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西門子“訓練”風機根據天氣條件自動地優化運行

信息來源:      發布時間:2020-08-21 10:56:23      點擊次數:0
 西門子“訓練”風機根據天氣條件自動地優化運行。風機學習利用傳感器的參數數據,例如風速,更改其設置,確保風機能充分利用當前條件。在中等風速或低風速時,風電設備無法一直提供最高的電力輸出。

西門子中央研究院的系統專家,在由德國教育與研究部提供資助的ALICE項目(在復雜環境中自主學習)中,與柏林工業大學和IdeaLab有限公司合作,開發了用于風機的自主優化軟件,研究人員在3月10日至14日的漢諾威CeBIT展會上公布了結果。該解決方案使風機每年在中等風力條件下的發電量增加大約1%,同時,還能減少損耗。

研究人員采用了一臺示范用風力發電機,利用自己的運行數據逐步提高電力輸出。他們的方案是,將強化學習技術與特殊神經網絡結合起來。神經網絡是一種軟件算法,運行方式類似于人的大腦。幾年來,西門子中央研究院一直致力于開發神經網絡,為的是模擬并預測高度復雜的系統運行情況,譬如,風電場、燃氣輪機、工廠,甚至股票市場等。

軟件程序從歷史數據中學習,這也使它們能預測系統未來的運行狀況??蓜摻ㄒ粋€模型,預測風機在特定天氣條件下的電力輸出。研究人員查看了大量復雜數據,通過改變轉速等設置提高風機的效率,并利用獲得專利的神經網絡創建所謂的強化學習規范。系統學會在特定情況下通過改變設置,最大限度提高發電量。訓練數周后,系統就能針對常見的天氣現象,定義并存儲最佳設置。通過延長訓練期限,甚至還能對罕見天氣條件下的電力輸出進行調整。去年,此項技術在西班牙一家風場成功地進行了測試。

對相關運行參數的持續分析,可以確保系統不斷得以改善。這里使用的方法可用于許多領域,西門子其他產品也可通過“訓練”優化自身的運行。
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