30、人工智能、机器学习与物联网在可再生能源管理中的新兴作用

人工智能、机器学习与物联网在可再生能源管理中的新兴作用

机器学习在可再生能源领域的应用

随着可再生能源的发展，机器学习（ML）在能源管理中发挥着越来越重要的作用，以下是其在不同方面的应用：
1. 精准能源价格预测
- 随着消费者和企业对自主生产能源的需求增加，家用可再生能源（风能和太阳能）的生产将变得更加便捷和经济。个人发电使人们能够生产、使用和储存能源，甚至可以将多余的电力出售给能源生产或分配公司。
- ML可以帮助人们选择最佳的能源生产、储存或销售时机。通过分析历史数据、消费模式和天气预报，ML模型可以提供每小时更准确的预测，支持拥有发电系统的个人和企业进行战略资源分配决策。例如，使用自适应神经模糊推理系统预测短期风力模式，以提高电力生产效率，并在电价高峰时将电力转售给电网。
2. 能源价格优劣顺序预测
- 公用事业公司可获得的能源供应包括核电、化石燃料以及风能和太阳能等可再生能源。在出售电力时，这些不同的能源会根据价格进行排序，这会影响不同能源的销售顺序。
- ML可以分析当前和过去的数据，考虑影响定价的各种因素，如天气、需求、不同能源的可用量、历史使用情况等，从而预测最佳的能源优劣顺序。这对于可再生能源市场尤其有用，因为预测可再生能源（如风能）的供应时间具有挑战性。此外，ML还可以更精确地预测故障、提前识别人为错误，并通过优化发电厂调度提高盈利能力。
3. 通过更好的交易实现价格优化
- 在竞争激烈的市场中，提供最具竞争力的电价对于公用事业公司的生存至关重要。消费者可以选择电力供应商时，价格比较是不可避免的。