从传统的角度来看，电农场的发电能力普遍较弱，因为我们很难预测看不见的风，这将在新的一天发生。展示了哪些活动趋势。谷歌能源市场战略总监MichaelTerrell表示，“电力市场的主流运营方式需要提前一天安排资产的运营规划。只有这样，运营商才能在市场上获得理想的售电价格”特雷尔还问道，“但是对于不知道什么时候吹来的风，我们如何提前一天完成规划？我们如何提前根据风向调整发电机的迎风角？”对于这个看似无解的问题，谷歌有自己的答案。谷歌旗下的人工智能企业DeepMind正致力于将天气数据与美国中部高达700兆瓦的风电数据相结合，利用机器学习更好地预测风力发电效率、总供电量，降低运营成本..“我们一直在与DeepMind团队合作，使用机器学习技术获取公开可用的天气数据，并用它来预测第二天的风向，”Terrell上周在斯坦福大学Precourt能源研究所的一个研讨会上说。总代。”令人鼓舞的是，Terrell表示，预计的情景会将风电场的收入提高多达20%。美国能源部在2015年的《Wind Vision》报告中将“改善风能预测”列为重中之重，特别强调了提高风能可靠性的必要性。报告中提到，“收集数据并开发模型，以提高多个时间尺度（如分钟、小时、天、月、年等）的风能预测能力。”谷歌的目标更广泛——彻底消除自身基础设施运行中的碳排放量将高达旧金山全市用电量的两倍，并完全转化为纯绿色能源。特雷尔说，谷歌通过将年度总用电量与年度可再生能源采购量相匹配，实现了一个里程碑。但目前，谷歌还未能在各种基础设施中实现以小时为单位的零碳排放目标。这将是谷歌下一阶段的重点，即Terrell所说的“24/7无碳”目标。“我们正在朝这个方向努力，也深刻意识到其中的严峻挑战。可以说，在可再生能源的现状面前，没有成本效益，实现零碳的难度也很大。”排放与登月无异。“来自伦敦DeepMind的科学家证明，人工智能有望改善谷歌和整个可再生能源市场的运营成本和市场生存能力，从而为环保事业做出贡献。”DeepMind项目经理SimsWitherspoon和CarlElkin，谷歌的一名软件工程师表示，“我们希望使用机器学习方法来加强风力发电的商业化，并推动全球电网进一步采用无碳能源。”在DeepMind的官方博文中，他们概念化了如何为谷歌在西南电站地区（从加拿大边境一直延伸到德克萨斯州北部）的风电场增加利润：“我们的神经网络，使用天气预报和风力涡轮机历史由此建立的DeepMind系统可以在实际发电前36小时预测风力发电总量。基于这些预测结论，我们的模型可以对风电场全天和每小时的发电量进行提前预测。“DeepMind系统可以提前36小时预测风力发电，帮助发电运营商以更高的利润率向整体电网供电。
