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過(guò)去，一切都很簡(jiǎn)單。廣布于全國各地的電廠(chǎng)，其發(fā)電量是根據用電需求來(lái)調節的。電廠(chǎng)通常采用日歷、天氣預報以及諸多其他手段，來(lái)預測各個(gè)區域和大型生產(chǎn)工廠(chǎng)的用電需求。

如今的情況卻復雜許多。取決于天氣因素，風(fēng)電場(chǎng)和太陽(yáng)能電站的發(fā)電量不盡相同，傳統電廠(chǎng)必須承擔起調峰任務(wù)。存在波動(dòng)性的可再生能源發(fā)電的比例越大，電能供應管理難度就越大——電能供應商和電網(wǎng)運營(yíng)商都會(huì )受到這個(gè)問(wèn)題的影響。

為保證電網(wǎng)穩定，向電網(wǎng)輸送的電能在數量上必須與從電網(wǎng)消耗的電能保持*。如果一座電站或一個(gè)大型用戶(hù)發(fā)生故障，那么，應當相應地增加或減少電能供應，以避免斷電。每座電廠(chǎng)都必須具備一定的調峰能力。然而未來(lái)，保持電網(wǎng)平衡的難度將與日俱增，特別是在正處于能源轉型之中，計劃大幅提高可再生能源發(fā)電比例的德國。

在這種新的形勢下，應當如何應對？發(fā)電企業(yè)如何幫助保持電網(wǎng)穩定，提供可靠的電能供應，同時(shí)保持盈利？西門(mén)子中央研究院的研究人員Ralph Grothmann博士表示，答案就是通過(guò)更準確的預測，來(lái)改進(jìn)規劃。他說(shuō)：“如果提前知道未來(lái)幾天太陽(yáng)能發(fā)電和風(fēng)力發(fā)電的發(fā)電量，并且掌握了區域需求的預測數據，那么，就能以富于遠見(jiàn)的方式管理傳統電站，規劃充足的電能供應，以抵消輸電損耗，并且可以在電力市場(chǎng)交易上以?xún)?yōu)惠的價(jià)格購買(mǎi)電能。”

為了實(shí)現這個(gè)愿景，Grothmann和他的同事Hans Georg Zimmermann博士共同開(kāi)發(fā)了名為“面向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的模擬環(huán)境（Simulation Environment for Neural Networks，簡(jiǎn)稱(chēng)SENN）”的預測軟件。SENN采用了類(lèi)似于人類(lèi)大腦的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )（計算機模型）。通過(guò)訓練，這些網(wǎng)絡(luò )能夠識別出事物之間的相互關(guān)系，從而作出預測。Grothmann解釋道：“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的神奇之處在于，不必*分析和理解問(wèn)題，就能作出預測。”

譬如，要利用分析模型來(lái)描述太陽(yáng)能電站，需要根據投射的太陽(yáng)能輻射功率和其他環(huán)境因素如氣溫、風(fēng)速和濕度等，計算出太陽(yáng)能電池板的發(fā)電量。如果部分太陽(yáng)能電池板碰巧造成了遮擋，使陽(yáng)光照不到其他太陽(yáng)能電池板上，則需將這一點(diǎn)也納入考慮。只有這樣，分析模型才能利用天氣預報的數據，來(lái)預測位于特定地理位置的太陽(yáng)能電站的發(fā)電量。

利用數據進(jìn)行訓練。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的工作方式與之大相徑庭。是利用以往的數據，即天氣預報數據和相應的太陽(yáng)能電站的實(shí)際發(fā)電量，對它們進(jìn)行訓練。天氣預報數據不必來(lái)自太陽(yáng)能電站所在位置的氣象站；這些數據也可以由附近的氣象站提供。這個(gè)應用程序的任務(wù)是：根據天氣預報的數據，來(lái)預測太陽(yáng)能發(fā)電量。開(kāi)始時(shí)，軟件并不知道各種不同參數將起到什么樣的作用，因此，其預測結果與太陽(yáng)能電站的實(shí)際發(fā)電量有著(zhù)天壤之別。在訓練中，這個(gè)應用程序將反復執行這個(gè)過(guò)程達數千次，最大限度地縮小預測結果與實(shí)際數值之間的差異。逐漸地，SENN會(huì )改變各個(gè)參數的權值，以提高預測準確度。

SENN最早開(kāi)發(fā)于20多年前，目前已被用于預測20天內的原材料價(jià)格和電價(jià)走勢等應用。在三分之二的時(shí)間里，它能準確預測購買(mǎi)日。自2005年起，西門(mén)子一直在利用SENN，在最低的時(shí)候購買(mǎi)電能。

利用經(jīng)驗數據，系統學(xué)會(huì )了預測可再生能源的發(fā)電量，預測偏差不超過(guò)7%。

隨著(zhù)可再生能源發(fā)電的日益興起，西門(mén)子認識到，SENN預測在發(fā)電行業(yè)將大有可為。譬如，根據對可再生能源并網(wǎng)發(fā)電量的預測，電網(wǎng)運營(yíng)商可以計劃輔助電站的使用或者補償電能需求。風(fēng)電場(chǎng)和太陽(yáng)能電站的運營(yíng)商可以根據預測，將維護工作安排在發(fā)電量較低的時(shí)段，以更有利的條件出售預期的發(fā)電量，以及規劃未來(lái)的收入。

目前，正利用丹麥一座大型海上風(fēng)電場(chǎng)提供的數據，對一個(gè)SENN模型進(jìn)行測試。這個(gè)模型使用了關(guān)于風(fēng)速、氣溫和濕度的預報數據，來(lái)預測這座風(fēng)電場(chǎng)在未來(lái)三天的發(fā)電量，預測偏差不超過(guò)7.2%。譬如，如果系統預測發(fā)電量為100，那么，實(shí)際發(fā)電量將在92.8到107.2之間。Grothmann表示：“預測準確度主要取決于數據質(zhì)量，總體而言，我們能夠相當準確地預測未來(lái)三天的天氣。”