تم الحصول على شركة Alphabet DeepMind الفرعية بواسطة Alphabet في عام 2014. تعمل منذ عام 2010 على تطوير برامج الذكاء الاصطناعي لحل المشكلات المعقدة. وفقًا لما نشرته
Google مؤخرًا ، ركز أحد أحدث مشاريع DeepMind على إمكانية التنبؤ بطاقة الرياح. توربينات الرياح الضخمة الموجودة على طول الطريق السريع تنتج الطاقة فقط عندما يكون هناك ريح. في غياب التخزين الباهظ للطاقة ، من الصعب تخطيط مقدار الطاقة التي يمكن أن توفرها توربيناتها.
هذا لا يعني أن أصحاب مزارع الرياح لا يحاولون التنبؤ بحجم إنتاج الكهرباء. لسنوات عديدة ، استخدمت صناعة الطاقة
تقنيات الذكاء الاصطناعي لمحاولة الاقتراب من التنبؤات الحقيقية للرياح.
نشرت E & E News
مقالًا أمس يوضح مدى صعوبة التنبؤ بقوة مزرعة الرياح: خلال الدوامة القطبية الأخيرة في الغرب الأوسط للولايات المتحدة ، انخفضت طاقة الرياح. ولكن عندما استمرت درجة الحرارة في الانخفاض إلى -14 درجة مئوية (-22 درجة فهرنهايت) ، يتم إغلاق بعض التوربينات تلقائيًا لمنع تلف الأجزاء الميكانيكية من طواحين الهواء. أدى ذلك إلى نقص غير متوقع في الكهرباء لمشغل طاقة النظام.
عندما انخفضت درجة الحرارة إلى -14 درجة مئوية (-22 درجة فهرنهايت) ، انخفضت طاقة الرياح بشكل أسرع من المتوقعلكن DeepMind تقول إن برامج الذكاء الاصطناعي التي تم تطويرها خلال العام الماضي يمكن أن تساعد في تقريب خط "طاقة الرياح" من خط "طاقة الرياح المتوقعة". تم تدريب الخوارزميات التي طورها DeepMind على بيانات الطقس التاريخية وطاقة الرياح السنوية المسجلة بواسطة توربينات الرياح 700 ميجاوات التي تملكها جوجل.
يود DeepMind و Google أن يكونا قادرين على توقع طاقة الرياح في 36 ساعة. "هذا مهم لأن مصادر الطاقة التي يمكن التخطيط لها (أي أنها يمكن أن توفر كمية معينة من الكهرباء في وقت محدد) غالبًا ما تكون ذات قيمة للشبكة" ، كتب غوغل اليوم. يساعد النموذج الذي طورته شركة DeepMind أصحاب مزارع الرياح مثل Google في تقديم التزامات بالساعة لمدير الطاقة الإقليمي "طوال اليوم".
تشير تقارير Google إلى أن هذه الفرصة ستتيح لمدير الطاقة المحلي معرفة مقدار الرياح التي ستوفرها المزرعة في اليوم التالي ، "سيزيد تكلفة طاقة الرياح لدينا بنحو 20 بالمائة مقارنة بسيناريو خط الأساس." كيف يحدد Google "القيمة" غير معروف بعد.
ومع ذلك ، أصدرت الشركة هذا .gif الصغير اللطيف الذي يوضح كيف تتبع توقعاتها طاقة الرياح الفعلية ليوم معين:
الرسم البياني لتوقعات طاقة الرياح"نأمل أن تساعد مثل هذه الطريقة في التعلم الآلي في تقوية حالة استخدام طاقة الرياح والمساهمة في مواصلة تنفيذ الطاقة الخالية من الكربون في الشبكات الكهربائية في جميع أنحاء العالم" ، كتب غوغل.