Předpovídání výroby energie z větru a slunce
Machine-learning technology is being used to accurately predict energy generation from wind and solar for integration with the national grid, as part of a collaboration between Grid Innovation Hub na Monash University, Worley a Palisade Energy.
Jedno Australská agentura pro obnovitelné zdroje energie (ARENA)-funded project aims to provide wind and solar power generators with more accurate and reliable five-minute-ahead self-forecasting tools.
Zlepšením přesnosti pětiminutových předpovědí požadovaných národním trhem s elektřinou mohou prognostická řešení vyvinutá týmem Worley a Monash umožnit bezpečnější a spolehlivější síť. To je možné díky lepším předpovědím, které snižují četnost špatného odesílání, a tím podporují vyšší podíl obnovitelných zdrojů na trhu, aniž by byla ohrožena celková stabilita sítě.
The development of the machine learning forecasting methodology was led by Dr Christoph Bergmeir from the Department of Data Science and AI at the Faculty of Information Technology (IT) at Monash University, in collaboration with Monash Business School’s Department of Econometrics and Business Statistics, and was initiated by the Monash Energy Institute’s Grid Innovation Hub.
"Předpovídání v krátkodobém horizontu." energie z obnovitelných zdrojů Výroba energie není snadný úkol. Obnovitelnou energii nelze vyrábět na vyžádání, protože je vázána přírodní zdroje jako je vítr a slunce. Abychom dosáhli stabilní sítě a dostatečné výroby energie, potřebujeme spolehlivou metodu krátkodobé predikce,“ řekl Dr. Bergmeir.
“By introducing machine learning methodologies to this short-term forecasting process, we’re able to apply algorithms that are trained on historical time series data, resulting in the accurate forecasting of wind and solar energy.”
Mezi klíčové přínosy projektu patří zvýšené pronikání obnovitelné energie do sítě díky zlepšené dispečitelnosti výroby z obnovitelných zdrojů a snížení plateb za doplňkové služby řízení frekvence (FCAS) ze strany generátorů v důsledku nesplnění prognózovaných cílů.
„Naše prognostické řešení poskytuje našim stávajícím zákazníkům z obnovitelných zdrojů okamžitou hodnotu, protože se zaměřují na nižší poplatky FCAS. A s PowerPredict officially launched, renewable generators in Australia and internationally can benefit from our power forecasting technology,” said Denis Marshment, Global Vice President of Data Science Customer Solutions at Worley.
Očekává se, že výzkum a vývoj těchto modelů přispěje k celkovému souboru znalostí o aplikaci strojového učení a dalších technologií umělé inteligence na předpovědi větru a slunce.
„Přirozené výkyvy počasí ztěžují obnovitelným generátorům přesně předpovídat jejich krátkodobou úroveň výroby energie, což má dopad na stabilitu sítě. Jen v roce 2020 stály nepřesné předpovědi výkonu australské generátory 210 milionů dolarů, takže použití algoritmů strojového učení k vidění pět minut do budoucnosti je neuvěřitelně cenné. Naše prognostické algoritmy dosáhly 45% zlepšení předpovědí výkonu našich zákazníků,“ řekl Marshment.
Tato technologie má potenciál plošně snížit ceny energie a potenciálně otevřít cesty pro vodní a jiné formy čisté energie.
„Pokud výrobci z obnovitelných zdrojů dokážou snížit své fakturační faktory, mohou vyrábět elektřinu levněji a nakonec by se tato úspora mohla přenést na zákazníky. Také by to učinilo obnovitelné zdroje konkurenceschopnějšími, což je také žádoucí výsledek,“ řekl Dr. Bergmeir.
Docent Ariel Liebman, ředitel Monash Energy Institute, dodal: „Toto je vzrušující a aktuální aplikace jednoho z hvězdných počítačových týmů a AI týmů Monash Energy Institute a Grid Innovation Hub. Tento projekt ukazuje, jak průmysl, reprezentovaný našimi vizionářskými partnery Worley, a akademická sféra mohou tvořit skutečné Dopad together both commercially and in contributing to the global effort to stop climate change.”
Předpovídání výroby energie z větru a slunce původně vydal Na udržitelnosti záleží.
