随着越来越多的具有固有波动的可再生能源被插入电网，人们对电网的需求已经变得很多。不再能够保证一定数量的能源，并且随着世界范围内人口的迅速增长和能源的使用，预测也将需要多少能源变得越来越困难。
输入SENN-神经网络仿真环境-预测软件，当前用于预测原材料价格以及20天之内的电价，现在已转向预测将馈入电网的电量通过可再生能源，例如太阳能和风能。
SENN在可再生能源领域的使用并不是什么新闻，但是，西门子在其每年出版两次的最新“未来之窗”杂志中提供了大量专栏文章，以更好地预测可再生能源和神经网络。 。未来之窗着眼于西门子实验室的最新研究，并调查了当前塑造世界的主要技术趋势。
西门子一直在使用SENN建模来确定公司购买电力或关键原材料的最佳时间，这一主题在2011年秋季的《未来之窗》杂志中进行了讨论。
神经网络的行为不同于分析模型，后者需要大量难以获得的数据。西门子企业技术公司的研究员拉尔夫·格罗斯曼（Ralph Grothmann）说，另一方面，神经网络“不必完全分析和理解问题即可做出预测。”
神经网络使用过去的数据进行训练，合并的过去数据越多，它们的预测就越好。例如，初始预测通常会与太阳能发电场的实际产量有很大出入。但是，随着SENN不断学习并重复其预测过程，SENN改变了个体参数的权重并提供了越来越准确的预测。
您可以在此处完整阅读《神经网络》杂志上的文章，并且值得一读，以了解神经网络如何帮助将可再生能源集成到能源网格中的多种方式。
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