Ветряные турбины представляют одно из самых привлекательных направлений развития альтернативной экологической энергетики. Они позволяют вырабатывать бесплатный ресурс для снабжения самых разных потребителей как в сферах промышленности, так и в частном секторе. Проблема лишь в том, что из-за специфики работы ветряков их потенциал раскрывается только на десятки процентов – и то в лучшем случае. Сложность прогнозирования ветра не позволяет стабильно использовать вырабатываемые ресурсы, что ограничивает и темпы развития данного направления экоэнергетики.
Но благодаря усилиям Google и эта амбициозная задача может быть решена. Компания планирует подключить искусственный интеллект для прогнозирования ветра, что поможет рациональнее использовать ветряные мельницы.
Планирование активов
По словам Майкла Террелла, главы стратегии рынка энергоносителей в Google, одним из главных факторов успеха в работе на современном рынке энергетики является возможность точного планирования. Гибкость и точность прогнозирования в режиме реального времени, по его мнению, позволяет рассчитывать на получение более высоких доходов. В этом смысле знание параметров ветра с расчетом на будущее может повысить качество управления активами.
Машинное обучение
Для технологической реализации идеи прогнозирования ветра Google подключит собственную фирму DeepMind, занимающуюся развитием искусственного интеллекта. Предполагается, что компания посредством машинного обучения сможет прогнозировать поведение ветра в центральной части США, где потенциально сосредотачивается порядка 700 мегаватт энергии. В результате эффективное составление графика производства ветряной энергии поможет лучше фиксировать динамику спроса и предложения, снижая и эксплуатационные затраты.
Как отметил Террелл в ходе выступления на семинаре в Стэнфордском институте энергетики, вместе с командой DeepMind они применяли искусственный интеллект для обработки общедоступных новостей о погоде, генерируя в качестве продукта информацию о производстве ветряной энергии буквально на следующий день. Эти данные помогли увеличить доходы ветряной энергетики на 20 %.
Решение старых задач
О важности создания точных систем прогнозирования ветра представители сферы энергетики говорят уже не первый год. Например, в Министерстве энергетики США данная задача упоминается еще в отчете 2015 года, когда формулировалась цель общего улучшения характеристик ветровых энергостанций. Тогда же определялись и параметры модели прогнозирования с расчетом на разные временные периоды от минуты до года.
В борьбе за экологию
Активность Google в направлении повышения эффективности ветряной энергетики входит в русло решения более амбициозной задачи, лежащей в области интересов защиты окружающей среды. Уже давно компания поставила цель полного отказа от углеродной энергетики. На данном этапе Google старается компенсировать частичное использование традиционных ресурсов вложениями в возобновляемые источники энергии и применение искусственного интеллекта для прогнозирования ветра может увеличить долю экологических активов в портфеле компании.
По словам менеджера программы DeepMind, Симс Уизерспун, машинное обучение поможет усилить экономическое обоснование самого применения ветряной энергии, а также будет способствовать распространению технологий безуглеродной энергетики во всем мире. Она отмечает, что положительный эффект от применения разработок Deepmind уже был продемонстрирован в виде увеличения прибыли ветряков Google, расположенных на равнине от канадской границы до северной части Техаса.
Для прогнозирования поведения ветра используется нейронная сеть DeepMind. В качестве исходных данных применяются как прогнозы погоды, так и исторические данные о ветровых турбинах. На текущий момент система может предоставлять прогнозы с минимальной временной дистанцией в 36 часов.
