Новости
Google и DeepMind использовали ИИ для более точного предсказания выработки энергии ветровыми электростанциями

Google и DeepMind использовали ИИ для более точного предсказания выработки энергии ветровыми электростанциями

Google и DeepMind использовали ИИ для более точного предсказания выработки энергии ветровыми электростанциями

Компания Google заявила, что благодаря использованию искусственного интеллекта она повысила ценность электроэнергии, генерируемой при помощи ферм ветрогенераторов. Для этого использовалось ПО ИИ её дочернего подразделения DeepMind.

С помощью алгоритмов искусственного интеллекта DeepMind удалось обеспечить точный прогноз выработки энергии фермами ветрогенераторов. Благодаря этому можно планировать серии поставок энергии, что более ценно для энергосистемы, чем стандартные поставки без учёта времени. Как отмечают в Google, это ПО повышает «ценность» энергии, генерируемой фермами ветрогенераторов, на 20% (по сравнению с базовыми значениями без использования прогнозов). Однако не уточняется эта «ценность» в денежном выражении или количестве генерируемой энергии. Также нет сведений о том, где именно была внедрена данная система прогнозов.

Использование электроэнергии, выработанной при помощи ферм ветрогенераторов, может быть затруднено из-за самой специфики источника энергии. Наличие ветра и его скорость – это переменные величины. Потому нельзя заранее узнать, сколько энергии выработает ферма и как её лучше хранить и передавать в общую энергосеть. Эти показатели изменяются ежедневно. В Google отмечают, что «переменная природа ветра делает его непредсказуемым источником энергии – менее полезным по сравнению с теми, которые могут надёжно поставлять энергию в установленное время».

«Мы не можем устранить изменчивость ветра, но наши ранние результаты показывают, что мы можем использовать машинное обучение, чтобы сделать энергию ветра более предсказуемой и ценной», — заявляют представители DeepMind и Google. «Этот подход также помогает повысить точность данных для работы ветряных электростанций, поскольку машинное обучение может помочь операторам ветровых электростанций сделать более точные, быстрые и основанные на данных оценки того, как их выходная мощность может удовлетворить спрос на электроэнергию».

Источник: The Verge


Сообщить об опечатке

Текст, который будет отправлен нашим редакторам: