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哈爾濱西門子一級代理商
產(chǎn)品時(shí)間:2023-12-24
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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。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。直到前不久,該公司還在依賴一種預(yù)測誤差約為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)超過競爭產(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)測其他因素,比如歐洲的電力流向及風(fēng)電場和太陽能發(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)營商平衡電力流動(dòng)。”

 

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