核心观点 - 巴基斯坦籍博士生穆罕默德·沙拉尔在天津大学研发基于AI的综合能源实时仿真系统 旨在通过人工智能技术优化能源系统 为偏远地区提供稳定电力解决方案 并计划将中国新能源技术带回巴基斯坦 [1][2][7] 研究方向与技术应用 - 研究聚焦城市能源系统中可再生能源存储的预测与优化 通过深度学习技术与实际能源数据结合提升系统能效与可持续性 [7] - 人工智能技术可精准预测电池寿命并优化电网调度 对偏远地区电力稳定供应具有关键作用 [7] - 研发基于AI的综合能源实时仿真系统 为未来智慧城市能源系统稳定运行寻找最优解 [1] 教育背景与学术机构 - 2018年考入中国华北电力大学攻读硕士学位 系统研究可再生能源预测技术 [5] - 选择天津大学攻读博士学位 因该校电气自动化与信息工程学院智能电网团队在分布式能源和微电网技术研究处于国际领先水平 [7] - 2016年在巴基斯坦苏库尔工商管理学院获得电气工程学士学位 曾参与拉合尔市政府公共安全IC3系统开发维护 [4] 国际合作与技术转移 - 计划将中国在绿色能源与智慧城市领域的技术成果带回巴基斯坦 为家乡能源系统升级改造贡献力量 [7] - 研究项目承载中巴科技合作愿景 是对"一带一路"倡议的具体实践与回报 [9] - 作为上合组织国家成员留学生参与文化交流活动 关注天津百年供暖系统等经久耐用技术对新能源开发的启示 [8][9] 行业领域发展 - 中国在人工智能与能源系统结合领域发展瞩目 特别是在可再生能源开发技术应用方面 [4] - 分布式能源和微电网技术相关理论研究与应用实践处于国际领先水平 [7] - 智慧城市能源系统优化成为重点研究方向 综合能源实时仿真系统是未来技术发展关键 [1][7]