可再生能源與機(jī)器學(xué)習(xí)“雙重加持”,谷歌成功實(shí)現(xiàn)風(fēng)力預(yù)測(cè)

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從傳統(tǒng)角度看,電力電場(chǎng)的發(fā)電能力普遍較弱,因?yàn)槲覀冎两窈茈y預(yù)測(cè)無形無相的風(fēng),會(huì)在新一天中表現(xiàn)出怎樣的活動(dòng)趨勢(shì)。

來源丨Forbes

作者丨Jeff McMahon

編譯丨科技行者

從傳統(tǒng)角度看,電力電場(chǎng)的發(fā)電能力普遍較弱,因?yàn)槲覀冎两窈茈y預(yù)測(cè)無形無相的風(fēng),會(huì)在新一天中表現(xiàn)出怎樣的活動(dòng)趨勢(shì)。

谷歌公司能源市場(chǎng)策略主管Michael Terrell表示,“電力市場(chǎng)的主流運(yùn)作方式,要求提前一天安排資產(chǎn)的運(yùn)轉(zhuǎn)規(guī)劃。只有這樣,運(yùn)營商才能在市場(chǎng)上獲得理想的電力銷售價(jià)格。”

Terrel還問道,“但對(duì)于不知何時(shí)吹來的風(fēng),我們要如何提前一天完成規(guī)劃?又要怎樣提前根據(jù)風(fēng)向調(diào)整發(fā)電機(jī)的迎風(fēng)角度?”

對(duì)這個(gè)看似無解的問題,谷歌有著自己的答案。

谷歌旗下人工智能企業(yè)DeepMind,正著手將天氣數(shù)據(jù)與美國中部高達(dá)700兆瓦的風(fēng)力發(fā)電數(shù)據(jù)結(jié)合起來,通過機(jī)器學(xué)習(xí),以更好地預(yù)測(cè)風(fēng)力發(fā)電效率、電力供應(yīng)總量,并借此降低運(yùn)營成本。

在上周于斯坦福大學(xué)普雷考特能源研究所舉辦的研討會(huì)上,Terrell表示:“我們一直在與DeepMind團(tuán)隊(duì)合作,使用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),獲取公開天氣數(shù)據(jù),并據(jù)此預(yù)測(cè)第二天的風(fēng)力發(fā)電總量。”

令人振奮的是,Terrell稱預(yù)測(cè)方案將風(fēng)電場(chǎng)的收入提升達(dá)20%。

美國能源部在其2015年《Wind Vision》報(bào)告中,將“改善風(fēng)能預(yù)報(bào)”列為首要任務(wù),其中特別強(qiáng)調(diào)了提升風(fēng)能可靠性的要求。報(bào)告提到,“收集數(shù)據(jù)并開發(fā)模型,借此改善多個(gè)時(shí)間尺度(例如分、時(shí)、天、月、年等)的風(fēng)能預(yù)報(bào)能力。”

谷歌的目標(biāo)則更加廣泛——徹底消除自身基礎(chǔ)設(shè)施運(yùn)營中的碳排放量,將高達(dá)兩倍于舊金山全城的電力消耗,徹底轉(zhuǎn)化為純綠色能源。

Terrell提到,通過將年度電力使用總量與年度可再生能源采購量匹配起來,谷歌已經(jīng)取得了階段性的里程碑。但目前,谷歌方面還無法在各處基礎(chǔ)設(shè)施實(shí)現(xiàn)以小時(shí)為單位的零碳排放目標(biāo)。而這也將成為谷歌公司下一階段的工作重點(diǎn)——Terrell將其稱為“24/7全天候無碳”目標(biāo)。

“我們正朝著這個(gè)方向努力,也深刻意識(shí)到其中的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)??梢哉f,面對(duì)當(dāng)下可再生能源,還談不上任何成本效益的現(xiàn)狀,實(shí)現(xiàn)零碳排放的難度無異于登月。”

來自倫敦DeepMind的科學(xué)家們則證明,人工智能有望改善谷歌乃至整個(gè)可再生能源市場(chǎng)的運(yùn)營成本及市場(chǎng)生存能力,借此為環(huán)保事業(yè)添磚加瓦。

DeepMind公司項(xiàng)目經(jīng)理Sims Witherspoon與谷歌軟件工程師Carl Elkin表示,“我們希望使用機(jī)器學(xué)習(xí)方法,增強(qiáng)風(fēng)力發(fā)電的商業(yè)化能力,推動(dòng)無碳能源在全球電網(wǎng)中的進(jìn)一步普及。”在DeepMind的官方博文中,他們概念了如何為西南發(fā)電站區(qū)(由加拿大邊境一路延伸至得克薩斯州北部)中的谷歌風(fēng)力發(fā)電場(chǎng)增加利潤:

“我們的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),利用天氣預(yù)報(bào)與風(fēng)電機(jī)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,由此建立起的DeepMind系統(tǒng),能夠在實(shí)際發(fā)電之前36個(gè)小時(shí)預(yù)測(cè)風(fēng)力發(fā)電總量。以這些預(yù)測(cè)結(jié)論為基礎(chǔ),我們的模型能夠提前為風(fēng)電網(wǎng)的全天及每小時(shí)發(fā)電量做出預(yù)判。”

DeepMind系統(tǒng)能夠提前36個(gè)小時(shí)預(yù)測(cè)風(fēng)力發(fā)電量,幫助發(fā)電運(yùn)營商以更高的利潤比例為整體電網(wǎng)供電。

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