博士候选人Sahand Karimi-Arpanahi和大学机电工程学院高级讲师Ali Pourmousavi Kani博士研究了实现更可预测可再生能源的不同方法，目的是节省数百万美元的运营成本，防止清洁能源外溢，并提供低成本电力。

Karimi-Arpanahi先生表示：“可再生能源行业最大的挑战之一是能够可靠地预测发电量。”

“太阳能和风力发电厂的所有者在发电之前提前将其能源出售给市场；然而，如果他们不按照承诺生产，将受到相当大的惩罚，每年可能会增加数百万美元。

“峰值和低谷是这种发电形式的现实，然而，将能源发电的可预测性作为太阳能或风力发电场选址决策的一部分，意味着我们可以将供应波动降至最低，并对其进行更好的规划。”

该团队的研究发表在数据科学杂志上模式，分析了位于新南威尔士州的六个现有太阳能发电厂，并选择了多达九个备选场址，根据当前分析参数和考虑可预测性因素时对场址进行了比较。

数据表明，当考虑到能源生产的可预测性时，最佳位置发生了变化，并导致现场产生的潜在收入显著增加。

“峰值和低谷是这种发电形式的现实，然而，将能源发电的可预测性作为太阳能或风力发电场选址决策的一部分，意味着我们可以将供应波动降至最低，并对其进行更好的规划。”

Pourmousavi Kani博士表示，这篇论文的研究结果将对能源行业规划新的太阳能和风力发电场以及公共政策设计具有重要意义。

他说：“能源领域的研究人员和从业者往往忽视了这一点，但希望我们的研究能带来行业变革，为投资者带来更好的回报，并为客户降低价格。”

“每年8月至10月，南澳大利亚州太阳能发电的可预测性最低，而同期新南威尔士州最高。

“如果两个州之间适当互联，新南威尔士州更可预测的电力可用于管理南澳大利亚州电网在此期间的更高不确定性。”

研究人员对太阳能发电厂发电量波动的分析可以应用于能源行业的其他应用。

Pourmousavi Kani博士说：“每个州可再生能源发电的平均可预测性还可以为电力系统运营商和市场参与者提供信息，帮助他们确定资产年度维护的时间框架，确保在可再生资源可预测性较低的情况下有足够的储备需求。”。

注：本文由院校官方新闻直译，仅供参考，不代表指南者留学态度观点。