瑞士能源公司运用机器学习来预测太阳能发电量

发布时间：2023-10-12 10:00:09 所属栏目：外闻来源：转载

导读： 　　像绝大多数的欧洲企业那样，瑞士能源公司 IWB 巴塞尔工业工程在...方面展开了业务，正积极推动可再生能源，面对可再生能源发电量波动，要如何集成到电网使用？若能事先预测，那么调度起

　　像绝大多数的欧洲企业那样，瑞士能源公司 IWB 巴塞尔工业工程在...方面展开了业务，正积极推动可再生能源，面对可再生能源发电量波动，要如何集成到电网使用？若能事先预测，那么调度起来就气定神闲多了，为此找来了思爱普（SAP）引进机器学习来提升预测的正确率。

　　与大多数欧洲电力公司一样，巴塞尔工业工程也曾经是主要以集中式大型发电厂为主要供应客户电力的来源，不过时代改变，为了节能减碳，瑞士于2017年通过能源法案，目标要在2050年摆脱对化石燃料的依赖，为此汽车要换成电动汽车，燃气暖气要换成热泵供暖系统，而这些用电都要来自可再生能源，每家每户也装上了住宅太阳能发电面板。

　　巴塞尔城市州人口约20万，已经有1,700多个住宅太阳能系统，并以每年300个的速度快速增加，随着越来越多每家每户自有发电能力，也改变了电网电力供需，IWB需要正确评估太阳能发电量，以应对做出电网的调整，但是要挨家挨户准确测量的解决方案相当复杂，当每家每户太阳能持续增加，还需要时常手动调整，虽然有智能电表记录太阳能系统供电量变化，但智能电表一天只回应一次数据，远远无法达到让电网管理者能有即时的资讯可供参考。

　　如果没有即时确定的数据时，就只能不断地使用预估数据，但估算常常出乎意料地失准，如此就得千方百计地保留必不可少的许多应变空间，甚至于不敢提高可再生能源比例，若要进一步提高可再生能源，完成未来全可再生能源的目标，就得发展正确预测的能力。

　　思爱普的能源管理数据（energy management data）解决方案，从不同太阳能系统的智慧电表收集数据存储，这虽然无法达到能有即时供电资讯的程度，不过再加上机器学习，搭配天气预测数据以及供电情况，以此来即时预测电网上太阳能随时的供电状况，预测以每15分钟为单位，但是可一次提供8小时的结果。

　　此系统于2023年上线后，巴塞尔工业工程预测隔天的太阳能发电量时，就不再需要一再手动调整介入，也能更快调整短期与长期的应变措施，成为巴塞尔工业工程企业数字化策略的基础，也因此得到思爱普创新奖。巴塞尔工业工程与思爱普的合作只是一叶知秋，随着机器学习或是更强人工智能的发展应用于能源领域，过去集成可再生能源的障碍有望很快降低。这意味着我们可以通过更简单的方式实现可再生能源的利用，比如太阳能、风能、地热能等。

（编辑：晋中站长网）

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