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永利集团可再生能源与机器学习“双重加持”,GOOGLE成功实现风力预测

可再生能源与机器学习“双重加持”,GOOGLE成功实现风力预测

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2020年6月1日 19:00:51 永利集团
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从传统角度看,电力电场的发电能力普遍较弱,因为我们至今很难预测无形无相的风,会在新一天中表现出怎样的活动趋势。

来源:永利集团 2020年6月1日 19:00:51

关键字:电力 可再生能源 机器学习 GOOGLE

从传统角度看,电力电场的发电能力普遍较弱,因为我们至今很难预测无形无相的风,会在新一天中表现出怎样的活动趋势。

GOOGLE企业能源市场策略主管Michael Terrell表示,“电力市场的主流运作方式,要求提前一天安排资产的运转规划。只有这样,运营商才能在市场上获得理想的电力销售价格。”

Terrel还问道,“但对于不知何时吹来的风,我们要如何提前一天完成规划?又要怎样提前根据风向调整发电机的迎风角度?”

对这个看似无解的问题,GOOGLE有着自己的答案。

GOOGLE旗下人工智能企业DeepMind,正着手将天气数据与美国中部高达700兆瓦的风力发电数据结合起来,通过机器学习,以更好地预测风力发电效率、电力供应总量,并借此降低运营成本。

在上周于斯坦福大学普雷考特能源研究所举办的研讨会上,Terrell表示:“我们一直在与DeepMind团队合作,使用机器学习技术,获取公开天气数据,并据此预测第二天的风力发电总量。”

令人振奋的是,Terrell称预测方案将风电场的收入提升达20%。

美国能源部在其2015年《Wind Vision》报告中,将“改善风能预报”列为首要任务,其中特别强调了提升风能可靠性的要求。报告提到,“收集数据并开发模型,借此改善多个时间尺度(例如分、时、天、月、年等)的风能预报能力。”

GOOGLE的目标则更加广泛——彻底消除自身基础设施运营中的碳排放量,将高达两倍于旧金山全城的电力消耗,彻底转化为纯绿色能源。

Terrell提到,通过将年度电力使用总量与年度可再生能源采购量匹配起来,GOOGLE已经取得了阶段性的里程碑。但目前,GOOGLE方面还无法在各处基础设施实现以小时为单位的零碳排放目标。而这也将成为GOOGLE企业下一阶段的工作重点——Terrell将其称为“24/7全天候无碳”目标。

 “我们正朝着这个方向努力,也深刻意识到其中的严峻挑战。可以说,面对当下可再生能源,还谈不上任何成本效益的现状,实现零碳排放的难度无异于登月。”

来自伦敦DeepMind的科学家们则证明,人工智能有望改善GOOGLE乃至整个可再生能源市场的运营成本及市场生存能力,借此为环保事业添砖加瓦。

DeepMind企业项目经理Sims Witherspoon与GOOGLEApp工程师Carl Elkin表示,“我们希翼使用机器学习方法,增强风力发电的商业化能力,推动无碳能源在全球电网中的进一步普及。”在DeepMind的官方博文中,他们概念了如何为西南发电站区(由加拿大边境一路延伸至得克萨斯州北部)中的GOOGLE风力发电场增加利润:

 “我们的神经网络,利用天气预报与风电机历史数据进行训练,由此建立起的DeepMind系统,能够在实际发电之前36个小时预测风力发电总量。以这些预测结论为基础,我们的模型能够提前为风电网的全天及每小时发电量做出预判。”

DeepMind系统能够提前36个小时预测风力发电量,帮助发电运营商以更高的利润比例为整体电网供电。

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