在一个高度竞争的市场中，所有的发电商都依赖于对他们能产生多少电能的高度精确的预测。澳大利亚研究人员已经找到了一种方法，利用人工智能来改进风能和太阳能发电厂的预测。
国家能源市场——“电网”——需要发电机每5分钟自动预报一次。这确保了发电量满足需求。如果这些五分钟的预测被证明是错误的，代价可能会非常高昂。
莫纳什大学(Monash University)数据科学和人工智能高级讲师克里斯托弗•伯格梅尔(Christoph Bergmeir)博士表示:“市场在这些5分钟的窗口上运行。”他是最近完成的一项研究的首席研究员领域项目．
“每隔五分钟，发电机就得出价，看能产生多少电能。”
对风能和太阳能发电场来说，发电量的预测可能很棘手，尤其是太阳能发电场。目前，它主要是基于简单的算法(“naïve”)和天气模型。
Bergmeir说:“如果一天没有云，那当然是可以预测的。”
“但如果太阳电池板上笼罩着一片乌云，在那一刻，产量就会下降，比如说，40%。这几乎是一秒接着一秒发生的。对于风力来说，它可能没有那么快，但即使在那里，一分钟内也会发生很大变化。”
如果发电机的预测过高，就必须在其他地方快速、昂贵地生产电力，而成本则会返还给发电机。由于它们的可变性，风力和太阳能发电厂因计算错误而面临巨大的成本。
莫纳什大学的研究人员试图用机器学习来解决这个问题。伯格梅尔的团队利用风力和太阳能发电厂产生的数据来训练人工智能。
伯格梅尔说，他们想要制造一种可以很容易地集成到当前运行的发电机上的东西:这意味着它使用的是农场已经记录的数据，而不需要额外的硬件。AEMO(澳大利亚能源市场运营商)要求提供这些数据，所以澳大利亚的每个风电场都已经收集了这些数据。
风力涡轮机已经可以测量风速、风向和发电量。这些都已经发给AEMO了。我们不想在风力发电场和太阳能发电场部署昂贵的额外传感器。”
在风力发电方面，这个工具是成功的。“我们可以看到，在没有任何额外传感器的情况下，该系统运行得非常好。我不清楚增加哪些传感器会让它更好，”伯格梅尔说。
对于太阳能的预测并没有那么完美。“我们的系统确实可以工作，但可能有一些额外的传感器，测量云层覆盖等，它可能会更好。”
该研究使用了一个风力发电场(滑铁卢风电场以及太阳能发电厂(罗斯河太阳能农场在昆士兰)开发算法，但预测工具现在已经上市。工程公司Worley与莫纳什合作开发了该工具商用到其他风力发电机。
自从从事能源预测工具的工作以来，Bergmeir将重点转向了成本预测。他现在经营一家竞争用于能源预测和优化，利用安装在莫纳什大学的“微电网”产生的数据——屋顶太阳能、电池和其他未连接到主电网的电源的组合，以便研究人员可以开发和测试更多的预测和优化技术。
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艾伦Phiddian
Ellen Phiddian是《宇宙》杂志的科学记者。她拥有澳大利亚国立大学化学和科学传播荣誉学士学位和科学传播硕士学位。
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