Нейросеть DeepMind предсказала производительность ветряков на сутки вперед

Daxis / flickr

Исследователи из лаборатории DeepMind рассказали о нейросети, которая умеет предсказывать производительность ветряков за 36 часов на основе ретроспективных данных об их производительности и погоде в определенной местности. По их словам, использование такого алгоритма позволило улучшить производительность ветроэлектростанций компании Google на 20 процентов.

Ветроэлектростанции — один из самых оптимальных и используемых способов альтернативной добычи энергии. Их работа сильно зависит от скорости ветра: ротор ветряка должен находиться на высоте с достаточно большой средней скоростью ветра (около 4,5 метра в секунду). Тем не менее, достоверно предсказать паттерн силы ветра в месте нахождения станции бывает сложно, из-за чего эффективность ее работы может быть снижена.

Разработчики из DeepMind (входит в холдинг Alphabet) предложили решить эту проблему с помощью алгоритма, который бы мог достоверно предсказать энергию, вырабатываемую ветроэлектростанцией в определенной области на основе имеющихся данных. Они натренировали нейросеть на данных о силе ветра в определенной области, погоде и энергии, которую вырабатывает определенный ветряк. 


С помощью этого алгоритм может предсказывать вырабатываемую станцией энергию за 36 часов. Это дает достаточно времени для того, чтобы оценить выработку и затрату энергии, а также предпринять меры, которые позволят сэкономить ресурсы для ее производства. Пока что использование алгоритма (исследователи сообщают, что тестируют его с прошлого года) помогло Google улучшить производительность их ветроэлектростанций на 20 процентов: в будущем компания планирует улучшать работу алгоритма, собирая новые данные.

В декабре 2017 года компания Google полностью покрыла энергопотребление своих датацентров возобновляемыми источниками энергии: их солнечные и ветровые электростанции начали производить 3 гигаватта энергии.

Елизавета Ивтушок

Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl+Enter.