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现如今,随着气候问题的日益严重,世界上绝大多数国家都越来越重视零碳技术或者低碳技术。可再生能源便是一种零碳技术。例如风力发电来说,在过去的十年里,风力发电厂已经成为零碳电力的重要来源,原因与急剧下降的风机成本以及不断提高的装机量分不开。但是,风力发电的不稳定性却对现今的能源系统提出了更高的挑战。如何提前预知风电的不稳定性成了一个急需解决的问题。
为了解决风电预测问题,2018年,DeepMind (开发阿法狗的团队)和谷歌开始将机器学习算法应用于美国中部的共700MW的风力发电厂中。这些风电场是谷歌全球可再生能源项目的一部分,这700MW的风力发电厂发出的电力足够满足一个中型城市的用电量需求。
DeepMind团队基于大量的天气预报以及历史发电数据训练其神经网络模型,并建立了提前36小时预测风力发电的模型。基于这些预测数据,DeepMind团队可以提前一天告知电网未来每小时电力的输出,从而可以更高效的保证电网的稳定。虽然这一算法还没改进到最优的程度,但目前已经开始显著的帮助了风力发电厂提高自身的收益。与最基础的运作方式相比,通过加入基于机器学习的预测,风电场的收益提高了20%。
我们无法消除风的变化,因此无法使风力发电变得稳定,但DeepMind目前的研究结果表明,可以使用机器学习来预测风力发电,从而提高风电的价值。
↑与未采用机器学习的风电场(浅色矩形)相比,采用了机器学习的风电场(深色矩形)由于对风力产出、电力供需、运营成本进行了有效把控,成功将风力能源价值提高将近20%
DeepMind希望这种机器学习的方法可以得到广泛的应用,从而推动全世界的能源转型。谷歌最近实现了其所使用的能源100%来自可再生能源(部分通过购买绿证的方式)。目前,谷歌的目标是7x24小时每时每刻消纳的电都是可再生能源所发出的,因此基于机器学习的预测算法将会更加的重要。DeepMind目前的算法还有很高的提升空间,然而目前已经走出的这一步,对于谷歌以及对于全世界的环境问题而言,都是意义重大的。
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4月17日,珠海市人民政府印发《珠海市“无废城市”建设提质增效实施方案(2024-2025年)》。文件指出,推动能源清洁低碳转型,大力发展分布式光伏发电,推动斗门建成光伏示范开发区。因地制宜发展生物质能,推进珠海环保生物质热电工程三期项目建设。支持固体废物处理企业,探索构建清洁低碳能源为主体
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4月17-19日,第十届中国海上风电大会暨产业发展国际峰会(COWP2024)在三亚召开,大会以“创新驱动深耕海风”为主题,聚焦海上风电全产业链技术创新、发展瓶颈突破、全新市场机遇与挑战展开讨论。中船海装受邀参加大会并发表专题演讲,对平价海上捕风利器——H260海上风电平台进行了系统展示,为海上风
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近日,欧盟宣布依据《外国补贴条例》(FSR),对西班牙、希腊、法国、罗马尼亚和保加利亚五个国家的中国风电机组供应商开展调查。在此之前,欧洲媒体不断报道欧盟高级别官员以及欧盟多个成员国官员针对中国风电装备的各种言论,以倾销与不公平竞争等为借口抵制中国产品,不惜破坏自由贸易规则,从政治
北极星风力发电网获悉,近日,德国风电整机商Nordex公布了其第一季度风电业绩,业绩显示,统计期内,Nordex总计斩获338台风电机组订单,订单容量达2086MW,相比去年第一季度1021MW的成绩实现了翻倍。非常值得一提的是,一季度内Nordex风电机组产品的平均销售价格为85万欧元/兆瓦,约合人民币6539元/kW
龙源电力集团股份有限公司贵州、蒙东、河北、江西、上海、吉林区域548.75MW风电项目风力发电机组集中采购公开招标项目中标候选人公示招标公告显示,此次招标划分2个标段,涉及10个风电项目,分别为:项目一:三都龙源新能源有限公司廷牌100MW风电项目项目概况:三都龙源新能源有限公司廷牌风电项目场址
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