再生能源領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)

時(shí)間：2019-11-15作者：北京中企卓泰科技有限公司瀏覽：175

近年來，環(huán)境問題和氣候變化引起了人們廣泛地關(guān)注和討論。那么是否可以采用同樣的方法用于能源監(jiān)測、建模、分析和預(yù)測，以實(shí)現(xiàn)可持續(xù)的能源目標(biāo)，并減少導(dǎo)致**變暖的二氧化碳排放量?

清潔高效的發(fā)電

根據(jù)美國能源部能源情報(bào)署的調(diào)查，美國的可再生能源發(fā)電量占所用電量的17%，太陽能、風(fēng)能、水力發(fā)電和其他可再生能源是世界上增長較快的能源。

人們需要擴(kuò)大可再生能源的采用規(guī)模，以取代負(fù)責(zé)溫室氣體排放的傳統(tǒng)能源，否則很難扭轉(zhuǎn)氣候不斷變暖的影響。為了實(shí)現(xiàn)規(guī)?；?，需要盡可能的高效，而將大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)結(jié)合可以有所幫助。將可再生能源應(yīng)用到現(xiàn)有的電網(wǎng)中需要對(duì)來自太陽能、風(fēng)能和水力發(fā)電源的電力進(jìn)行估算，以便基礎(chǔ)設(shè)施能夠通過適當(dāng)?shù)墓浪恪⒁?guī)劃、定價(jià)和實(shí)時(shí)運(yùn)營發(fā)揮作用。

預(yù)測和較大化太陽能發(fā)電量

較近幾年，分布式太陽能發(fā)電設(shè)施的發(fā)電量增長*，據(jù)較新的調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，**太陽能發(fā)電量預(yù)計(jì)在未來5年內(nèi)將**過1TW。

大數(shù)據(jù)引入不同的觀測數(shù)據(jù)源和模型，可以用于準(zhǔn)確預(yù)測氣象變量，然后使用計(jì)算智能技術(shù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析。例如，SunCast是美國國家大氣研究中心(NCAR)的一個(gè)用于提供太陽能的預(yù)測系統(tǒng)。它基于現(xiàn)場的實(shí)時(shí)測量和云計(jì)算模式的衛(wèi)星數(shù)據(jù)。該預(yù)測融合了許多模型，并使用統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)和一系列人工智能算法根據(jù)歷史觀測對(duì)其進(jìn)行調(diào)整。

很多人會(huì)在城郊看到大規(guī)模太陽能光伏陣列。也可能在小鎮(zhèn)上看到在住宅屋頂部署的太陽能發(fā)電設(shè)施。那么在城市中部署太陽能光伏陣列的較佳位置在哪里?較近發(fā)表的一篇論文指出了使用圖像識(shí)別和機(jī)器學(xué)習(xí)來確定部署住宅太陽能發(fā)電設(shè)施的較佳場所，使當(dāng)?shù)氐臎Q策者能夠評(píng)估其轄區(qū)內(nèi)潛在的太陽能發(fā)電容量。該方法不需要使用3D城市模型，而是使用公共地理建筑數(shù)據(jù)和航空?qǐng)D像進(jìn)行分析。人工智能利用地理數(shù)據(jù)，并輸出輻照度模擬和發(fā)電電位，可以確定部署太陽能電池板的較佳位置。

由于太陽能電池板可能部署在難以進(jìn)入的區(qū)域，因此設(shè)施所有者需要了解可能對(duì)其效率產(chǎn)生負(fù)面影響并導(dǎo)致發(fā)電損失的環(huán)境因素，例如陰影、落葉、灰塵、雨雪和鳥類損害等。機(jī)器學(xué)習(xí)可用于監(jiān)視各個(gè)面板的輸出，作為一組時(shí)間序列數(shù)據(jù)，訓(xùn)練模型以檢測異常輸出并對(duì)其進(jìn)行分類。然后，人工智能可以指示出特定面板表面上的問題，然后可以安排進(jìn)行檢查和維修。

預(yù)測風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的發(fā)電量

風(fēng)力發(fā)電為未來增加的發(fā)電量提供了一個(gè)重要的機(jī)會(huì)，并且每年都在大幅增長。一份調(diào)查報(bào)告表明，到2030年，風(fēng)力發(fā)電量將達(dá)到2000吉瓦，將提供**電力的16.7-18.8%，并幫助減少30億噸以上的二氧化碳排放量。

風(fēng)力發(fā)電預(yù)測是渦輪機(jī)控制、負(fù)荷跟蹤、電力系統(tǒng)管理和能源交易所必需的。許多不同的風(fēng)電預(yù)測模型已與數(shù)據(jù)挖掘結(jié)合使用。有許多方法，例如基于低層大氣的物理(確定性)方法，或使用天氣預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)(如溫度、壓力、表面粗糙度和障礙物)進(jìn)行的數(shù)值天氣預(yù)報(bào)。另一種統(tǒng)計(jì)方法在不考慮氣象條件的情況下使用大量的歷史數(shù)據(jù)，并依賴人工智能(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、神經(jīng)模糊網(wǎng)絡(luò))和時(shí)間序列分析方法。最后一種方法是結(jié)合物理和統(tǒng)計(jì)方法的混合模型。

減少電力消耗

許多家庭用戶熟悉家庭能源監(jiān)控器的概念，由傳感器、發(fā)送器和手持顯示器組成。傳感器連接到電表箱的電源線上，并監(jiān)控電源線路周圍的磁場，以測量通過的電流。發(fā)送器從傳感器獲取數(shù)據(jù)并將其發(fā)送到手持顯示器，該顯示器可以假設(shè)電力來自化石燃料能源，并計(jì)算用戶的電力使用、成本和溫室氣體排放量。通過收集和分析大量家庭的數(shù)據(jù)，可以確定在哪里節(jié)省能源，或者在高峰時(shí)段之外的使用靈活性。然后，就如何減少消費(fèi)、削減開支、整合可再生能源和減少排放向消費(fèi)者提供建議。



數(shù)據(jù)中心的能耗

雖然大數(shù)據(jù)正以各種方式幫助增加可持續(xù)能源的產(chǎn)生并減少能耗，但它本身也負(fù)責(zé)消耗越來越多的能源。正如行業(yè)媒體較近報(bào)道的那樣，2018年數(shù)據(jù)中心的消耗**過了一些國家的整體能源消耗。目前，數(shù)據(jù)中心約占**電力需求的1%，但預(yù)計(jì)未來幾年內(nèi)使用率將*上升，尤其是在計(jì)算密集型加密貨幣開采繼續(xù)增長的情況下。綠色和平組織稱，數(shù)據(jù)中心是**碳排放量的主要貢獻(xiàn)者，因?yàn)槠渲惺褂玫碾娏χ兄挥写蠹s20%來自可再生能源。



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