Til hovedinnhold

Maskinlæring mot vindmøllemotstand

Vindkraftutbyggere får snart regnehjelp til å utforme planene slik at de gir mindre motstand lokalt. Kunstig intelligens forutsier naboenes dom.
Matet med kunstig intelligens skal et kommende felleseuropeisk dataverktøy forutsi hvordan gitte lokalsamfunn kommer til å reagere på vindparker, alt etter hvilke særtrekk anleggene får. Bildet er fra Bessakerfjellet i Roan kommune i Trøndelag. Illustrasjonsfoto: Bjørn Rørslett/Samfoto
Matet med kunstig intelligens skal et kommende felleseuropeisk dataverktøy forutsi hvordan gitte lokalsamfunn kommer til å reagere på vindparker, alt etter hvilke særtrekk anleggene får. Bildet er fra Bessakerfjellet i Roan kommune i Trøndelag. Illustrasjonsfoto: Bjørn Rørslett/Samfoto

Mange er positive til vindkraft. Men få vil ha turbinene «i sin egen bakgård». Lokale protester har derfor veltet flere vindprosjekt i Norge.

Miksen av forhold som øker naboers motvilje mot vindkraft, eller styrker velviljen deres, er et uoversiktlig farvann.

Men snart vil selskap med vindparkplaner få regnehjelp til å avdekke hvilken utbyggingsløsning som i hver enkelt sak vil skape minst konflikter.

   Les også: Vil gjøre kunstig intelligens forståelig for folk           

Spørreundersøkelse i mange land

Hvor viktig er støy fra turbinblad for hva folk mener om vindkraft? Hva synes de om vindparker som består av noen få store turbiner kontra områder med mange «små»?

Og skaper vindturbiner på åsrygger mer eller mindre forargelse enn turbiner på flat mark?  

Som ledd i EUs forskningsprogram Horizon 2020, nærmere bestemt i prosjektet UPWARDS som vi i Sintef leder, vil innbyggere i mange europeiske land få spørsmål som dette.

   Les også: Kunstig intelligens kan bli norsk vekstmotor

Første i sitt slag i verden

I prosjektet blir svarene fra denne spørreundersøkelsen et viktig innspill. Her skal de brukes til å utvikle regneverktøy som tidlig kan gi vindkraftselskap en pekepinn på hva lokalbefolkningen kommer til å mene om ulike utbyggingsplaner.    

Verktøyet blir det første i verden som kan forutsi for eksempel om vindpark A kommer til å bli bedre mottatt lokalt dersom den plasseres på tomt B fremfor på tomt C. Eller om aksepten for vindpark D blir størst med utforming E eller F.

Nøkkelen til alt dette er informasjonsbehandling ved hjelp av maskinlæring, en av flere grener innenfor fagfeltet kunstig intelligens.

   Les også: Ser norsk arbeidsliv i kortene med statistikk og maskinlæring

Mønstre i store datamengder

Maskinlæring er basert på statistiske metoder som gjør det mulig for en datamaskin å finne mønstre i store datamengder.

Med spørreundersøkelsen som underlag, får et dataverktøy se hvordan en lang rekke fysiske aspekter ved vindparker vurderes av mennesker som forespeiles at de kan bli naboer til en vindpark.

Samtidig får dataverktøyet sjansen til å lære seg eventuelle sammenhenger mellom ulike svarkombinasjoner på ene siden, og på den andre siden: kjønn, alder, utdannelse og inntekt til de som har svart.

Slik vil verktøyet kunne forutsi hvordan et gitt lokalsamfunn kommer til å reagere på en vindpark, alt etter hvilke særtrekk anlegget får.

   Les også: Slik kan vindkast i Finnmark erstatte kullkraft på Svalbard  

Tverrfaglig beregningssystem

I ferdig utlært stand blir dette verktøyet en av byggeklossene i et tverrfaglig beregningssystem som UPWARDS-prosjektet skal legge grunnlaget for. Nærmere bestemt et stort og sammensatt regneredskap, som industrifolk og forskere i Europa har gått sammen om å utvikle gjennom prosjektet.

Målet er å gi vindkraftingeniørene et nytt og kraftfullt redskap ved prosjektering av vindparker: Et samlet verktøy som allerede «på tegnebrettet» vil vise planleggerne hva ulike valg vil gi av konsekvenser, innenfor et stort spekter av områder. Det vil si følger for alt fra energiproduksjon til slitasje på turbinblader.

   Les også: Vindmøller og sjøfugl, side om side? 

Unik sammenkobling

Fra før finnes en rekke enkeltstående dataprogram for slike beregninger. Noen av dem viser hvordan vindturbiner i vindparker vil påvirke hverandres yteevne, alt etter hvordan de plasseres og etter hva meteorologiske data sier om vindretning og vindstyrke på stedet.

Andre eksisterende verktøy kan bruke de samme opplysningene til å forutsi levetiden til vindturbinblader.

I UPWARDS-prosjektet skal hele serien av slike verktøy kobles sammen på et mer detaljert nivå enn det som er gjort tidligere.

   Les også: Øysamfunn kan få vindkraft i gassform

«Vindkraftpsykologi på boks»

Målet er at inngangsdata om alt fra lokale værforhold og topografi, til turbinplassering og materialvalg, på enkelt vis skal gjøre planleggerne i stand til å rangere ulike utbyggingsalternativ etter energiutbytte per investerte krone.

Dersom flere alternativ skulle komme likt ut på denne skalaen, kan beregningsmodulen for sosial aksept brukes til å velge den løsningen som vil gi størst støtte lokalt. Dette er en mulighet vi har manglet til nå. Men i nær fremtid lar den seg altså realisere – fordi UPWARDS-prosjektet vil gi oss «vindkraftpsykologi på boks».

   Les også: Utvikler 200 meter høye vindturbiner

Artikkelen sto første gang i Dagens Næringsliv fredag 23. november 2018 og gjengis her med DNs tillatelse.

Publisert 26. november 2018
av Redaksjonen Gemini for Gemini.no
Seniorforsker

Publisert også i Dagens Næringsliv