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讓新能源數據不再“雪藏”
來源:???? 作者: ???? 2016-10-08 16:55???????
摘要:能源產業一直在通過改變能耗速率滿足人們的需求。控制一個燃油發電廠的發電量,就像改變一輛汽車的速度一樣:踩下油門踏板,就會有更多汽油涌向發動機。



數據驅動的健康監測系統或有助于節省風力發電成本。圖片來源:Dennis Schroeder


可再生能源領域數據共享機制的缺乏正在阻撓技術進步,讓改善能源市場錯失良機。


能源產業一直在通過改變能耗速率滿足人們的需求。控制一個燃油發電廠的發電量,就像改變一輛汽車的速度一樣:踩下油門踏板,就會有更多汽油涌向發動機。


但風能卻不能如此隨心所欲。不過,智能軟件卻可以讓風電廠提高能效,增強對位置情況的應對能力。計算機模型能夠預測風速,控制渦輪數量和能量,從而滿足能源需求。低振動設計和運行狀況監測可以讓渦輪轉動得更快,避免昂貴的齒輪箱以及其他部件損壞。這些部件的替換可能會花費數十萬美元,并且耗費很多天的時間。


優化可再生能源需要數據,需要提前數秒或數日了解設備性能、能源產出以及天氣預報。然而,由渦輪生產商、操作者以及使用公司收集的大量數據和信息卻被埋藏進檔案卷里。任何外來者想要獲取這些信息都非常困難。


呼吁共享


美國愛荷華大學機械與產業工程學教授、智能系統實驗室主任Andrew Kusiak用兩年時間和不同的能源公司作了交涉,簽署了若干項保密協議,才獲取到足夠數據用來研究愛荷華州風電廠的運行狀況。


風力發電機數據通常每10秒記錄一次,每次記錄時長在10分鐘以上;得到更高頻率的數據需要獲得感應器生產商的許可。即便是諸如風速以及風輪葉片運行情況的基礎歷史數據也很難獲得。通過接觸不同的合作者,與其簽署數據共享協議,Kusiak團隊最終獲得了一些風能數據的有限訪問權。


Kusiak認為,可再生能源領域數據共享機制的缺乏正在阻撓技術進步,讓改善能源市場錯失良機。為此,Kusiak近日在《自然》雜志撰文呼吁能源產業能夠延續國防、商業以及衛生健康領域的例子共享數據,這樣研究人員就能夠設計出更好的能源供給解決方案。


Kusiak指出,這里面有利可圖。但是首先,科學界和產業界的研究人員需要研發出適宜的風電管理模型,并證明其存在價值。軟件公司可以銷售能源以及天氣監測及預警系統。惠普或谷歌等大型技術公司應該像通用電氣公司在風輪葉片生產方面所做的那樣,建立風能部門,用來計劃以及平衡各地區與各國的能源。


投資可再生能源數據領域在經濟上具有可行性,因為日常生活普遍需要電。和其他商業產業不同,能源產業的競爭不是以產品質量為基礎,而是以發電、分配過程及其商業運作模式為基礎,這些特征都使這個行業成為大數據挖掘的最大受益者。


可再生能源發電廠如果安裝了可用于精確預測能源以及迅速反饋的軟件系統,將能夠獲得及利用實時信息,比如能源價格等,從而當能源價格高、需求量大時提供更多能源,在價格較低或需求量較低時提供較少能源。這種利益會鼓勵更多企業和公司投入到可再生能源資產領域。


數據科學


可再生能源領域的數據正如洪水一般涌來。例如,風輪葉片制造商通常會從用于實驗的以及已安裝設備上的數以千計的感應器上收集風速、油溫、振動、發電等數據。公用事業公司也會記錄鍋爐和發電機的類似數據。


“平衡機構”(通常是非營利機構、政府組織或私人機構)會提前數小時把所需要的能源和公用事業公司可生產的能源進行對比。國家和地區氣象局以及天氣預報員可以積累雷達數據,然后每隔1~3小時運行數字天氣預報模型,提供風速等預測參數。


新的數據來源也在涌現。風電產業正在嘗試用聲吶和激光雷達設備預測風電場的風速、風向和湍流。一些公用事業公司利用無人機在風電場上空監測渦輪葉片轉動情況以及風速、風向等,以此提高能源預測以及評估數分鐘到數小時內的大氣湍流狀態。


當前,可再生能源生產商都在單打獨斗。如果業界參與者可以把它們的數據采集并集中起來,大家都會受益。更加有效的低成本風輪葉片設計也會出現,讓渦輪機使用壽命更長,從而產生更多能源,并讓能源產出可以更加準確地得到預測。例如,把美國不同州的風電場數據集中在一起,將會顯著提高每小時能源產出預測的精確度。


模型顯示,利用數據驅動的軟件控制風輪葉片,可以讓能源產出至少增加10%,增長14%~16%也有可能。而且,提高最大運行速度可以輕而易舉地再增加10%。同時,利用數據驅動的健康監測系統還會讓風電場的經營成本降低10%。另外,通過數據分享可以避免因為齒輪箱和其他構件損害導致的渦輪機障礙。


開放共享


然而,當前大部分風電企業仍未意識到數據科學和開放共享的重要性。一些公用事業公司正在組建內部數據分析團隊,但是它們并未意識到與科研人員以及其他機構合作帶來的潛在利益。盡管不會直接影響渦輪機操作的模型和使軟件廣受歡迎,比如一臺渦輪機能源產出的顯示圖像,但直接干預的模型和軟件卻受到冷落。


與可再生能源領域相比,有一些領域做得更好。國防、商業和衛生機構在維持保密性和安全性的同時,均研發了與科學界共享數據的程序。一些機構已經創建了基礎數據集,用來檢測數據分析算法。還有一些機構通過競賽方式解決特殊問題。例如,網飛公司在2006年提供了100萬美元的獎金,用于改善預測電影評分軟件的算法。2011年,美國國家可再生能源實驗室(NREL)運行了循環賽項目。其間,他們和競爭團隊共享了分別來自一個運行良好的變速箱和一個有缺陷的變速箱的高頻振動數據,以便找出診斷錯誤的最準確方式。據推測,該項目16個團隊的貢獻價值達到200萬~300萬美元。


保密協議概括了數據共享的具體內容,結果分發被用于數據密集型項目。例如,日用消費品公司保潔向其潛在用戶揭示了一種產品(比如一種新洗發水或剃須刀)在設計初期的相關信息,消費者的反饋將有助于提高最終設計。而在諸如臉譜網、推特網等社交媒體平臺上,是用戶在決定信息共享的傳播范圍。


制定協定


Kusiak認為,可再生能源產業應該采取類似的實踐方法。首先,它需要決定哪些數據可以共享以及存在哪些風險。例如,考慮到任何人都能夠測量風速和風向,因此這些信息應該共享。盡管出于競爭原因,一個風電場的實時能源產出信息應該嚴格保密,分享一個風輪發電機或其中一些風輪發電機的發電量卻不至于損害商業利益。因此,在需要的時候,數據分享可以進行轉換或是匿名。


亞洲、歐洲、南北美洲的風電協會應該促進數據共享方面的討論。這些參與方應該界定一條如下所述的數據開放共享道路。


首先,讓所有可再生能源利益相關者意識到該問題以及數據共享帶來的潛在利益。邀請其他制造業和服務業領域的代表介紹數據共享經驗。


其次,制定數據共享協定和監管形式。Kusiak說,美國能源部實驗室,如NREL和桑迪亞國家實驗室可以引領此項工作,因為它們從一些風電場運行機構那里收集了用于研究的可再生能源相關數據。


再次,可以搭建一個可再生能源數據和知識共享平臺。利益相關者必須決定這些數據在被科學界和產業界使用之前應該如何組織以及進行預處理。


Kusiak相信,這項長期以來翹首以盼的協定一定會產生新的科學創新。通過以更低的成本生產出更多的能源,它將有助于顯著提高可再生能源公司、能源設備生產商以及整個社會的利益。(紅楓)


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