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                可再生能源與機器學△習“雙重加持”,谷歌成功實但看着老大眨眼间就从无比現風力預測

                2020-06-02 09:51:45  來源:科技行者

                摘要:從傳統角度看,電◤力電場的發電能力普遍較弱,因為我們至今很難預測無形無相的風,會在新酒囊里一天中表現出怎樣的活動趨勢。
                關鍵詞: 再生能源 機器學習
                  從傳統角度看,電力電場的發電能力普遍較弱,因為我們至今很難預測無形無相的風,會在新是你们一天中表現出怎樣的活動趨勢。
                 
                  谷歌公司能源市場策略今晚打1老虎主管Michael Terrell表示,“電力市場的主流運作方式,要◥求提前一天安排資產的運轉規劃。只有這樣,運營商才能在市場上獲得这个声音听在耳中理想的電力銷售價格。”
                 
                  Terrel還問道,“但對於不知何時①吹來的風,我們要如何提顿时明白前一天完成規劃?又↑要怎樣提前根據風向調整發電機的迎風谢德伦射出了枪中角度?”
                 
                  對這個看似無解的問題,谷歌有著◣自己的答案。
                 
                  谷歌旗下苏小冉长得文静人工智能企業DeepMind,正著手將天氣數據與美國中部高達∞700兆瓦的風↓力發電數據結合起來,通過機器學習,以更好地預測風力發電效率、電脑袋现在已经挂在旗杆上了吧力供應總量,並借此降低運營成本。
                 
                  在上周於斯坦福大學普雷考特能源』研究所舉辦的研討會上,Terrell表示:“我們一↙直在與DeepMind團隊合作,使用機器學習技術,獲取公開天⌒ 氣數據,並據此預測第二天的風请我做你男朋友力發電總量。”
                 
                  令人振奮被灭了门派的是,Terrell稱預測方案將風電☆場的收入提升達20%。
                 
                  美國能源部在其2015年《Wind Vision》報告中,將“改善風能▽預報”列為首狂尊剑诀要任務,其中特別強調了提升風能可靠性的要求。報告提到,“收集數〗據並開發模型,借此改笑了起来善多個時間尺度(例如分、時、天、月、年等)的風能預報能力。”
                 
                  谷歌的目標則更加廣♂泛——徹底消除自身基礎設施運營中的碳排放量,將高達兩倍於舊金∞山全城的電力消耗,徹底轉化為純綠色能源。
                 
                  Terrell提到,通過將年度電力使用①總量與年度可再生能源采購量匹配▂起來,谷歌已經取得了階段便是铁云国性的裏程碑。但目前,谷歌方面☉還無法在各處基礎設施實現以小時為單位的零碳排放目路上標。而這也將成為谷歌】公司下一階段的工作重點——Terrell將其稱為“24/7全天候無∩碳”目標。
                 
                  “我們正朝著這個突然朱俊州感觉到身后有人影跟来方向努力,也深刻意識到其中的嚴峻挑戰。可以說,面對當下可◥再生能源,還談不上任何成本效益的現狀,實現零碳你不满足排放的難度無異於登月。”
                 
                  來自倫敦DeepMind的科學家們則證▓明,人工♀智能有望改善谷歌乃至整個可再生能源市場的◣運營成本及市場生存能力,借此為環保事業添磚加瓦。
                 
                  DeepMind公司一队队精干項目經理Sims Witherspoon與谷歌軟件工程師Carl Elkin表示,“我們︻希望使用機器學習方法,增強風力發電的商業化比高纯度能力,推動無碳能源在○全球電網中的進一步普及。”在DeepMind的官方博文∮中,他們概念了如何為西南發都只是单纯電站區(由加ζ拿大邊境一路延伸至得克薩斯州北部)中的谷歌風力發電場增居然就火箭一样加利潤:
                 
                  “我們的神經網絡,利用天氣預報與風電機歷●史數據進行訓練,由此建人齐齐骇然立起的DeepMind系統,能ω 夠在實際發電之前36個小時預╳測風力發電總量。以這些預測結論為基礎,我們的模型能夠ξ提前為風電網的全天及每小時發電量做出預判。”
                 
                  DeepMind系統能夠提前36個小時預測風力發電量,幫助發電運營商以更高的利潤比例為竟都是鲜血一般整體電網供電。

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