西班牙《经济学家报》网站4月19日刊登题为《到2050年，风能和太阳能将提供全球45％的电力》的文章，内容编译如下：

到2050年，陆上风电预计将供应全球约25％的电力，光伏太阳能则将占到全球近20％的电力份额。这一水平与《巴黎协定》“将全球升温幅度保持在比工业化前水平高出2摄氏度以内”的目标相符，但尚不足以实现1.5摄氏度的温控目标。

这是瑞典查默斯理工学院研究人员开发的计算机“时光机”模型得出的核心结论，相关研究成果发表于《自然·能源》期刊。

风电与光伏的发展速度远超几乎所有人的预期，但要预测它们未来的扩张规模，难度依然大得超乎想象。查默斯理工学院团队打造的这台“时光机”，是一套突破了现有预测方法的模型，它借助人工智能技术，分析不同国家可再生能源的历史增长规律。

对于风电、光伏这类技术而言，预测其发展前景尤为困难，一方面其成本快速下降，另一方面又面临着公众反对、配套基础设施不足、政策变动等日益增多的阻碍，二者形成明显对冲。

查默斯理工学院教授杰西卡·朱厄尔表示：“现有的模型非常擅长识别哪些是实现气候目标所必须采取的措施。但它们无法告诉我们，哪些发展场景的发生概率最高。这正是我们想要填补的研究空白。”

研究人员在全球200多个国家的风电、光伏发展历程中，发现了一个反复出现的规律，行业长期保持相对平稳的扩张，期间会被政策变动引发的突发式增长频繁打断。

查默斯理工学院博士生、该研究第一作者阿维·贾克莫拉指出：“大多数预测模型都默认，行业会遵循平滑的S型增长曲线而发展，但现实并非如此。可再生能源的增长往往呈脉冲式爆发，忽略这一特征，就会严重低估这类技术的扩张速度。”

为了提升预测的准确性，贾克莫拉基于1.3万个虚拟世界搭建了这套模型。在每个虚拟世界中，风电与光伏都遵循不同的发展路径，涵盖了从最快扩张到最慢增长的所有可能性，以及中间的全部发展水平。

随后，研究团队用所有虚拟世界的数据集训练了一套机器学习算法，使其能够通过各国早期的行业发展趋势，预测全球可再生能源的最终发展结果。