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• 이 사전 통보 기능을 통해 풍력 발전과 전력망 모두가 보다 효율적으로 작동하게 하며, 양쪽에서 작동을 유지하기 위해 필요한 양의 정확한 전력을 공급할 수 있습니다.
• Google은 풍력 발전량을 36 시간 전에 예측하여 효율적인 풍력 발전소를 만드는 기계 학습 기능을 활용하고 있습니다.
• 2 개의 알파벳 부서는 일기 예보와 과거의 터빈 데이터에 대한 신경망을 훈련하기 위해 협력했습니다.
• 일정이 잡힐 수있는 (즉, 정해진 시간에 설정된 양의 전기를 공급할 수있는) 에너지 원은 종종 그리드에 더 가치가 있기 때문에 이것은 중요합니다.
• 이는 풍력 터빈 농장이 정해진 전력량을 전력망에 언제 전달하여 언제 모델을 가격 책정 할 것인지를 계획 할 수 있음을 의미합니다.
• "기계 학습은 그리드에 대한 시간 기반 약속이 없는 베이스 라인 시나리오와 비교하여 풍력 에너지의 가치를 약 20 퍼센트 향상 시켰습니다."


Why it matters: Google and DeepMind have teamed up on using machine…
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Google's DeepMind is using machine learning to predict wind turbine energy production [venturebeat.com]
DeepMind’s AI is predicting how much energy Google’s wind turbines will…
DeepMind’s AI is predicting how much energy Google’s wind turbines will produce [www.technologyreview.com]
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