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风力能源能在36小时前预测!GOOGLE DEEPMIND开发新型AI,大幅提升产电价值20%

风力发电已经成为环保电能的重要来源,加上涡轮机的成本急剧下降,各界不断探寻风力发电的效用与发展方向,然而随着风力发电佔比逐步提高,不稳定性和不可预测性便成了风力发电的重大的考验。2019年二月底,Google宣布其位于伦敦的人工智慧软体开发子公司 DeepMind,将机器学习算法应用于谷歌美国中部的一组风力发电厂内,这项技术可在涡轮开始旋转之前36小时预测发电量,从而让电厂提前一天确定必须提供的输电量。若能良好的预测风力发电厂的能源输出,便可大幅提升这种绿色能源的可用性。

风力发电的挑战与解套

在过去十年,由于涡轮机成本下降,风力发电采用率不断上升,因此成为了无碳发电的重要替代来源。不过,风的变动性,使得风力发电成为一种不可预测的能源,比起其他能在需要的时候传输可靠电力的能源相比,风力发电就显得不这么有用。为了解决这个问题,自去年起Google将气象观测资料、气象预测、和实地的量测结果餵进 DeepMind 的机器学习平台上,并且应用于自家位在美国中部的 700MW 风力发电场。虽然说这并不能改变风吹的量,但却让 Google 提前知会电力公司未来一天预计能提供的电力总量。

提早预测风电产出,能源价值大涨20%

DeepMind提到,风力发电虽然极其不稳定,但并不是没有应对方式的,然而随时待命补足风力发电缺口的发电方式,却通常都成本高昂。如果能早一步知道未来的风力何时会出现缺口,电厂就能有充裕的时间启动需要较长时间才能上线的发电手段,与风力互补。「我们无法消除风力的波动性,但研究的早期结果显示,我们能够使用机器学习,大大提升风力发电的可预测性和价值。」DeepMind提到,预测的能力对于电力安排很有帮助,可以在设定的时间提供定量的电力,对电网来说非常有价值。Google 估计自己风力电场的电力因此提升了 20% 的「价值」。DeepMind认为,使用机器学习的方法可以增加风力发电的商业价值,进一步推动全球电网采用再生能源,为地球的永续尽一份力。

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