AI trong dự báo năng lượng gió và mặt trời
AI dự đoán lượng điện mà tua bin gió và tấm pin mặt trời sẽ tạo ra trong nhiều giờ hoặc nhiều ngày tới bằng cách học hỏi từ dữ liệu thời tiết và sản lượng trước đây.
Tổng quan
Dự báo chính xác cho phép các nhà khai thác lưới điện cân bằng cung và cầu mà không lãng phí năng lượng sạch hoặc có nguy cơ mất điện.
Lặn sâu
Gió và mặt trời có thể thay đổi: một đám mây bay qua hoặc một cơn gió tạm lắng có thể làm thay đổi sản lượng trong vòng vài phút. Các mô hình dự báo AI sử dụng các dự đoán thời tiết bằng số (tốc độ gió, bức xạ, nhiệt độ, độ che phủ của mây), hình ảnh vệ tinh và camera bầu trời cũng như số năm sản xuất lịch sử để dự đoán sản lượng điện trên các đường chân trời từ vài phút đến vài ngày. Học máy vượt trội ở đây vì mối quan hệ giữa thời tiết và năng lượng là phi tuyến tính và dành riêng cho từng địa điểm, được định hình bởi hiệu ứng dòng xoáy của tuabin, vết bẩn của bảng điều khiển và địa hình. Những dự báo tốt hơn sẽ giảm thiểu tình trạng các nhà vận hành mạng lưới dự trữ kéo sợi tốn kém luôn ở chế độ chờ, cắt giảm việc cắt giảm năng lượng sạch và cho phép các nhà đầu tư đấu thầu năng lượng tái tạo một cách tự tin hơn vào thị trường điện. Các nhà khai thác như REE của Tây Ban Nha và Energinet của Đan Mạch dựa vào những dự báo như vậy để vận hành lưới điện với tỷ trọng năng lượng tái tạo rất cao.
Hiểu biết kỹ thuật
Dự báo ngắn hạn (trong giờ) thường sử dụng camera chụp ảnh bầu trời với mạng lưới thần kinh tích chập để theo dõi các đám mây di chuyển về phía trang trại năng lượng mặt trời, cộng với LSTM hoặc mô hình máy biến áp ở đầu ra chuỗi thời gian. Các chân trời dài hơn kết hợp dự đoán thời tiết bằng số dựa trên vật lý với các cây được tăng cường độ dốc hoặc mạng lưới thần kinh giúp điều chỉnh sai lệch mô hình hệ thống. Các dự báo xác suất ngày càng đưa ra một phân phối đầy đủ (ví dụ: phân vị), chứ không phải một con số duy nhất, do đó, người vận hành có thể lập kế hoạch dự trữ xung quanh sự không chắc chắn thay vì ước tính điểm.
Tác động chiến lược
Xây dựng lựa chọn
Thiết kế cấp ứng dụng xác định liệu AI có cải thiện kết quả thực tế hay không.
Nhóm và quy trình làm việc
Tích hợp quy trình làm việc tốt sẽ giúp tăng năng suất mà người dùng có thể tin tưởng.
Rủi ro và an toàn
Các trường hợp sử dụng có phạm vi phù hợp giúp giảm bớt sự mệt mỏi khi thay đổi và rủi ro triển khai.
Tương lai của AI trong dự báo năng lượng gió và mặt trời
Dự báo đang hướng tới các mô hình nền tảng được đào tạo về dữ liệu sản xuất và thời tiết toàn cầu để tinh chỉnh phù hợp với các địa điểm mới có ít lịch sử địa phương, giúp ích cho các nhà phát triển ở những khu vực thiếu dữ liệu. Các mô hình thời tiết AI như GraphCast và GenCast hiện cạnh tranh với các dự báo siêu máy tính truyền thống ở một phần nhỏ của điện toán, cung cấp các dự đoán về năng lượng tái tạo nhanh hơn, có độ phân giải cao hơn. Mong đợi sự kết hợp chặt chẽ hơn với việc điều phối pin, sạc xe điện và đấu thầu thị trường điện tự động khi lưới điện vượt quá 80% năng lượng tái tạo.
Triển khai trong thế giới thực
Các nhà vận hành lưới điện sử dụng dự báo gió ngày tới để quyết định có bao nhiêu nhà máy khí sẽ ở chế độ chờ làm nguồn dự trữ
Các trang trại năng lượng mặt trời sử dụng tính năng theo dõi đám mây của camera trên bầu trời để dự đoán sự sụt giảm và sạc trước pin trước khi đám mây xuất hiện
Các nhà kinh doanh năng lượng đấu thầu sản xuất điện gió vào thị trường điện ngày tới và trong ngày dựa trên dự báo xác suất
Người vận hành trang trại gió lên lịch bảo trì tuabin trong thời gian gió thấp được dự đoán để giảm thiểu tổn thất điện năng
Rủi ro & lan can
Tự động hóa một quy trình bị hỏng có thể khuếch đại các vấn đề hiện có.
Các nhóm có thể tự động hóa quá mức và loại bỏ sự phán xét cần thiết của con người.
Chất lượng có thể thay đổi nếu kết quả đầu ra không được đánh giá liên tục.
Lộ trình thực hiện
Lập sơ đồ quy trình làm việc hiện tại và xác định bước có mức độ ma sát cao nhất.
Xác định các điểm kiểm tra của con người trước khi tự động hóa hoàn toàn.
Đào tạo người dùng về lời nhắc, đường dẫn leo thang và tiêu chuẩn chất lượng.
Theo dõi kết quả ở cấp độ nhiệm vụ để xác nhận giá trị bền vững.
Tiếp tục khám phá
Free newsletter
Get the daily AI briefing
Three verified AI stories every weekday morning, written in plain English. Free forever, no ads.
One email each weekday. Unsubscribe in one click. We never sell or share your address.
Test yourself
Take the AI in Wind and Solar Power Forecasting quiz
Instant feedback on every answer, and a shareable certificate with a verifiable ID once you pass a course.
Support free AI education. AI Understanding is a 501(c)(3) nonprofit — no ads, no paywall, ever. Make a donation
Hướng dẫn tiếp theo
Dự báo nhu cầu AI
Câu hỏi thường gặp
AI trong dự báo năng lượng gió và mặt trời là gì?
AI dự đoán lượng điện mà tua bin gió và tấm pin mặt trời sẽ tạo ra trong nhiều giờ hoặc nhiều ngày tới bằng cách học hỏi từ dữ liệu thời tiết và sản lượng trước đây. Dự báo chính xác cho phép các nhà khai thác lưới điện cân bằng cung và cầu mà không lãng phí năng lượng sạch hoặc có nguy cơ mất điện.
Tại sao dự báo sản lượng gió và mặt trời khó hơn dự báo sản lượng của nhà máy than?
Không giống như một nhà máy hóa thạch có thể điều động được, sản lượng tái tạo được thúc đẩy bởi thời tiết, thay đổi nhanh chóng và phi tuyến tính, khiến việc dự đoán trở nên khó khăn hơn nhiều.
Kỹ thuật AI nào được sử dụng phổ biến nhất để dự báo năng lượng mặt trời trong thời gian rất ngắn (trong giờ)?
Hình ảnh bầu trời và vệ tinh được CNN xử lý cho phép các mô hình theo dõi các đám mây đang đến gần và dự đoán mức tăng trong thời gian ngắn về sản lượng mặt trời.
Dự báo xác suất là gì?
Dự báo xác suất thể hiện sự không chắc chắn dưới dạng phân phối hoặc lượng tử, cho phép các nhà khai thác lập kế hoạch dự trữ xung quanh rủi ro thay vì phỏng đoán đơn lẻ.
Làm thế nào để dự báo năng lượng tái tạo tốt hơn giúp các nhà khai thác lưới điện tiết kiệm tiền?
Dự báo chính xác có nghĩa là các nhà khai thác cần ít dự trữ dự phòng tốn kém hơn và ít lãng phí (cắt giảm) năng lượng tái tạo hơn.
Dự báo thời tiết bằng số (NWP) góp phần gì vào dự báo năng lượng tái tạo trong thời gian dài hơn?
NWP cung cấp các dự báo khí quyển dựa trên vật lý mà các mô hình AI sau đó sẽ điều chỉnh sai lệch và chuyển thành công suất đầu ra dự kiến.