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基于深度神经网络的风电场超短期功率预测系统【数据故事计划最佳学术奖】

能源是人类社会和经济发展的基础,快速的工业发展和人口的增长导致了能源的过度开发和使用,使得气候变化问题和能源危机成为了全球性的问题。而风力发电技术因为具有良好的规模化开发潜力和商业应用的前景,也逐渐成为了认可度最高、发展最为成熟的新能源技术之一,对应对全球性的气候变化和能源危机具有非常重要的意义。随着我国风电装机比例的增高,消纳难度逐渐增大,弃风问题凸显,风电功率预测对促进风能的消纳具有非常重要的作用。通过对风电功率的准确预测,常规电厂能有充足的时间启动和进行合理的备用,从而保障电网的安全稳定运行并节约电网的运行成本。而风速预测是进行风功率预测的关键环节,传统的风电场风速预测方法多基于时间序列和机器学习的方法进行预测,难以准确地提取到数据的时空特征。有鉴于此,本团队采用了深度时空神经网络的方法,能够自动提取风电场内部多源时间序列之间的时空相关性特征,从而提升风速预测的精度。

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动态 | DeepMind 帮助谷歌节省大量电费之后,现计划利用 AI 平衡英国电力供应

AI科技评论按:近日,DeepMind 正在与英国国家电网公司讨论,利用 AI 平衡英国电力供需问题。 英国国家电网拥有将电力输往英国各地的基础设施,以确保任何时候有足够电力来满足英国各地的需求。不过近些年平衡电网供需矛盾有些棘手,其主要因客观因素:如风能和太阳能等可再生能源已经成为英国能源结构中重要的组成部分。 这个时候,鉴于能源种类变多,如何使得可再生能源的分配和适当调度,成了英国电网需要解决的问题。 基于此,DeepMind 认为,机器学习算法可以更准确地预测需求模式,有效地平衡英国国家电力系统中

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瑞海吴宁海:“行业+AI”,发现电力领域新蓝海 | 镁客请讲

行业+AI模式下,实战应用是重要准则。 如今人工智能创业公司很多,其多数的模式是技术专家主导。即尽力打造最优秀的技术团队,注重研究最基础的算法和架构。对于这些公司来说,应用场景的落地是一个缓慢而且慎重的过程。 但是,未来随着技术门槛的降低,技术专家主导型公司可能会受到冲击。而在某个应用领域已经有丰富经验的公司,再转向与高新技术结合,能够更加高效的出成果。这种“行业+AI”的形式,可能是未来更多公司的趋向。而瑞海科技已经走在了“行业+AI”的道路上。 别人不敢做的事情就是机会 吴宁海大学毕业后在计算机行业工作

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