【可再生能源】价值提升20%！继拯救全英电网后 谷歌deepmind又用ai来预测风电厂能源输出

    价值提升20%！继拯救全英电网后 谷歌deepmind又用ai来预测风电厂能源输出

谷歌宣布，它将使用位于伦敦的子公司deepmind的人工智能软件，使风电场生产的能源更加可预测，从而实现更灵活的输出配置。通过使用deepmind的机器学习算法来预测谷歌用于其绿色能源计划的农场的风力输出，该公司表示它现在可以安排能量输出的设定交付，这对于电网来说，将带来比标准交付更有价值的、基于时间的交付。

根据谷歌的说法，该软件将这些农场所提供的风能的“价值”提高了20％——这种基于时间的ai预测带来了效益上的重大变化。该模型可以提前36小时预测风电输出，利用机器学习来提高风电效率。同时为风电场运营商提供了更多数据驱动的评估，以满足未来的电力需求。

目前尚不确切其商业化价值或能源产出的价值，也不知道部署的具体位置。尽管谷歌主要在中西部地区与风电场合作，其中一些美国数据中心又位于中西部。据悉，谷歌正在将这一优化应用于在美国中部的其风电场，产生700兆瓦的风电。谷歌没有立即就此发表评论。

去年，谷歌表示，它终于达到了用100％可再生能源抵消能源使用的里程碑。这在很大程度上要归功于能源采购合同以及太阳能和风电场的投资——用来帮助其数据中心供电。以及可再生能源证书——以抵消其他市场的标准电网使用。

然而，当谈到风力发电时，利用这种能量可能很困难，因为了解给定农场将产生多少能源，以及如何最好地存储然后将能量传递到电网——这些情况每天都会发生变化。

谷歌表示，“风的本质变化使得它成为一种在输出方面不可预测的能源，与能够在一定时间内可靠地提供电力的能源相比，由于必须依靠自然来产生电网所需的电力需求，因此以往觉得ai不太有用。”

“我们无法消除风的变化，但我们的早期结果表明——我们可以利用机器学习，使风力发电更具可预测性和价值，”deepmind的产品经理sims witherspoon和谷歌carbon free energy项目负责人will fadrhonc在共同撰写的博客文章中写道。

“这种方法还有助于为风电场运营带来更大的数据严谨性，因为机器学习可以帮助风电场运营商对其电力输出如何满足电力需求作出更智能、更快速和更加数据驱动的评估。”

这不是谷歌第一次以这种方式让deepmind大展身手了。早在2016年，谷歌宣布，由于ai实验室的帮助，它已将其数据中心的电力成本降低了15％。这个系统每5分钟就会把冷却系统的数据放到deepmind神经网路中进行分析，从而找到最佳的运作设定。2014年，google全年的电力消耗已经达到了4,402,836 mwh，这个数字相当于30多万美国家庭一年的电力消耗。所以15%的整体耗电量节省意味着节省了成上亿美元的资金。2017年有报道称，deepmind正在与英国国家电网公司进行谈判，利用ai与机器学习算法更准确地预测需求模式，以帮助其平衡供需——预计帮助英国节省10％的电力使用量。在2018年，谷歌走得更远，为这些人工智能系统提供了更多控制权。

这种工作以明显的方式帮助乐谷歌，同时对deepmind而言也是回报丰厚。该公司从研究的角度做了大量的工作，但尚未找到可观的收入来源。它损失了很多钱（2017年为3.68亿美元），据报道，这导致了deepmind和母公司之间的紧张关系。如果公司的软件可以在研究实验室之外的现实场景中使用，那么deepmind可以成为业务中成功创收的部分，也就可以放心地为其高成本正名了。

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