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西门子全新研制的一个机器学习解决方案，正在帮助瑞士*公司准确预测跨境输电的损耗，它不仅显著降低了成本，而且提高了整个欧洲的电网稳定性。

自诩“欧洲中心”的地方不在少数。但若要说到输配电系统，只有一个地方当得起这个美称：人口只有3207人的瑞士劳芬堡（Laufenburg）。莱茵河畔这座风景如画的小镇曾是罗马大军和拿破仑雄狮的交锋之地，而现如今成为截然不同的另一种力量的的聚集之地：连通法国、德国、奥地利、意大利，当然还有瑞士本国的电力线路。此外，用于同步和设置电网频率（有人称“心跳”）的原子钟也安装在这里，它管辖着整个欧盟以及土耳其的电网。

劳芬堡还是瑞士*公司（Swissgrid）的总部所在地。由于其战略位置，Swissgrid在确保跨越多国的发电和用电始终保持平衡方面发挥着关键作用。

然而，实现上述目标，维持50赫兹的稳定频率，在很大程度上取决于准确的预测。在发电方面，这愈发困难，因为可再生资源发电比例不断增加。预测用电量同样是件棘手的事情，因为寒流突袭或热浪过境等诸多不确定因素都可能会造成电力需求的巨大浮动。

除这些变数外，还要预测所谓的“输送损耗”问题。这种损耗是指电能在从一个国家传输到另一个国家的过程中由于线路电阻而损失掉的电量。以意大利为例，该国从北欧购买电能，途径瑞士。此类损耗还受一系列变数的影响，诸如当地气候条件和在某个特定时间点输送的电量，这种损耗“平均达到瑞士电网总负荷的1.6%左右，总损耗约达100兆瓦。”西门子基础设施与城市业务领域智能电网集团*执行官Jan Mrosik博士称。“按照每度0.055欧元的现价计算，这些损耗折合成资金相当于每小时5500欧元，也就是每年4818万欧元。”