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西門子全新研制的一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案，正在幫助瑞士國家電網(wǎng)公司準(zhǔn)確預(yù)測(cè)跨境輸電的損耗，它不僅顯著降低了成本，而且提高了整個(gè)歐洲的電網(wǎng)穩(wěn)定性。

自詡“歐洲中心”的地方不在少數(shù)。但若要說到輸配電系統(tǒng)，只有一個(gè)地方當(dāng)?shù)闷疬@個(gè)美稱：人口只有3207人的瑞士勞芬堡（Laufenburg）。萊茵河畔這座風(fēng)景如畫的小鎮(zhèn)曾是羅馬大軍和拿破侖雄獅的交鋒之地，而現(xiàn)如今成為截然不同的另一種力量的的聚集之地：連通法國、德國、奧地利、意大利，當(dāng)然還有瑞士本國的電力線路。此外，用于同步和設(shè)置電網(wǎng)頻率（有人稱“心跳”）的原子鐘也安裝在這里，它管轄著整個(gè)歐盟以及土耳其的電網(wǎng)。

勞芬堡還是瑞士國家電網(wǎng)公司（Swissgrid）的總部所在地。由于其戰(zhàn)略位置，Swissgrid在確?？缭蕉鄧陌l(fā)電和用電始終保持平衡方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用。

然而，實(shí)現(xiàn)上述目標(biāo)，維持50赫茲的穩(wěn)定頻率，在很大程度上取決于準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)。在發(fā)電方面，這愈發(fā)困難，因?yàn)榭稍偕Y源發(fā)電比例不斷增加。預(yù)測(cè)用電量同樣是件棘手的事情，因?yàn)楹魍灰u或熱浪過境等諸多不確定因素都可能會(huì)造成電力需求的巨大浮動(dòng)。

除這些變數(shù)外，還要預(yù)測(cè)所謂的“輸送損耗”問題。這種損耗是指電能在從一個(gè)國家傳輸?shù)搅硪粋€(gè)國家的過程中由于線路電阻而損失掉的電量。以意大利為例，該國從北歐購買電能，途徑瑞士。此類損耗還受一系列變數(shù)的影響，諸如當(dāng)?shù)貧夂驐l件和在某個(gè)特定時(shí)間點(diǎn)輸送的電量，這種損耗“平均達(dá)到瑞士電網(wǎng)總負(fù)荷的1.6%左右，總損耗約達(dá)100兆瓦。”西門子基礎(chǔ)設(shè)施與城市業(yè)務(wù)領(lǐng)域智能電網(wǎng)集團(tuán)*執(zhí)行官Jan Mrosik博士稱。“按照每度0.055歐元的現(xiàn)價(jià)計(jì)算，這些損耗折合成資金相當(dāng)于每小時(shí)5500歐元，也就是每年4818萬歐元。”

節(jié)約成本的算法。為彌補(bǔ)輸電損耗，Swissgrid不得不從瑞士電力現(xiàn)貨市場(chǎng)額外購電，而這個(gè)過程每天都要提前16小時(shí)來完成，日復(fù)一日，年復(fù)一年。鑒于涉及的電量巨大，Swissgrid顯然需要最準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)。直到前不久，該公司還在依賴一種預(yù)測(cè)誤差約為11%的算法疲于應(yīng)付。但是據(jù)Mrosik介紹，現(xiàn)在借助西門子中央研究院開發(fā)的一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法，Swissgrid有望將其預(yù)測(cè)誤差降低十分之一，到10%左右。他說：“現(xiàn)在調(diào)控電力的用量減少，由于過高估計(jì)輸電損耗而導(dǎo)致的過剩電能也得以降低，我們估計(jì)Swissgrid每年能節(jié)約大約20萬歐元的成本。”另據(jù)Ralph Grothmann博士介紹，不同于同類其他算法的是，西門子中央研究院研發(fā)的這款系統(tǒng)“從負(fù)荷（用電量）預(yù)測(cè)一步估算輸電損耗，這兩個(gè)功能不再像通常認(rèn)為的那樣互不相干。”Ralph Grothmann博士和Hans-Georg Zimmermann博士合作開發(fā)了這個(gè)算法。“這是一個(gè)集成模式，它不僅獨(dú)辟蹊蹺，而且在準(zhǔn)確度上遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過競(jìng)爭(zhēng)產(chǎn)品。”憑借著研究者多年潛心鉆研神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的經(jīng)驗(yàn)，他們的負(fù)荷預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度一般能達(dá)到97%。這種準(zhǔn)確度還源于另一個(gè)因素，那就是西門子中央研究院的算法還考慮到歷史數(shù)據(jù)以及諸如當(dāng)前天氣條件、人工蓄水系統(tǒng)的水位等變數(shù)。

新的混合算法一旦得到全面應(yīng)用，歐盟電網(wǎng)的穩(wěn)定性將得以提高。“就電網(wǎng)適應(yīng)風(fēng)能、太陽能和水電等可再生能源并網(wǎng)發(fā)電而言，系統(tǒng)的學(xué)習(xí)能力至關(guān)重要。”Mrosik如是道。

此外，該算法還可以用于預(yù)測(cè)其他因素，比如歐洲的電力流向及風(fēng)電場(chǎng)和太陽能發(fā)電站的預(yù)期發(fā)電量。“西門子開展的試點(diǎn)項(xiàng)目顯示，我們的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以預(yù)測(cè)未來72小時(shí)內(nèi)來自可再生能源的電力供應(yīng)量，其準(zhǔn)確率達(dá)到90%。”Mrosik稱，“這類數(shù)據(jù)能夠真正幫助電網(wǎng)運(yùn)營(yíng)商平衡電力流動(dòng)。”