποίησης και επικοινωνίας καθιστούν ευκολότερο για τους διαχειριστές του δικτύου και τους παρόχους ενέργειας να κατανοούν και να χρησιμοποιούν τις προβλέψεις ισχύος.
• Ανάπτυξη της Πιθανοτικής Πρόβλεψης: Η πιθανοτική πρόβλεψη, η οποία παρέχει ένα εύρος πιθανών αποτελεσμάτων αντί για μια ενιαία σημειακή πρόβλεψη, καθίσταται όλο και πιο σημαντική για τη διαχείριση της αβεβαιότητας που σχετίζεται με την παραγωγή ανανεώσιμης ενέργειας.
• Εφαρμογή της Τεχνητής Νοημοσύνης και των Μεγάλων Δεδομένων: Η τεχνητή νοημοσύνη και η ανάλυση μεγάλων δεδομένων εφαρμόζονται για τη βελτίωση της ακρίβειας και της αποδοτικότητας της πρόβλεψης ισχύος.
• Υπολογιστική παρυφών (Edge Computing): Η ανάπτυξη μοντέλων πρόβλεψης πιο κοντά στις πηγές ανανεώσιμης ενέργειας με τη χρήση της υπολογιστικής παρυφών μπορεί να μειώσει την καθυστέρηση και να βελτιώσει την ακρίβεια της πρόβλεψης σε πραγματικό χρόνο.

Πρακτικές Εισηγήσεις για τους Ενδιαφερόμενους

Ακολουθούν ορισμένες πρακτικές εισηγήσεις για διάφορους ενδιαφερόμενους που εμπλέκονται στην πρόβλεψη ισχύος από ανανεώσιμες πηγές ενέργειας:

• Παραγωγοί Ανανεώσιμης Ενέργειας: Επενδύστε σε προηγμένα συστήματα πρόβλεψης και βελτιώνετε συνεχώς την ακρίβεια της πρόβλεψης για τη βελτιστοποίηση της συμμετοχής στην αγορά και την ελαχιστοποίηση των κυρώσεων.
• Διαχειριστές Δικτύου: Εφαρμόστε ισχυρά συστήματα πρόβλεψης και ενσωματώστε τα με εργαλεία διαχείρισης του δικτύου για να διασφαλίσετε τη σταθερότητα και την αξιοπιστία του δικτύου. Συνεργαστείτε με τους παραγωγούς ανανεώσιμης ενέργειας για την ανταλλαγή δεδομένων και τη βελτίωση της ακρίβειας της πρόβλεψης.
• Πάροχοι Ενέργειας: Χρησιμοποιήστε τις προβλέψεις ισχύος για τη βελτιστοποίηση των αποφάσεων εμπορίας ενέργειας και τη διαχείριση των πόρων αποθήκευσης ενέργειας.
• Ερευνητές: Επικεντρωθείτε στην ανάπτυξη πιο ακριβών και αποδοτικών μεθόδων πρόβλεψης, ιδιαίτερα για μακροπρόθεσμες προβλέψεις και πιθανοτικές προβλέψεις. Εξερευνήστε τη χρήση της Τεχνητής Νοημοσύνης και της ανάλυσης μεγάλων δεδομένων για τη βελτίωση της ακρίβειας της πρόβλεψης.
• Διαμορφωτές Πολιτικής: Υποστηρίξτε την ανάπτυξη και την εφαρμογή προηγμένων τεχνολογιών πρόβλεψης μέσω χρηματοδότησης της έρευνας και ρυθμιστικών κινήτρων. Προωθήστε την ανταλλαγή δεδομένων και τη συνεργασία μεταξύ των ενδιαφερομένων.
• Επενδυτές: Λάβετε υπόψη τη σημασία της ακριβούς πρόβλεψης ισχύος κατά την αξιολόγηση των επενδύσεων σε έργα ανανεώσιμης ενέργειας.

Συμπέρασμα

Η πρόβλεψη ισχύος από ανανεώσιμες πηγές ενέργειας είναι ένας κρίσιμος παράγοντας για την παγκόσμια μετάβαση σε ένα καθαρότερο ενεργειακό μέλλον. Οι ακριβείς και αξιόπιστες προβλέψεις είναι απαραίτητες για τη διατήρηση της σταθερότητας του δικτύου, τη βελτιστοποίηση των ενεργειακών πόρων και την ενσωμάτωση υψηλότερων ποσοστών ανανεώσιμης ενέργειας στο δίκτυο. Καθώς οι μεθοδολογίες πρόβλεψης συνεχίζουν να εξελίσσονται και να βελτιώνονται, οι προκλήσεις που σχετίζονται με τις μεταβλητές ανανεώσιμες πηγές ενέργειας θα μετριαστούν, ανοίγοντας τον δρόμο για ένα πιο βιώσιμο και ανθεκτικό ενεργειακό σύστημα. Αγκαλιάζοντας τις προηγμένες τεχνολογίες, προωθώντας τη συνεργασία και αντιμετωπίζοντας τις εναπομένουσες προκλήσεις, ο κόσμος μπορεί να αξιοποιήσει πλήρως το δυναμικό της ανανεώσιμης ενέργειας και να οικοδομήσει ένα πιο βιώσιμο μέλλον για όλους.