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2021.08.17

National Grid ESO 希望藉助 AI 人工智能來改善英國的太陽能預測


National Grid ESO 希望藉助 AI 人工智能來改善英國的太陽能預測

National Grid Electricity System Operator (ESO) 和 Open Climate Fix 正在合作開發一款全新的太陽光電輸出「臨近預報」模型。

Image: National Grid ESO

編譯 / 千日綠能 Greenlinks

National Grid Electricity System Operator (ESO) [註1]希望藉由此項計畫改善因雲層覆蓋引起的太陽能發電短期預測,進而保持整體電網的平衡。

 

臨近預報 (nowcasting) [註2]是一種機器學習 (machine learning) 的模型,通常被用來預測不久的將來、預測時間可以從未來幾分鐘甚至到幾小時。

 

時至今日,臨近預報 (nowcasting)已被廣泛用於預測降雨量。

 

Open Climate Fix 是一個溫室氣體減量排放產品實驗室,由前 DeepMind 研究員 Jack Kelly 創立,該實驗室採用類似臨近預報 (nowcasting)的方法進行陽光預測,透過機器學習模型讀取衛星圖像,從而了解雲層與太陽能電池陣列相關的移動方式和位置。

 

National Grid Electricity System Operator (ESO) 創新戰略和數位轉型負責人 Carolina Tortora 表示,能夠掌握太陽能和風能等依賴天氣的發電準確預測能力,對於營運低碳電力系統至關重要。

 

「當我們對能源預測的信心越大,我們就越不必讓燃燒石化燃料的傳統電廠持續備轉,例如火力發電廠,以應對未來能源的不確定性。」

「我們越來越多地使用機器學習 (machine learning) 來提高控制室裡的預測數據,而 Open Climate Fix 提供最新的臨近預報 (nowcasting) 模型將幫助我們在通往零碳電網的道路上又向前邁進了一大步。」

 

以往,電網營運商很難預測太陽能發電的變化,這不僅是因為預測的不確定性,其中也包含了太陽能板位置的不確定性。

雖然 National Grid Electricity System Operator (ESO) 和 謝菲爾德大學 (The University of Sheffield) 正在進行繪製英國太陽能板的工作,但以前並無法預測因雲層覆蓋引起的太陽能發電短期波動。

 

值得慶幸的是,隨著 Open Climate Fix 的臨近預報 (nowcasting) 服務提高了對太陽能預測準確率,National Grid Electricity System Operator (ESO) 應該能夠減少備用發電的可用性,進而提高平衡行動的效率。National Grid Electricity System Operator (ESO) 曾經在先前的報告中聲稱,在臨近預報 (nowcasting) 機器學習的模型幫助下,對於太陽能預測的準確性提高了 33%。


註解:

(1) National Grid Electricity System Operator (ESO) 是英國的電力系統營運商,點這裡獲得更多資訊。

 

(2) 臨近預報 (nowcasting)一詞起源於氣象學,現今更廣泛用於對經濟指標的當前、不久的將來和最近的過去狀態的預測,點這裡獲得更多資訊


資料來源

National Grid looks to AI to improve solar forecasting in UK


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