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投资可再生能源数据领域在经济上具有可行性,因为日常生活普遍需要电。和其他商业产业不同,能源产业的竞争不是以产品质量为基础,而是以发电、分配过程及其商业运作模式为基础,这些特征都使这个行业成为大数据挖掘的最大受益者。
可再生能源发电厂如果安装了可用于精确预测能源以及迅速反馈的软件系统,将能够获得及利用实时信息,比如能源价格等,从而当能源价格高、需求量大时提供更多能源,在价格较低或需求量较低时提供较少能源。这种利益会鼓励更多企业和公司投入到可再生能源资产领域。
数据科学
可再生能源领域的数据正如洪水一般涌来。例如,风轮叶片制造商通常会从用于实验的以及已安装设备上的数以千计的感应器上收集风速、油温、振动、发电等数据。公用事业公司也会记录锅炉和发电机的类似数据。
“平衡机构”(通常是非营利机构、政府组织或私人机构)会提前数小时把所需要的能源和公用事业公司可生产的能源进行对比。国家和地区气象局以及天气预报员可以积累雷达数据,然后每隔1~3小时运行数字天气预报模型,提供风速等预测参数。
新的数据来源也在涌现。风电产业正在尝试用声呐和激光雷达设备预测风电场的风速、风向和湍流。一些公用事业公司利用无人机在风电场上空监测涡轮叶片转动情况以及风速、风向等,以此提高能源预测以及评估数分钟到数小时内的大气湍流状态。
当前,可再生能源生产商都在单打独斗。如果业界参与者可以把它们的数据采集并集中起来,大家都会受益。更加有效的低成本风轮叶片设计也会出现,让涡轮机使用寿命更长,从而产生更多能源,并让能源产出可以更加准确地得到预测。例如,把美国不同州的风电场数据集中在一起,将会显著提高每小时能源产出预测的精确度。
模型显示,利用数据驱动的软件控制风轮叶片,可以让能源产出至少增加10%,增长14%~16%也有可能。而且,提高最大运行速度可以轻而易举地再增加10%。同时,利用数据驱动的健康监测系统还会让风电场的经营成本降低10%。另外,通过数据分享可以避免因为齿轮箱和其他构件损害导致的涡轮机障碍。
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