阿法狗團(tuán)隊(duì)進(jìn)軍能源領(lǐng)域！DeepMind 機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測36小時風(fēng)力發(fā)電量 風(fēng)電價值提高20%

2019-04-22 來源：谷歌博客 瀏覽數(shù)：2181

現(xiàn)如今，隨著氣候問題的日益嚴(yán)重，世界上絕大多數(shù)國家都越來越重視零碳技術(shù)或者低碳技術(shù)。可再生能源便是一種零碳技術(shù)。例如風(fēng)力發(fā)電來說，在過去的十年里，風(fēng)力發(fā)電廠已經(jīng)成為零碳電力的重要來源，原因與急劇下降的風(fēng)機(jī)成本以及不斷提高的裝機(jī)量分不開。但是，風(fēng)力發(fā)電的不穩(wěn)定性卻對現(xiàn)今的能源系統(tǒng)提出了更高的挑戰(zhàn)。如何提前預(yù)知風(fēng)電的不穩(wěn)定性成了一個急需解決的問題。

　　現(xiàn)如今，隨著氣候問題的日益嚴(yán)重，世界上絕大多數(shù)國家都越來越重視零碳技術(shù)或者低碳技術(shù)?？稍偕茉幢闶且环N零碳技術(shù)。例如風(fēng)力發(fā)電來說，在過去的十年里，風(fēng)力發(fā)電廠已經(jīng)成為零碳電力的重要來源，原因與急劇下降的風(fēng)機(jī)成本以及不斷提高的裝機(jī)量分不開。但是，風(fēng)力發(fā)電的不穩(wěn)定性卻對現(xiàn)今的能源系統(tǒng)提出了更高的挑戰(zhàn)。如何提前預(yù)知風(fēng)電的不穩(wěn)定性成了一個急需解決的問題。

　　為了解決風(fēng)電預(yù)測問題，2018年，DeepMind (開發(fā)阿法狗的團(tuán)隊(duì))和谷歌開始將機(jī)器學(xué)習(xí)算法應(yīng)用于美國中部的共700MW的風(fēng)力發(fā)電廠中。這些風(fēng)電場是谷歌全球可再生能源項(xiàng)目的一部分，這700MW的風(fēng)力發(fā)電廠發(fā)出的電力足夠滿足一個中型城市的用電量需求。

　　DeepMind團(tuán)隊(duì)基于大量的天氣預(yù)報以及歷史發(fā)電數(shù)據(jù)訓(xùn)練其神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并建立了提前36小時預(yù)測風(fēng)力發(fā)電的模型?；谶@些預(yù)測數(shù)據(jù)，DeepMind團(tuán)隊(duì)可以提前一天告知電網(wǎng)未來每小時電力的輸出，從而可以更高效的保證電網(wǎng)的穩(wěn)定。雖然這一算法還沒改進(jìn)到最優(yōu)的程度，但目前已經(jīng)開始顯著的幫助了風(fēng)力發(fā)電廠提高自身的收益。與最基礎(chǔ)的運(yùn)作方式相比，通過加入基于機(jī)器學(xué)習(xí)的預(yù)測，風(fēng)電場的收益提高了20%。

　　我們無法消除風(fēng)的變化，因此無法使風(fēng)力發(fā)電變得穩(wěn)定，但DeepMind目前的研究結(jié)果表明，可以使用機(jī)器學(xué)習(xí)來預(yù)測風(fēng)力發(fā)電，從而提高風(fēng)電的價值。

　　↑與未采用機(jī)器學(xué)習(xí)的風(fēng)電場（淺色矩形）相比，采用了機(jī)器學(xué)習(xí)的風(fēng)電場（深色矩形）由于對風(fēng)力產(chǎn)出、電力供需、運(yùn)營成本進(jìn)行了有效把控，成功將風(fēng)力能源價值提高將近20％

　　DeepMind希望這種機(jī)器學(xué)習(xí)的方法可以得到廣泛的應(yīng)用，從而推動全世界的能源轉(zhuǎn)型。谷歌最近實(shí)現(xiàn)了其所使用的能源100%來自可再生能源（部分通過購買綠證的方式）。目前，谷歌的目標(biāo)是7x24小時每時每刻消納的電都是可再生能源所發(fā)出的，因此基于機(jī)器學(xué)習(xí)的預(yù)測算法將會更加的重要。DeepMind目前的算法還有很高的提升空間，然而目前已經(jīng)走出的這一步，對于谷歌以及對于全世界的環(huán)境問題而言，都是意義重大的。

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