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　　西門子風(fēng)機(jī)的自我完善,西門子中央研究院的系統(tǒng)專家，在由德國教育與研究部提供資助的ALICE項(xiàng)目(在復(fù)雜環(huán)境中自主學(xué)習(xí))中，與柏林工業(yè)大學(xué)和IdeaLab有限公司合作，開發(fā)了用于風(fēng)機(jī)的自主優(yōu)化軟件，研究人員在漢諾威CeBIT展會(huì)上公布了結(jié)果。該解決方案使風(fēng)機(jī)每年在中等風(fēng)力條件下的發(fā)電量增加大約1%，同時(shí)，還能減少損耗。

　　研究人員采用了一臺(tái)示范用風(fēng)力發(fā)電機(jī)，利用自己的運(yùn)行數(shù)據(jù)逐步提高電力輸出。他們的方案是，將強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)與特殊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合起來。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種軟件算法，運(yùn)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(fā)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，為的是模擬并預(yù)測(cè)高度復(fù)雜的系統(tǒng)運(yùn)行情況，譬如，風(fēng)電場(chǎng)、燃?xì)廨啓C(jī)、工廠，甚至股票市場(chǎng)等。

　　軟件程序從歷史數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，這也使它們能預(yù)測(cè)系統(tǒng)未來的運(yùn)行狀況。可創(chuàng)建一個(gè)模型，預(yù)測(cè)風(fēng)機(jī)在特定天氣條件下的電力輸出。研究人員查看了大量復(fù)雜數(shù)據(jù)，通過改變轉(zhuǎn)速等設(shè)置提高風(fēng)機(jī)的效率，并利用獲得專利的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)建所謂的強(qiáng)化學(xué)習(xí)規(guī)范。系統(tǒng)學(xué)會(huì)在特定情況下通過改變?cè)O(shè)置，最大限度提高發(fā)電量。訓(xùn)練數(shù)周后，系統(tǒng)就能針對(duì)常見的天氣現(xiàn)象，定義并存儲(chǔ)最佳設(shè)置。通過延長(zhǎng)訓(xùn)練期限，甚至還能對(duì)罕見天氣條件下的電力輸出進(jìn)行調(diào)整。去年，此項(xiàng)技術(shù)在西班牙一家風(fēng)場(chǎng)成功地進(jìn)行了測(cè)試。

　　對(duì)相關(guān)運(yùn)行參數(shù)的持續(xù)分析，可以確保系統(tǒng)不斷得以改善。這里使用的方法可用于許多領(lǐng)域，西門子其他產(chǎn)品也可通過自我完善自身的運(yùn)行。（文章來源：北京德爾西曼www.mizikapeyila.com）