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利用算法预测风力,机器学习将风能价值提升20%

作者:亚博APP 时间:2021-09-14 00:11
本文摘要:像能再生能源那样的无碳技术性有利于应付气候问题,但这在其中很多技术性仍未充分运用其发展潜力。以风力为例证:过去的十年中,伴随着涡轮发动机成本费的大幅升高和运用于的猛增,风力发电场早就沦落无碳电力的一个最重要来源于。殊不知,风力自身的不稳定性使其沦落一种不可以预测分析的能源,因而,它比不上在同样時间能可靠运输电力的能源简易。 为了更好地寻找这个问题的解决方法,上年DeepMind和Google刚开始将机器学习优化算法运用于到美国中部地域的700万千瓦容积的风力发电场。

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像能再生能源那样的无碳技术性有利于应付气候问题,但这在其中很多技术性仍未充分运用其发展潜力。以风力为例证:过去的十年中,伴随着涡轮发动机成本费的大幅升高和运用于的猛增,风力发电场早就沦落无碳电力的一个最重要来源于。殊不知,风力自身的不稳定性使其沦落一种不可以预测分析的能源,因而,它比不上在同样時间能可靠运输电力的能源简易。

为了更好地寻找这个问题的解决方法,上年DeepMind和Google刚开始将机器学习优化算法运用于到美国中部地域的700万千瓦容积的风力发电场。这种风力发电场,是谷歌全球能再生能源新项目的一部分,其造成的电力不能合乎一个中小城市的用电量市场的需求。大家应用一个在预测分析天气预告和剖析涡轮发动机的历史记录等层面都可用的神经元网络,将DeepMind系统设置为在具体发电量前48小时预测分析风速键入。

根据这种预测分析,大家的实体模型不容易提议怎样提前一天对电网做出最好的每钟头交由应允。这一点很最重要,由于能够方案的能源(即能够在要求的時间获得一定总数的电力)一般来说对电网而言更为有使用价值。

尽管我们在以后改进大家的优化算法,但我们在风力发电场中应用机器学习的方式早就造成了全力的实际效果。目前为止,与没对电网进行時间应允的状况相比,机器学习一并风力发电使用价值提高了大概20%。

尽管我们无法防止风的可塑性,但大家的初期科学研究结果显示,我们可以用以机器学习使风力发电具有可预见性和使用价值。这类方式也有助为风力发电场的经营带来更为强悍的数据信息密封性,由于机器学习能够帮助风力发电场营运商更为智能化、变慢和能够更好地以数据信息为驱动器评定其电力键入怎样合乎电力市场的需求。大家期待这类机器学习方式必须加强风力发电的商业案例,拓张全世界电网更进一步应用无碳能源。能源领域的科学研究工作人员和从业者已经为社会发展怎样最大限度地运用太阳能发电和风力等星形能源开发设计新理念。

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大家渴望重进她们,一起探索这种根据“云”的机器学习对策的普遍适用范围。Google近期搭建了100%的能再生能源购买,现阶段因此以期待在24x7的基本上购买无碳能源。

Google与DeepMind的协作使风力发电具有可预见性和使用价值,它是搭建这一愿望的确立一一歩。尽管也有很多工作中要保证,但这一一歩不但对Google而言很更有意义,更为最重要的是,它对生态环境保护大有益处。


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