地球之友｜機器學習如何提高電網穩定性？

來稿作者：洪藹誠

太陽能、風能和其他可再生能源的蓬勃發展，大力推動了減排和可持續能源轉型的進程。隨著技術的不斷進步，這些可再生能源的成本持斷下降，成為越來越具吸引力的選擇。然而，與傳統的化石燃料發電廠不同，可再生能源會因季節模式和天氣條件的變化而波動。這種間歇性會導致能源供需失衡，影響電網的穩定運作，並增加管理的複雜性和挑戰。因此，確保可再生能源能提供可靠、高效的電力供應，對其在能源系統中的廣泛應用至關重要。

作為人工智能的子項目，機器學習（Machine Learning）或會是其中一個解決方案。在可再生能源領域，我們可以透過機器學習演算法來預測發電量，以優化這些間歇性能源的整合；更可以從歷史數據、天氣模式和實時測量中學習，以作出準確的預測，從而加強能源優化調度。舉個例子，在太陽能發電場上，機器學習可透過分析日照強度、雲層覆蓋和遮陽模式等因素來優化太陽能電池板的位置和傾斜度，確保全天發電量最大化。

此外，準確的可再生能源預測不僅能提升傳統發電廠的運營效率，還減少了對備用化石燃料發電的需求。通過持續和深入地分析能量流、電壓和其他電網參數，機器學習能夠有效檢測出各種異常或不穩定的跡象，讓電網管理者能夠作出適時的維修，避免高成本故障的發生，並最大限度地延長可再生能源資產的使用壽命。

隨著機器學習演算法的不斷發展和改進，其預測能力和準確性有望進一步提高。這將加強可再生能源的整合，從而提高電網的穩定性和效率。儘管如此，數據隱私和安全問題、數據格式標準化需求、監管框架等挑戰依然存在。要應對這些問題，需要能源公司、政策制定者和技術供應商等持份者通力合作。

通過機器學習演算法來進行可再生能源預測、實時電網監控，以及預測性維護，能源產業可有效管控可再生能源的間歇性特質，確保可靠和可持續的電力供應。

作者洪藹誠博士是香港地球之友行政總裁。文章僅屬作者意見，不代表香港01立場。

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