The Impact of COVID-19 on the Energy Sector and the Role of AI: An Analytical Review on Pre- to Post-Pandemic Perspectives
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic has disrupted global energy markets and caused significant socio-economic impacts worldwide, including the energy sector due to lockdowns and restricted economic activity. This paper presents a comprehensive and analytical review of the impact of COVID-19 on the energy sector and explores the potential role of artificial intelligence (AI) in mitigating its effects. This review examines the changes in energy demand patterns during the pre-, mid-, and post-pandemic periods, analyzing their implications for the energy industries, including policymaking, communication, digital technology, energy conversion, the environment, energy markets, and power systems. Additionally, we explore how AI can enhance energy efficiency, optimize energy use, and reduce energy wastage. The potential of AI in developing sustainable energy systems is discussed, along with the challenges it poses in the energy sector’s response to the pandemic. The recommendations for AI applications in the energy sector for the transition to a more sustainable energy future, with examples drawn from previous successful studies, are outlined. Information corroborated in this review is expected to provide important guidelines for crafting future research areas and directions in preparing the energy sector for any unforeseen circumstances or pandemic-like situations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».