Google ha parlato delle imprese di DeepMind con sede a Londra martedì, dicendo al mondo che un sistema DeepMind potrebbe aiutare a rendere più praticabile l'uso dei parchi eolici per produrre energia.

Come mai? Il team DeepMind di Google lo scorso anno ha iniziato a esplorare la loro idea, un algoritmo per la previsione della potenza.

Questo potrebbe significare un'altra promettente applicazione per mettere in funzione le reti neurali:prevedere la produzione di energia eolica con 36 ore di anticipo. Il loro modello raccomanda come prendere "impegni orari ottimali di consegna" alla rete elettrica con un giorno intero di anticipo. Se gestisci un parco eolico, stai ricevendo una raccomandazione sull'allocazione.

Cosa hanno usato per addestrare la loro rete neurale? Previsioni del tempo. Dati precedenti della turbina.

La posizione del team è che l'apprendimento automatico può aiutare gli operatori di parchi eolici a rendere più intelligenti, più valutazioni basate sui dati. Il risultato può essere un miglior punto di incontro tra produzione e domanda di energia elettrica.

Sims Witherspoon, responsabile del programma, mente profonda, e Will Fadrhonc, responsabile del programma per l'energia senza emissioni di carbonio, ha raccontato al mondo cosa è successo quando Google e DeepMind hanno iniziato a testare l'apprendimento automatico sulle turbine eoliche di Google.

Il blog ha affermato che se le fonti energetiche possono essere programmate per fornire una determinata quantità di elettricità in un momento prestabilito, sono spesso più preziosi per la rete.

Questa caratteristica indesiderata di imprevedibilità ha ostacolato le prospettive sul vento come fonte di energia alternativa. "Sebbene l'adozione dell'energia eolica sia cresciuta grazie ai costi inferiori delle turbine, soffrirà sempre di imprevedibilità. Ciò lo limita rispetto ad altre fonti di energia che possono fornire energia in modo affidabile in un momento prestabilito, ha detto Il download, Revisione della tecnologia del MIT . Come affermato anche dal blog di Google, "la natura variabile del vento stesso lo rende una fonte di energia imprevedibile".

Il registro Katyanna Quach ha offerto esempi di come questa prevedibilità si trasformi in fattibilità. Ha notato che, con il contributo di DeepMind, "I parchi eolici possono programmare quando fornire una determinata quantità di elettricità alla rete elettrica e avere un'idea migliore dei modelli di prezzo. Il sistema potrebbe anche aiutare a programmare la manutenzione e i tempi di fermo delle turbine".

Tutto sommato, i loro sforzi sull'algoritmo sono andati a beneficio dei parchi eolici di Google e questa capacità di allocare l'energia eolica un giorno in anticipo ha aumentato il valore dell'energia eolica di circa il 20 percento. Aumentato il valore rispetto a cosa? Questo è ciò che la squadra aveva da dire. "Ad oggi, l'apprendimento automatico ha aumentato il valore della nostra energia eolica di circa il 20%, rispetto allo scenario di base di assenza di impegni temporali per la rete."

Segnalazione per Il Verge , Nick Statt ha affermato che le fattorie sono utilizzate da Google per le sue iniziative di energia verde.

Perché è importante:è stato utilizzato solo internamente ma, ha detto Il download, "non è difficile immaginare che Google spera di vendere questa tecnologia agli operatori di parchi eolici".

Gli autori del blog:"La nostra speranza è che questo tipo di approccio di apprendimento automatico possa rafforzare il business case per l'energia eolica e guidare l'ulteriore adozione di energia senza emissioni di carbonio sulle reti elettriche in tutto il mondo".

Cosa c'è dopo:hanno detto che continuano a perfezionare il loro algoritmo.

© 2019 Science X Network