谷歌周二談到了總部位于倫敦的DeepMind的壯舉-告訴世界，DeepMind系統(tǒng)可以幫助利用風(fēng)電場(chǎng)生產(chǎn)能源更加可行。

為何如此?谷歌的DeepMind團(tuán)隊(duì)去年開(kāi)始探索他們的想法，這是一種預(yù)測(cè)功率輸出的算法。

這可能意味著在使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正常工作方面的另一個(gè)有希望的應(yīng)用：預(yù)測(cè)風(fēng)電輸出提前36小時(shí)。他們的模型建議如何提前整天對(duì)電網(wǎng)做出“最佳每小時(shí)交付承諾” 。如果您經(jīng)營(yíng)風(fēng)電場(chǎng)，則會(huì)獲得有關(guān)分配的建議。

他們用什么來(lái)訓(xùn)練他們的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?天氣預(yù)報(bào)。過(guò)去的渦輪數(shù)據(jù)。

團(tuán)隊(duì)的立場(chǎng)是，機(jī)器學(xué)習(xí)可以幫助風(fēng)電場(chǎng)運(yùn)營(yíng)商進(jìn)行更智能，更多數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的評(píng)估。結(jié)果可以更好地滿(mǎn)足輸出和電力需求之間的需求。

DeepMind計(jì)劃經(jīng)理Sims Witherspoon和無(wú)碳能源計(jì)劃負(fù)責(zé)人Will Fadrhonc向世界介紹了Google和DeepMind開(kāi)始在Google自己的風(fēng)力渦輪機(jī)上測(cè)試機(jī)器學(xué)習(xí)時(shí)發(fā)生的情況。

該博客說(shuō)，如果可以安排能源在設(shè)定的時(shí)間輸送一定量的電能，那么它們通常對(duì)電網(wǎng)更有價(jià)值。

不可預(yù)知性的這種不希望出現(xiàn)的特征阻礙了風(fēng)作為替代能源的前景?！堵槭±砉W(xué)院技術(shù)評(píng)論》下載部說(shuō)：“盡管由于廉價(jià)的渦輪機(jī)成本而使風(fēng)力發(fā)電的使用量增加了，但風(fēng)力發(fā)電總會(huì)遭受不可預(yù)測(cè)的影響。與可以在設(shè)定的時(shí)間可靠地輸送電力的其他能源相比，這限制了它的發(fā)展。”谷歌博客還指出，“風(fēng)本身的多質(zhì)使其成為不可預(yù)測(cè)的能源。”

Register的Katyanna Quach提供了一些示例，說(shuō)明了這種可預(yù)測(cè)性將如何轉(zhuǎn)化為生存能力。她指出，在DeepMind的貢獻(xiàn)下，“風(fēng)力渦輪機(jī)場(chǎng)可以安排何時(shí)向電網(wǎng)輸送一定量的電力，并更好地定價(jià)模型。該系統(tǒng)還可以幫助安排渦輪機(jī)的維護(hù)和停機(jī)時(shí)間。”

總而言之，他們的算法工作是為了Google自己的風(fēng)電場(chǎng)的利益–這種提前一天分配風(fēng)能的能力使風(fēng)能的價(jià)值提高了約20%。與什么相比提升價(jià)值?這就是團(tuán)隊(duì)不得不說(shuō)的。“到目前為止，與沒(méi)有基于時(shí)間的電網(wǎng)承諾的基準(zhǔn)情景相比，機(jī)器學(xué)習(xí)已將我們的風(fēng)能價(jià)值提高了約20%。”

尼克·斯塔特(Nick Statt)在The Verge的報(bào)道中說(shuō)，這些農(nóng)場(chǎng)被Google用于綠色能源計(jì)劃。

為什么如此重要：下載僅在內(nèi)部使用，但下載說(shuō)，“不難想象Google希望將該技術(shù)出售給風(fēng)電場(chǎng)運(yùn)營(yíng)商。”

博客作者說(shuō)：“我們希望這種機(jī)器學(xué)習(xí)方法可以增強(qiáng)風(fēng)力 發(fā)電的商業(yè)前景，并推動(dòng)無(wú)碳能源在全球電網(wǎng)中的進(jìn)一步采用。”

下一步是什么：他們說(shuō)他們會(huì)繼續(xù)完善自己的算法。