机器学习在可再生能源预测中的应用

世界各地对可再生能源的采用正在增加。随着可再生能源在世界能源生产中所占的比重越来越大,对未来情景的预测变得越来越紧迫。值得庆幸的是,机器学习应用可以为可再生能源预测带来一些改进。

机器学习应用程序是人工智能的一个子集,其中算法学会识别模式从具有最小的人为干预的数据。许多公司使用它来寻找改进或预测即将发生影响其业务的更改的方法。这种基于模式的预测也可以帮助可再生能量。

由于可再生能源依赖性质,因此它们的效率和生产可能很大。更好的预测工具可以帮助能源公司和用户充分利用这些安装。就是这样。

预测能量消耗

可再生能源预测最关键的部分之一是预测能源用户会消耗多少。与其他电源不同,可再生能源不会在时钟周围产生电力。电力公司需要了解需求,以便它们适当地分配能量,以免浪费任何。

人们可以监控使用趋势来预测即将到来的消费变化,但这可能很慢,也不准确。由于计算机通常比人更擅长处理需要大量数据的任务,机器学习可以发现趋势并加快连接速度。在可再生能源领域,这就像是一个分析使用模式的算法,以确定在任何给定时间哪些地区将需要更多能源。

通过这些信息,能源公司可以向最需要的地方提供电力。结果减少了浪费,减少干扰,更加消费的满足感。一些机器学习算法可以实现这一目标即使是部分信息,使它们比传统方法更可靠。

预测天气状况

可再生能源预测的另一个独特问题是天气的影响。由于可再生能源依赖于风能和太阳能,不同的天气条件会产生不同的电量。与传统模型相比,机器学习应用程序可以帮助更准确地预测这些情况。

大多数天气预报模型都依赖于来自大型地理区域的数据这并不总是准确地代表当地条件。机器学习算法可以在相似甚至更短的时间内处理远的粒度数据。这种精度和速度会产生更可靠,相关的预测。

然后,相同的机器学习程序可以预测天气如何影响能源生产。如果可再生能源生产高于平均水平,则能源公司可以扩展化石燃料,反之亦然。有些日子,单独风力电力可以生产一半的U.K.的能量,而其他,它几乎没有产生任何东西,因此这种灵活性至关重要。

预测市场运动

可再生能源供应商需要满足市场需求,使可持续能源得到更广泛的应用。像任何行业一样,吸引顾客需要了解消费者的趋势。许多公司在这个领域使用机器学习应用程序,可再生能源企业也可以。

具有足够的高质量数据,消费者行动令人惊讶地预测。机器学习算法可以预测长期市场运动这样,可再生能源公司就能了解他们的受众。因为调整生产或营销策略需要时间,所以尽早预测这些消费趋势是至关重要的。

如果更可再生的电力供应商适应转移市场,他们将对消费者变得更具吸引力。因此,可持续能源将迅速传播,帮助世界走向更绿色的未来。

预测潜在问题

可再生能源预测的另一部分是确定可能出现潜在问题的地方。虽然可再生能源提供较低的终身运营费用,但前期设备成本通常很高。如果公司可以预测条件可能会威胁网格,他们可以防止它,导致相当储蓄。

这一领域最有用的机器学习应用之一是预测分析。在这个过程中,机器学习算法会观察设备的运行情况,从而预测设备何时需要维修。这样,工人们就可以避免代价高昂的故障,也不必进行任何不必要的维护。

虽然人类检查员可以尝试自己做同样的事情,但他们不那么有效。一项研究发现,人工智能辅助的预测性维护效率高达25.3%更精确24。6%这些节约有助于提高可再生能源装置的成本效益,帮助它们进一步发展。

机器学习使可再生能源更加可行

机器学习可以帮助预测影响可再生能源的许多相关因素。因此,可再生能源将变得更加可靠,价格实惠,可取。通过这些改进,它们可以更快地超越化石燃料。

可再生能源自行承诺,但机器学习扩大其潜力。通过使可再生能够成为化石燃料的更可行的替代品,机器学习正在提高多个行业的可持续性。

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