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 西門子“訓練”風機根據天氣條件自動地優化運行。風機學習利用傳感器的參數數據，例如風速，更改其設置，確保風機能充分利用當前條件。在中等風速或低風速時，風電設備無法一直提供最高的電力輸出。

西門子中央研究院的系統專家，在由德國教育與研究部提供資助的ALICE項目（在復雜環境中自主學習）中，與柏林工業大學和IdeaLab有限公司合作，開發了用于風機的自主優化軟件，研究人員在3月10日至14日的漢諾威CeBIT展會上公布了結果。該解決方案使西門子風機每年在中等風力條件下的發電量增加大約1%，同時，還能減少損耗。

研究人員采用了一臺示范用風力發電機，利用自己的運行數據逐步提高電力輸出。他們的方案是，將強化學習技術與特殊神經網絡結合起來。神經網絡是一種軟件算法，運行方式類似于人的大腦。幾年來，西門子中央研究院一直致力于開發神經網絡，為的是模擬并預測高度復雜的系統運行情況，譬如，風電場、燃氣輪機、工廠，甚至股票市場等。

軟件程序從歷史數據中學習，這也使它們能預測系統未來的運行狀況。可創建一個模型，預測風機在特定天氣條件下的電力輸出。研究人員查看了大量復雜數據，通過改變轉速等設置提高風機的效率，并利用獲得專利的神經網絡創建所謂的強化學習規范。系統學會在特定情況下通過改變設置，最大限度提高發電量。訓練數周后，系統就能針對常見的天氣現象，定義并存儲最佳設置。通過延長訓練期限，甚至還能對罕見天氣條件下的電力輸出進行調整。去年，此項技術在西班牙一家風場成功地進行了測試。

對相關運行參數的持續分析，可以確保系統不斷得以改善。這里使用的方法可用于許多領域，西門子其他產品也可通過“訓練”優化自身的運行。
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