瑞士能源公司使用机器学习来预测太阳能发电量

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瑞士能源公司巴塞尔工业工程（ Industrielle Werke Basel，IWB）与大多数欧洲能源公司一样，正积极推动可再生能源，面对可再生能源发电量波动，要如何整合到电网使用？若能事先预测，那么调度起来就气定神闲多了，为此找上了思爱普（SAP）引进机器学习来提升预测的正确率。

巴塞尔工业工程成立于 1852 年，最初本是民营天然气公司，2010 年起，成为巴塞尔城市州所拥有的独立公用事业公司，供应电力、供暖、饮用水、电信服务等。当然，也包括供应绿能。

与大多数欧洲电力公司一样，巴塞尔工业工程也曾经是主要以集中式大型发电厂为主要供应客户电力的来源，不过时代改变，为了节能减碳，瑞士于 2017 年通过能源法案，目标要在 2050 年摆脱对化石燃料的依赖，为此汽车要换成电动车，燃气暖气要换成热帮浦供暖系统，而这些用电都要来自可再生能源，家户也装上了住宅太阳能发电面板。

巴塞尔城市州人口约 20 万，已经有 1,700 多个住宅太阳能系统，并以每年 300 个的速度快速增加，随着越来越多家户自有发电能力，也改变了电网电力供需，IWB 需要正确评估太阳能发电量，以因应做出电网的调整，但是要挨家挨户准确测量的解决方案相当复杂，当家户太阳能持续增加，还需要时常手动调整，虽有智慧电表纪录太阳能系统供电量变化，但智慧电表一天只回报一次资料，远远无法达到让电网管理者能有即时的资讯可供参考。

可一次提供 8 小时的结果

没有即时数据时，就只能使用预估数据，但估算常常失准，如此就得保留许多应变空间，以至于不敢提高可再生能源比例，若要进一步提高可再生能源，达成未来全可再生能源的目标，就得发展正确预测的能力。

思爱普的能源管理资料（energy management data）解决方案，从不同太阳能系统的智慧电表收集资料储存，这虽然无法达到能有即时供电资讯的程度，不过再加上机器学习，搭配天气预测资料以及供电情况，以此来即时预测电网上太阳能随时的供电状况，预测以每 15 分钟为单位，但是可一次提供 8 小时的结果。

此系统于 2023 年上线后，巴塞尔工业工程预测隔天的太阳能发电量时，就不再需要一再手动调整介入，也能更快调整短期与长期的应变措施，成为巴塞尔工业工程企业数位化策略的基础，也因此得到思爱普创新奖。巴塞尔工业工程与思爱普的合作只是一叶知秋，随着机器学习或是更强人工智慧的发展应用于能源领域，过去整合可再生能源的障碍可望很快降低。

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（首图来源：Unsplash）

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