地球之友｜机器学习如何提高电网稳定性？

来稿作者：洪蔼诚

太阳能、风能和其他可再生能源的蓬勃发展，大力推动了减排和可持续能源转型的进程。随著技术的不断进步，这些可再生能源的成本持断下降，成为越来越具吸引力的选择。然而，与传统的化石燃料发电厂不同，可再生能源会因季节模式和天气条件的变化而波动。这种间歇性会导致能源供需失衡，影响电网的稳定运作，并增加管理的复杂性和挑战。因此，确保可再生能源能提供可靠、高效的电力供应，对其在能源系统中的广泛应用至关重要。

作为人工智能的子项目，机器学习（Machine Learning）或会是其中一个解决方案。在可再生能源领域，我们可以透过机器学习演算法来预测发电量，以优化这些间歇性能源的整合；更可以从历史数据、天气模式和实时测量中学习，以作出准确的预测，从而加强能源优化调度。举个例子，在太阳能发电场上，机器学习可透过分析日照强度、云层覆盖和遮阳模式等因素来优化太阳能电池板的位置和倾斜度，确保全天发电量最大化。

此外，准确的可再生能源预测不仅能提升传统发电厂的运营效率，还减少了对备用化石燃料发电的需求。通过持续和深入地分析能量流、电压和其他电网参数，机器学习能够有效检测出各种异常或不稳定的迹象，让电网管理者能够作出适时的维修，避免高成本故障的发生，并最大限度地延长可再生能源资产的使用寿命。

随著机器学习演算法的不断发展和改进，其预测能力和准确性有望进一步提高。这将加强可再生能源的整合，从而提高电网的稳定性和效率。尽管如此，数据隐私和安全问题、数据格式标准化需求、监管框架等挑战依然存在。要应对这些问题，需要能源公司、政策制定者和技术供应商等持份者通力合作。

通过机器学习演算法来进行可再生能源预测、实时电网监控，以及预测性维护，能源产业可有效管控可再生能源的间歇性特质，确保可靠和可持续的电力供应。

作者洪蔼诚博士是香港地球之友行政总裁。文章仅属作者意见，不代表香港01立场。

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