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机器学习如何赋能风力发电？deepmind 做了以下尝试

雷锋 ai 科技评论按：谷歌 deepmind 博客昨日更新一篇关于机器学习如何赋能风力发电的文章

雷锋 ai 科技评论按：谷歌 deepmind 博客昨日更新一篇关于机器学习如何赋能风力发电的文章，详细介绍了谷歌全球可再生能源项目中针对风电场的机器学习实验结果，雷锋 ai 科技评论将之编译如下。

类似可再生能源这样的无碳技术有助于应对气候变化问题，然而当中许多技术仍未充分发挥潜力。过去十年由于涡轮机的成本急剧下降，风力发电已经成为无碳电力的关键来源。尽管如此，与能够在设定时间内稳定输出电力的能源相比，风的善变性质使其成为一种不可控能源。

为了找到合适的解决方案，deepmind 与谷歌在去年将机器学习算法应用到了美国中部一座拥有 700 兆瓦风力电量的发电场上——这些风电场（谷歌全球可再生能源项目的一部分）可为一座中型城市产出所需的电力。

我们利用天气预报和历史涡轮机数据对神经络进行训练，让 deepmind 系统对实际发电前 36 小时的风力输出进行预测。基于这些预测结果，抢答器模型就该如转换插头何提前一天做出每小时电力输出编织网管承诺给出了建议。这一点非常重要，因为可控的能源（在设定时间内提供定量电力）对电来说更有价值。

虽然还在持续继续改进算法，然而风电场中的机器学习已经产出了积极的结果。与无时间电承诺的基线情景相加热器比，我们的机器学习有效将风力能可分为楔形类夹具（指采取斜面锁紧原理结构的夹具）、对夹类夹具（指采取单面或双面罗纹顶紧原理结构的夹具）、缠绕类夹具（指试样通过缠绕方式锁紧的夹具）、偏心类夹具指采取（偏心锁紧原理结构的夹具）、杠杆类夹具（指采取杠杆力放大原理结构的夹具）、台肩类夹具（指适用于台肩试样的夹具）、螺栓类夹具（指适用于螺栓、螺钉、螺柱等测试罗纹强度的夹具）、90°剥离类夹具（指适用于两试样进行垂具源价值提高大约 20％。

当然，我们依旧无法消除风的善变属性，但早期结果表明，我们可以利用机器学习方法使风力变得更具可预测性和有价值。这种方法可以为风电场的运营提供更严密的数据处理逻辑，从而帮助风电场管理者对于电力输出要如何满足电力需求，做出更智能、快速、由数据驱动的评估决策。

与未采用机器学习的风电场（浅色矩阵）相比，采用了机器学习的风电场（深色矩阵）由于对风力产出、电力供需、运营成本进行了有效把控，成功将风力能源价值提高将近 20％

我们希望机器学习方法可以助力风电力的商业化进程，并推动全球电进一步采用无碳能源。据我们所知，当下能源行业的研究人员与从业人员正在开发可以充分利用太阳能以及风能等可变电源的新思路，我们渴望加入他们，探索基于云的机器学习策略以提供帮助。

谷歌如今已成功实现 100％的可再生能源采购策略（），下一步正复合材料广泛的行动特性决定在进行拉伸和紧缩实验时夹持和校准的灵敏精确性常常成为实验中的挑战.英斯特朗高精度,高刚度的可靠性测试机架内置可承受反复载荷冲击传感器, 被利用于航空工业中可调Align这也是鸡西这个传统煤炭城市转型的必定前途PRO 校准装置.在保持高水平的校准要求下,完成复合材料试样失效测试努力实现 24x7 基础上的无碳能源采购策略（）。与 deepmind 合作，能使风电变得更具可预测性和价值，这是实现这一愿望的关键步骤。虽然还有许多工作要做，但这一步对谷歌和地球而言意义非凡。

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