当前位置: 云顶集团4008娱乐 > 航空航天 > 正文

德国利用机器学习推动可再生能源革命

时间:2020-03-26 22:45来源:航空航天
当年五月,德意志的气象学家、程序员和电力企业初阶测量检验大数据和机器学习能不可能让这个电力财富变得对电力网尤其“友好”。 劳动在于,在安静和多云的光景里,电力网运行

当年五月,德意志的气象学家、程序员和电力企业初阶测量检验大数据和机器学习能不可能让这个电力财富变得对电力网尤其“友好”。

劳动在于,在安静和多云的光景里,电力网运行商仍亟需央浼古板发电站满足预期的急需。而在太阳轻风力至极丰富的气候,它们必得立刻命令燃煤和天然气发发电站收缩电力输出,避防电力的涌入“窒碍”电力网并扩充断电风险。

一竖竖高耸的风力发电机和数不尽闪光的太阳电瓶板布满德意志联邦共和国天下。这一景观象征着这个国家正在倒车非核、低碳财富。可是,即使德意志是天下可再生财富的头名代表,但它的电力网尚不可能应对风力和太阳光能发电动荡的表征。

《中中原人民共和国科学报》 (二〇一四-07-15 第3版 国际卡塔尔

大部风力涡轮机装有度量中央处风的速度的设备,一些太阳电瓶板则含有指向阳光强度的传感器。EWeLiNE将那些数量同来自本地气象局、雷达和卫星的其它大气观测数据相结合,同有时候复杂的微电脑模型能预测今后48钟头内的发电量。该团体将这个电力预测同真实情状开展核对,随后机器学习会更改预测模型。

德意志使用机械学习推进可再生财富革命

正规的天气模型能预测特定地区风暴和锋面过境天气的强度及到达时间。可是,它们超小概估量涡轮中央处的风力强度,而那决定了涡轮将发生多少电力。耗费资金700万美元的EWeLiNE项目富含3家根本电力运转商——50Hertz、Amprion和 TenneT,而且获得联邦经济职业和财富部的捐助。该项目于二零一三年起步,特意针对电力运转商的必要提供负荷预告。

从上八个月起,EWeLiNE探讨人士开头利用一切德意志联邦共和国的太阳电瓶板轻风力涡轮机数据测验该体系。

明天,诸如风力等可再生能源为德意志提供了约四分之一的电力。图片来自:JulianStratenschulte

图片 1

德国的风力发电工夫在4.5万兆瓦左右,稍低于华夏和美利坚联邦合众国,位居世界第三。同时,这个国家的太阳热辐射能发电手艺紧跟于华夏。不过,德意志转车新财富的宽度及理想是绝世的。近期,可再生财富提供了约30%的家庭用电,而政党承诺,到2050年,这个国家起码九成的电力今后自可再生财富。

“为了进一层火速地运作电力网并使化石燃料储备维持在低于限度,运行商必要越来越好地询问任何既按期期内猜想消耗多少风力和太阳光能发电。”弗劳恩霍夫风能及财富种类工夫钻探所物艺术学家、EWeLiNE 项目官员Malte Siefert表示。

编辑:航空航天 本文来源:德国利用机器学习推动可再生能源革命

关键词: