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過(guò)去，一切都很簡(jiǎn)單。廣布于全國(guó)各地的電廠，其發(fā)電量是根據(jù)用電需求來(lái)調(diào)節(jié)的。電廠通常采用日歷、天氣預(yù)報(bào)以及諸多其他手段，來(lái)預(yù)測(cè)各個(gè)區(qū)域和大型生產(chǎn)工廠的用電需求。

如今的情況卻復(fù)雜許多。取決于天氣因素，風(fēng)電場(chǎng)和太陽(yáng)能電站的發(fā)電量不盡相同，傳統(tǒng)電廠必須承擔(dān)起調(diào)峰任務(wù)。存在波動(dòng)性的可再生能源發(fā)電的比例越大，電能供應(yīng)管理難度就越大——電能供應(yīng)商和電網(wǎng)運(yùn)營(yíng)商都會(huì)受到這個(gè)問(wèn)題的影響。

為保證電網(wǎng)穩(wěn)定，向電網(wǎng)輸送的電能在數(shù)量上必須與從電網(wǎng)消耗的電能保持*。如果一座電站或一個(gè)大型用戶發(fā)生故障，那么，應(yīng)當(dāng)相應(yīng)地增加或減少電能供應(yīng)，以避免斷電。每座電廠都必須具備一定的調(diào)峰能力。然而未來(lái)，保持電網(wǎng)平衡的難度將與日俱增，特別是在正處于能源轉(zhuǎn)型之中，計(jì)劃大幅提高可再生能源發(fā)電比例的德國(guó)。

在這種新的形勢(shì)下，應(yīng)當(dāng)如何應(yīng)對(duì)？發(fā)電企業(yè)如何幫助保持電網(wǎng)穩(wěn)定，提供可靠的電能供應(yīng)，同時(shí)保持盈利？西門(mén)子中央研究院的研究人員Ralph Grothmann博士表示，答案就是通過(guò)更準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)，來(lái)改進(jìn)規(guī)劃。他說(shuō)：“如果提前知道未來(lái)幾天太陽(yáng)能發(fā)電和風(fēng)力發(fā)電的發(fā)電量，并且掌握了區(qū)域需求的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，那么，就能以富于遠(yuǎn)見(jiàn)的方式管理傳統(tǒng)電站，規(guī)劃充足的電能供應(yīng)，以抵消輸電損耗，并且可以在電力市場(chǎng)交易上以優(yōu)惠的價(jià)格購(gòu)買(mǎi)電能。”

為了實(shí)現(xiàn)這個(gè)愿景，Grothmann和他的同事Hans Georg Zimmermann博士共同開(kāi)發(fā)了名為“面向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模擬環(huán)境（Simulation Environment for Neural Networks，簡(jiǎn)稱SENN）”的預(yù)測(cè)軟件。SENN采用了類似于人類大腦的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（計(jì)算機(jī)模型）。通過(guò)訓(xùn)練，這些網(wǎng)絡(luò)能夠識(shí)別出事物之間的相互關(guān)系，從而作出預(yù)測(cè)。Grothmann解釋道：“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的神奇之處在于，不必*分析和理解問(wèn)題，就能作出預(yù)測(cè)。”

譬如，要利用分析模型來(lái)描述太陽(yáng)能電站，需要根據(jù)投射的太陽(yáng)能輻射功率和其他環(huán)境因素如氣溫、風(fēng)速和濕度等，計(jì)算出太陽(yáng)能電池板的發(fā)電量。如果部分太陽(yáng)能電池板碰巧造成了遮擋，使陽(yáng)光照不到其他太陽(yáng)能電池板上，則需將這一點(diǎn)也納入考慮。只有這樣，分析模型才能利用天氣預(yù)報(bào)的數(shù)據(jù)，來(lái)預(yù)測(cè)位于特定地理位置的太陽(yáng)能電站的發(fā)電量。

利用數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作方式與之大相徑庭。是利用以往的數(shù)據(jù)，即天氣預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)和相應(yīng)的太陽(yáng)能電站的實(shí)際發(fā)電量，對(duì)它們進(jìn)行訓(xùn)練。天氣預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)不必來(lái)自太陽(yáng)能電站所在位置的氣象站；這些數(shù)據(jù)也可以由附近的氣象站提供。這個(gè)應(yīng)用程序的任務(wù)是：根據(jù)天氣預(yù)報(bào)的數(shù)據(jù)，來(lái)預(yù)測(cè)太陽(yáng)能發(fā)電量。開(kāi)始時(shí)，軟件并不知道各種不同參數(shù)將起到什么樣的作用，因此，其預(yù)測(cè)結(jié)果與太陽(yáng)能電站的實(shí)際發(fā)電量有著天壤之別。在訓(xùn)練中，這個(gè)應(yīng)用程序?qū)⒎磸?fù)執(zhí)行這個(gè)過(guò)程達(dá)數(shù)千次，最大限度地縮小預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際數(shù)值之間的差異。逐漸地，SENN會(huì)改變各個(gè)參數(shù)的權(quán)值，以提高預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度。

SENN最早開(kāi)發(fā)于20多年前，目前已被用于預(yù)測(cè)20天內(nèi)的原材料價(jià)格和電價(jià)走勢(shì)等應(yīng)用。在三分之二的時(shí)間里，它能準(zhǔn)確預(yù)測(cè)購(gòu)買(mǎi)日。自2005年起，西門(mén)子一直在利用SENN，在最低的時(shí)候購(gòu)買(mǎi)電能。

利用經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)，系統(tǒng)學(xué)會(huì)了預(yù)測(cè)可再生能源的發(fā)電量，預(yù)測(cè)偏差不超過(guò)7%。

隨著可再生能源發(fā)電的日益興起，西門(mén)子認(rèn)識(shí)到，SENN預(yù)測(cè)在發(fā)電行業(yè)將大有可為。譬如，根據(jù)對(duì)可再生能源并網(wǎng)發(fā)電量的預(yù)測(cè)，電網(wǎng)運(yùn)營(yíng)商可以計(jì)劃輔助電站的使用或者補(bǔ)償電能需求。風(fēng)電場(chǎng)和太陽(yáng)能電站的運(yùn)營(yíng)商可以根據(jù)預(yù)測(cè)，將維護(hù)工作安排在發(fā)電量較低的時(shí)段，以更有利的條件出售預(yù)期的發(fā)電量，以及規(guī)劃未來(lái)的收入。

目前，正利用丹麥一座大型海上風(fēng)電場(chǎng)提供的數(shù)據(jù)，對(duì)一個(gè)SENN模型進(jìn)行測(cè)試。這個(gè)模型使用了關(guān)于風(fēng)速、氣溫和濕度的預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)，來(lái)預(yù)測(cè)這座風(fēng)電場(chǎng)在未來(lái)三天的發(fā)電量，預(yù)測(cè)偏差不超過(guò)7.2%。譬如，如果系統(tǒng)預(yù)測(cè)發(fā)電量為100，那么，實(shí)際發(fā)電量將在92.8到107.2之間。Grothmann表示：“預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度主要取決于數(shù)據(jù)質(zhì)量，總體而言，我們能夠相當(dāng)準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)未來(lái)三天的天氣。”