机器学习风险智能在绿氢投资中的应用：Duqm R3拍卖洞察

随着绿氢成为全球脱碳的重要组成部分，某国通过国家拍卖和国际合作伙伴关系战略定位自身。在成功完成两轮绿氢项目后，该国在Duqm地区启动了第三轮拍卖（R3）。虽然该区域表现出相对的地理空间同质性，但仍易受环境波动影响，对生产力构成固有风险。

尽管全球对绿氢投资日益增长，但运营数据仍然稀缺。某机构的NEOM设施等主要项目预计要到2026年才开始生产，而某国的ACME Duqm项目计划于2028年投产。沙漠环境中大型氢设施缺乏历史维护和性能数据，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。

鉴于这种数据真空，环境条件成为预测基础设施维护压力的可获取且可靠的代理指标，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设备退化的有据可查的驱动因素。

为应对这一挑战，本文提出了一种人工智能决策支持系统，利用公开可用的气象数据开发预测性维护压力指数（MPI），该指数可预测氢基础设施的风险等级和未来维护需求。通过启用时间基准测试来评估和验证随时间推移的性能声明，该工具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。