尽管可再生能源被视为未来能源的可持续解决方案，但其间歇性问题仍然是一个关键挑战。此外，电网必须保持供需平衡，否则就会出现电力激增和停电的风险。

因此，可再生能源在生产过剩时被丢弃，而在其他时候，发电厂会燃烧化石燃料来弥补电网短缺。

南加州大学维特比工程学院计算机科学助理教授Barath Raghavan说:“按照目前的发展趋势，在五年内，加州每年浪费的可再生能源将相当于洛杉矶每年的用电量。”

更好的电池储存被认为是解决间歇性问题的关键，在风和太阳强的时候储存能量。但目前的存储解决方案，包括锂离子电池和抽水蓄能，都非常昂贵，而且难以规模化。

然而，研究人员说，如果剩余的可再生能源可以作为计算来存储呢?这就是“信息电池”背后的想法——一个由Raghavan和加州大学圣地亚哥分校博士生Jennifer Switzer提出的新系统。

研究人员说，信息电池的基本原理很简单。当可再生能源过剩时，它被用于在大型能源密集型数据中心进行投机计算。根据能源效率和可再生能源办公室(Office of energy Efficiency and Renewable energy)的数据，这些数据中心消耗的能源是典型商业建筑的10到50倍。存储的计算结果可以在绿色能源不那么丰富的时候使用。

Raghavan说:“我们观察到，如果我们可以预测未来可能发生的计算，我们现在就可以进行这些计算，而此时有能量可用，并存储结果，现在这些结果包含了能量。”

例如，YouTube数据中心每天将超过70万小时的视频转换成不同的分辨率。许多这样的计算是可预测的，并且可以在绿色能源过剩的时候执行。在这一点上，当电网中可再生能源较少时，数据被存储在服务器上以备以后使用——本质上是将电力消耗从一个时间段转移到另一个时间段。

研究人员说，这类似于电池的功能，电池储存势能做有用的功，无论是电的还是其他的。大多数储存在电池中的能量会将一种能量转化为另一种势能——例如，电能转化为引力。研究人员说，在这种情况下，信息提供能量的方式与电池相同，因为电能可以转化为所谓的“信息势能”。

除了利用任务的可预测性，该系统还很灵活:提前完成的计算不需要与稍后完成的计算完全匹配。

Raghavan说:“我们支持预先计算许多计算片段，然后可以挑选之前完成的小块计算，比如拼图，然后将它们组合在一起，快速计算出一个全新的计算任务。”

研究人员说，对于某些类型的工作负载，信息电池系统提供了比锂离子电池更好的效率。具体的效率取决于多种因素，例如进行的计算类型和功率的可预测性。但与锂离子电池不同的是，存储数据在金钱和能源方面都很划算。

研究人员说，虽然这个想法本身相对简单，但挑战在于确定要执行什么计算，在哪里和何时执行，以及如何进行这些计算，以便以后有效地检索结果。对于他们的概念，研究人员提供了零碳系统的概念实现的设计和证明，其中包括用于预测未来可再生能源的可用性和数据中心即将完成的任务的循环神经网络。

它还包括一个用于存储函数的缓存和一个修改过的编译器，用于自动修改代码以存储和检索结果。基础设施将在地理上分布，包括许多小型的分布式数据中心，每一个都位于美国风能或太阳能产量高的地区。

“有了这个系统，”Raghavan说，“公司将会使用原本被抛弃的电力，而其他人也会受益，因为电网运营商不必在晚上启动天然气电力来弥补需求。”

研究人员说，这是有一定的限制的:例如，它只可能在某些工作量和某些情况下。但研究人员相信，随着预测能力的提高以及与大型系统的整合，这项技术将为未来的绿色能源存储指明方向。

更多信息，请参阅"信息电池:用投机执行储存机会能量”。