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如何预测一个复杂而不确定的世界

2019-10-9 10:20:03      阅读7次
 为了预测一个复杂而不确定的世界,你不能仅依靠过去的数据和数据科学,你必须将其与社会的专业知识结合起来。
我们都知道,太阳能和风能是可再生的清洁能源,是未来能源的一种,但它们并不能保证提供稳定和持续可预测的能源。他们在城市电网中的存在使能源平衡和优化变得更加复杂。这导致了可再生能源的损失,以及电力供应的故障。
2003 年,美国东北地区因清洁能源造成的大规模停电就造成了 5000 万人连续多日的断电。而在今天,欧美地区的私人住宅公寓也在安装太阳能板来为自己供电,但私人住宅用户无法消耗完太阳能板产生的能源,电力公司还需要购买(接收)这些多余的能源,让这些过剩的电量还需要返回电网。
个人太阳能板的供大于求是一种情况,还有一种情况则是电力供不应求。当需求超过供应时,电力公司就会启用化石燃料发电厂,即启用「峰值发电厂」,以避免停电。这个过程是昂贵的,无论是在消费者使用成本方面,还是在环境影响方面,我们都该尽力避免此事的发生。
这是清洁能源应用在电网中让情况更复杂的一个缩影,这也意味着能够按需提供能源的「智能电网」在未来几年将变得越来越重要。
为此,英国的国家电网公司为此就在与 Google 旗下的 DeepMind 进行初步谈判,以开发一套系统准确预测需求,更有效地平衡国家能源系统与风能和太阳能的供应。
而美国能源部也在与斯坦福大学国家加速器实验室合作,开发人工智能和机器学习算法,以建立一个自主电网,处理来自卫星图像、公用事业运营和其他来源的数据。
 
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