В США определят оптимальное расположение электростанций с помощью глубокого обучения

Разработанная модель также прогнозирует объем выработки электроэнергии за 24 часа на основе массивов данных предыдущих лет

Группа исследователей университета Пенсильвании в США разработала модель глубокого обучения (deep learning), способную рассчитывать оптимальное местоположение для ветряных электростанций, сообщило издание Energy Trend.

Помимо определения предпочтительной географической локации, модель также прогнозирует объем выработки электроэнергии за 24 часа на основе массивов данных предыдущих лет. Для этого модель использует вычислительный метод AnEn (analog ensemble), разработанный Национальным центром атмосферных исследований.

Прогнозные данные о силе ветра и сопутствующем объеме генерируемой энергии также полезны для инвесторов, поскольку это дает им возможность более точно оценить характеристики электростанции и предполагаемую отдачу от инвестиций. В долгосрочной перспективе новый подход может помочь сетевым операторам гибко регулировать мощность генераторов для поддержания баланса и стабильности в сети.