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随着数以百万计的太阳能装置、电动汽车充电桩和热泵、家庭储存系统和汽车电池有朝一日能够将电力回馈回电网，今天的公用电网系统已经非常复杂，如果不依赖数位化系统，公用事业和电网营运商将会迷失方向。他们对电力生产时间、地点和发电量、回馈回电网的电量以及消费者用量了解得越多，就会越精确匹配供需情况。这也会使其更加获利，因为弥补电力短缺的代价非常昂贵。当发电量不能满足平衡组内的消费需求时，电网营运商就必须支付平衡成本。对于风力和太阳能发电厂，天气和产量预测越准确，公司就越成功。那些希望透过电池或可控制的设备（如电动汽车或热泵）最佳化自身能源消费的个人，同样需要透过预测来确定如何使用电力。建筑能源管理亦是如此。
能源产业的天气预测
在国际能源管理和综合能源解决方案EM-Power欧洲展上，来自世界各地的公司展示了其数位化概念以及未来最佳化电网的创新技术和服务。瑞士气象预报供应商Meteotest AG能源和气候部门负责人Jan Remund解释说：「机器学习和人工智能在辐射预测中发挥着至关重要的作用。」该公司透过将实体模型与根据衞星影像的自我学习算法相结合，能够预测云的移动情况。Remund表示：「对未来几个小时的预测准确率相当高。时间跨度越长，预测准确度就越低。」该公司收集辐射和温度资料，并使用这些资料进行分析、提炼特征和完成预测。相关结果可以整合到对应的太阳能光电监测或控制软件中。公司可以根据天气预测使用专门的软件计算太阳辐射，或者购买这样的计算结果。电网营运商依靠辐射预测，根据产量和需求预测平衡电网的馈入和馈出。
德国南部的监测和预测专业公司Meteocontrol根据不同的天气预报供应商的资料进行发电量计算。该公司还研究了灰尘和沙尘这样的气溶胶如何影响云的形成。Meteocontrol执行长Stijn Stevens表示：「2021年3月3日和4日，我们的研究专案PermaStrom展示了这个问题有多重要。在这两天，欧洲有很多撒哈拉的沙尘。归功于经最佳化的预测结果，仅德国的能源平衡成本就节省了约300万欧元。」
将智慧应用和AI整合到公用电网系统中可以建立数位丛集智慧。透过将发电和消费预测与传统发电厂的容量进行综合分析，电网营运商可以预测电网和变压器何时何地达到最大容量，使他们能够采取必要的预防措施。
生产型消费者：被低估的关键参与方
生产型消费者将在未来的能源系统中扮演重要角色。例如，私人和家庭可以将他们电动汽车的过剩电能馈入电网，从而大幅提高电网的稳定性。Hive Power公司已经开发了一款将电动汽车电池中的电能间歇性回馈到电网中的软件Vehicle-to-Grid。人工智能也在其中发挥了作用：该软件能够判断汽车是否正在使用，进而在汽车有多余电量时向电网馈送电能。这生产型消费者透过这种方式每年可以赚取多达1000欧元的收入。
建筑智慧技术
气象和发电量预测对于建筑物能源管理也至关重要。例如，热泵在太阳能充足的时候可以为加热储存设备充电，并在晚上向加热回路馈送能量。透过合适的软件，热泵可以应用能源管理系统提供的发电量预测来调整其运转计画。这样做的目的是在下一个小时内预期有足够的太阳能时，防止热泵使用电网供应的电力来加热热能储存设备。另一种可能性是透过设计电动车的充电时段方案，最大程度提升太阳能的应用比例。Solar-Log的系统采用同样的原理，透过电池储存和灵活的负载（如热泵或充电站），为办公大楼和工业设施提供最佳的电力自消耗方案。
在6月14日至16日于慕尼黑举办的EM-Power欧洲展上，除上述公司外，还有很多其他的参展厂商将展出他们针对气象和发电量预测、电网连接、监测和分析软件的解决方案。参观者可以透过EM-Power论坛会议——「预测和监测：始终领先一步」来了解更多有关预测以及监测系统可能性的更多资讯。
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EM-Power欧洲展（照片：Solar Promotion GmbH）
