Một nhóm từ Trung tâm đổi mới lưới điện của Đại học Monash , Worley và  Palisade Energy Ltd đã bắt tay vào một nghiên cứu chung để dự đoán chính xác việc phát điện từ gió và năng lượng mặt trời bằng công nghệ máy học. Các cộng tác viên hướng tới mục tiêu hòa nhập nguồn điện vào lưới điện quốc gia một cách an toàn thông qua các kết quả nghiên cứu.

Khởi động vào tháng 10 năm 2018, dự án được tài trợ bởi  Cơ quan Năng lượng Tái tạo Úc . Sáng kiến ​​này nhằm mục đích cung cấp cho các máy phát điện gió và năng lượng mặt trời với các công cụ tự dự báo chính xác và đáng tin cậy hơn đi trước 5 phút.

Cơ chế dự báo trước 5 phút được kỳ vọng sẽ giảm tần suất vận chuyển kém và hỗ trợ thị phần năng lượng tái tạo cao hơn trên thị trường mà không ảnh hưởng đến sự ổn định chung của lưới điện.

Tiến sĩ Christoph Bergmeir, từ Khoa Khoa học Dữ liệu và AI tại Khoa Công nghệ Thông tin tại Đại học Monash, đã dẫn đầu việc phát triển phương pháp dự báo học máy.

Nhấn mạnh về sự cần thiết của một kỹ thuật dự báo đáng tin cậy cho năng lượng tái tạo, Tiến sĩ Bergmeir cho biết: “Dự đoán việc tạo ra năng lượng tái tạo trong ngắn hạn không phải là một nhiệm vụ dễ dàng. Năng lượng tái tạo không thể được sản xuất theo yêu cầu, vì nó phụ thuộc vào các nguồn tài nguyên thiên nhiên như gió và mặt trời. Do đó, để đạt được một mạng lưới ổn định và phát điện đủ, chúng ta cần một phương pháp dự đoán ngắn hạn đáng tin cậy”.

Các nhà nghiên cứu nói thêm rằng việc đưa các phương pháp học máy vào quy trình dự báo ngắn hạn này cho phép họ áp dụng các thuật toán dựa trên dữ liệu chuỗi thời gian lịch sử, dẫn đến dự báo chính xác về năng lượng gió và mặt trời.

Các mô hình dự báo sáng tạo dự kiến ​​sẽ áp dụng thông tin hiện có xung quanh việc ứng dụng học máy và các công nghệ AI khác vào dự báo gió và mặt trời.

Các mô hình dự báo được phát triển dựa trên các thuật toán học máy dựa trên kiểm soát giám sát nội bộ và nguồn cấp dữ liệu thu thập từ Trang trại gió Waterloo 130,8 MW ở Nam Úc và Trang trại năng lượng mặt trời Ross River 11 MW ở Queensland.

Dự án có tổng kinh phí khoảng 1 triệu đô la.

Các nhà nghiên cứu nhấn mạnh rằng chi tiêu cho thấy rằng độ chính xác của dự báo có thể được cải thiện cho các máy phát điện gió và mặt trời bằng cách sử dụng các kỹ thuật máy học thực hành tốt nhất.

Các nhà nghiên cứu lưu ý rằng các mô hình dự báo này có thể được áp dụng cho tất cả các trang trại năng lượng ở Úc, đồng thời cho biết thêm rằng việc áp dụng công nghệ này có thể làm giảm giá cả và mở ra các hướng đi cho thủy điện và các dạng năng lượng sạch khác. Tuy nhiên, các chuyên gia lưu ý rằng cần phải nghiên cứu thêm về mặt mặt trời.