機器學習如何提高電網穩定性？

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。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[1]。這種間歇性會導致能源供需失衡，影響電網的穩定運作[2]^,[3]。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。

美國各地風力發電的季節性模式各不相同（圖片來源：USEIA）

作為人工智能的子項目，機器學習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[4]；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[5]。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[6]。

可再生能源的電網概述及其在不同步驟使用機器學習的概覽（圖片來源：Perera et al.）

此外，準確的可再生能源預測有助於傳統發電廠的最佳化應用，減少對備用化石燃料發電的需求。通過持續分析能量流、電壓和其他電網參數，機器學習還可用於檢測異常或不穩定跡象，務求作出適時的維修介入[7],[8]，避免代價高昂的故障發生，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[9]。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[10]^,[11]。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。

能源系統領域中的機器學習相關之出版物數量（圖片來源：Forootan et al.）

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。