Исследователи IBM (NYSE: IBM) объявили о том, что благодаря способности к самообучению и применению когнитивных вычислений их система прогнозирования солнечной и ветровой энергии на 30% точнее своих аналогов, которые используют традиционные методы. Это достижение, достигнутое при финансовой поддержке Министерства энергетики США в рамках инициативы SunShot, открывает новые возможности для более эффективного управления солнечными ресурсами в условиях их возрастающей интеграции в энергетическую систему страны.
Кроме того, IBM объявила, что в течение ограниченного времени компания предоставит правительственным учреждениям и другим организациям в 48 континентальных штатах США прогнозы солнечной активности с пятикилометровым пространственным разрешением, которые помогут лучше рассчитывать поступление энергии и ее использование в электросети.
Исследователи IBM вместе с научными, государственными и отраслевыми партнерами в течение трех лет работали над созданием технологии прогнозирования энергопотребления и моделирования погодных сценариев. Система обладает способностью к самообучению, а также включает в себя решения для обработки больших данных и аналитики. Это позволяет ей в непрерывном режиме исследовать и улучшать точность прогнозов солнечной энергии, используя при этом множество погодных сценариев. Для сравнения, большинство современных методов прогнозирования опираются на отдельные модели погодных условий, которые не дают полного представления о переменных, влияющих на наличие возобновляемых источников энергии.
IBM предлагает использовать многопрофильную платформу для прогнозирования количества генерируемой возобновляемой энергии, в том числе ветра и воды. Она превосходит современные передовые системы благодаря набору алгоритмов машинного обучения, которые позволяют объединить информацию от сенсорных сетей и местных метеостанций, а также сведения о наблюдениях за движением облаков, полученных с помощью камер кругового обзора и спутников. Более того, решение включает множество моделей погодных сценариев. Система IBM является первым примером применения такого широкого спектра методов и инструментов прогнозирования, интегрированных на одной масштабируемой платформе.
«Постоянно повышая эффективность работы за счет предшествующего опыта, обработки данных о наблюдениях тысяч метеорологических станций и показателей в режиме реального времени, система IBM совмещает погодные сценарии с географической информацией для получения наиболее точных прогнозов как на ближайшие несколько минут, так и на недели вперед», – комментирует доктор Сыюань Лу, научный сотрудник отдела физической аналитики исследовательского центра IBM.
«Точное прогнозирование погодных условий позволит электроэнергетическим компаниям работать более эффективно и прибыльно. Это также может способствовать увеличению использования возобновляемых источников энергии как наиболее выгодных», – говорит Бри-Матиас Ходж, старший инженер-исследователь Национальной лаборатории возобновляемых источников энергии (НЛВИЭ) и соавтор проекта.
Сегодня, основными заказчиками технологий прогнозирования возобновляемой энергии выступают электроэнергетические компании и независимые операторы электроэнергетической системы (ISOs).
Тем не менее, из-за неизбежных трудностей при прогнозировании количества генерируемой солнечной и ветровой энергии электроэнергетические компании вынуждены увеличивать объемы резервных запасов по сравнению с теми, кто использует традиционные источники. Но в условиях стремительного роста количества солнечных электростанций и повсеместного увеличения уровня внедрения возобновляемой энергии необходимость в более четких прогнозах будет только возрастать.
«За последние пять лет мощность солнечных фотоэлектрических станций в Новой Англии резко увеличилась с 44 до 1000 мегаватт, – говорит Джонатан Блэк, ведущий инженер независимого оператора электроэнергетической системы Новой Англии по прогнозированию фотоэлектрической солнечной энергии и соавтор проекта. – Сегодня большинство солнечных установок в регионе не учитываются в системе распределения. Независимые операторы электроэнергетической системы не получают в режиме реального времени сведения о выработанных такими станциями ресурсах, несмотря на то, что они удовлетворяют часть общих потребностей в электроэнергии. Рост совокупного объема генерируемой солнечной энергии приведет к изменению ежедневного графика нагрузки системы и увеличит необходимость точного прогнозирования оптимального расчет поступления энергии и ее распределения операторами электросети».
Инициатива SunShot Министерства энергетики США является федеральной программой по активному внедрению инноваций для повышения конкурентоспособности солнечной энергии по сравнению с традиционными источниками и получения оптимального соотношения «цена-качество» к концу десятилетия. Команда ученых IBM и Национальной лаборатории возобновляемых источников энергии представили документ о предварительных результатах исследований на конференции European Control Conference (ECC 2015) в Линце, Австрия.
