谷歌位于伦敦的人工智能开发子公司DeepMind开发并培训了一种机器学习系统，能够预测风电场可产生的电量 - 最多可提前36小时。

根据谷歌的说法，新开发的系统帮助电网管理人员安排设定“交付”电力，这对电网来说比标准的非时间交付更有价值。

由于风的可变性，通常难以准确地预测风电场在特定时间段内可能产生的电量。

但DeepMind声称，其神经网络已经过历史涡轮机数据和天气模式的培训，可以提前36小时预测其风力涡轮机在美国俄克拉荷马州风力发电场的输出功率水平，并具有合理的数量。准确性。

新的AI模型适用于美国中部俄克拉荷马州90多台涡轮机产生的700兆瓦能量。该模型准确地提出了提前一整天向电网做出每小时交付承诺的最佳方式，从而将风能价值提高了约20%。

根据谷歌的说法，该系统使风电场的管理人员能够安排何时向电网提供特定数量的电力，并获得更好的定价模型线索。

该系统还有助于工程师安排涡轮机的维护。

谷歌最近与世界各地的几家风能公司合作，致力于全面运营绿色能源。该目标于2016年首次提出，最终于2017年实现。

该公司还希望在俄克拉荷马州的风力涡轮机场实施的机器学习方法将推动全球电网进一步采用绿色能源。

谷歌研究人员在一篇博客文章中写道： “能源行业的研究人员和从业人员正在开发关于社会如何充分利用太阳能和风能等可变电源的新思路。”

“我们迫切希望与他们一起探索这些基于云的机器学习策略的普遍可用性，”他们补充说。