Google 和 DeepMind 運用人工智慧預測風電場的能源輸出

DeepMind 在 Google 的首批應用之一是減少並控制其數據中心的電力使用。Google 現在通過提前 36 小時預測風電輸出，利用機器學習來提高風電效率。

這兩個 Alphabet 旗下部門合作，訓練天氣預報和歷史渦輪機數據的神經網路。然後，DeepMind 系統能夠「在實際發電前 36 小時預測風電輸出。」

通過減少風電的可變性，可再生能源將變得「足夠可預測和有價值」，為風電場運營商提供了更多數據驅動的評估，以滿足未來的電力需求。

這一演算法仍在不斷完善，但 Google 指出，機器學習已經「將我們的風能價值提高了約 20％。」該公司正在將這一優化應用於在美國中部的其風電場，產生 700 兆瓦的風電。

在實踐中，Google 希望通過整合機器學習，使風能成為更好、更有價值的可再生能源。更好的基於 ML 的風電生產和電力供應/需求預測有助於節省運營成本。

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