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大数据和太阳能是天作之合

正如16岁的环保主义者激进主义者格伦塔·图恩伯格(Greta Thunberg)最近在试图在联合国的国际听众面前徒劳无功之后说:“我不会求世界领导人关心我们的未来。相反,无论他们是否喜欢,我都会让他们知道变革即将到来。”

随着对气候变化意识的增强,一件事已经变得非常清晰:使用可再生资源产生的能源对于减少有害的温室气体排放至关重要。尽管风能和太阳能等能源在这项工作中正变得越来越有价值,但它们可能是不可预测的且断断续续的。在某一特定日期,任何一块面板或太阳能发电厂将为电网贡献多少能量?从历史上看,这个问题的答案很难回答。

有时是阴天。有时风不吹。为了进一步依靠太阳和风,并使它们产生的能量构成电网的更大一部分,我们必须能够了解将有多少电力可用,对电力的需求是多少,然后使用该能量来发电。尽可能有效地满足消费者需求。

这就是大数据的来源。通过天气数据,卫星馈送,预测分析和机器学习的惊人结合,​​我们正在进入一个未来,在此未来,可再生能源可以在可靠且更加一致的基础上到达电网。实际上,最新的预测技术可能是太阳能广泛采用中缺少的难题。

例如,IBM的混合可再生能源预测解决方案(HyREF)使用云成像技术和面向天空的相机来提前一个月预测天气。当使用这种技术时,它可以使可存储或输送到电网的可再生能源发电量增加多达10%,足以为14,000户家庭供电。

预测技术和大数据也可以帮助解决另一个挑战。维护太阳能发电场-有时在大范围内分布数百甚至数千个面板-是一个困难,昂贵且敏感的过程。监控方面的进步使对这些工厂的检查更加有效。

一家名为Extra Space Storage(ESS)的公司使用大数据分析来检测性能不佳并确定何时发生效率低下而无需现场人员。该公司的虚拟辐照度(VI)是一项太阳能管理程序,其工作原理是收集地面水平的日照强度数据,以指示面板何时无法以预期的速度运行,并发出需要维修或保养的警报。

这种分析甚至可以用于研究整个社区,并根据日照和天气状况,建议在哪些地方使用太阳能电池板最有效。例如,南澳大利亚州与特斯拉(Tesla)合作,建立了世界上最大的虚拟发电厂,将50,000只特斯拉电池与面板相连,从而使稳定电网的成本降低了2890万美元。这种合作最终可能会推动整个州的发展。

我们越能分析这些能源供需模型,就越能说明社区的备用能源需求。当可再生资源始终满足能源需求时,公司可以降低其安全边际,安全边际通常由昂贵且对环境造成破坏的化石燃料组成。对于公司和消费者而言,这意味着更便宜,更高效的动力。

随着能源预测变得更加准确,将与峰值使用时间相关的能源成本以及非峰值使用时间所节省的能源成本传递给消费者以帮助控制供需是可行的。在不使用智能家居时,可以将其关掉电源;在某些时间段内,可以鼓励他们远离电网;可以远程控制或关闭空调和热水器等设备。

太阳能已经是一项有利于钱包的主张,但是在未来十年中,我们可以预期,这些进步将使太阳能投资更具吸引力。所有这些因素都应该吸引那些不愿将资金转移到该部门以了解其生存能力和长期前景的投资者。自2014年以来,世界各地的公司已经认识到可持续能源的重要性,并且在基础设施和硬件方面的投资每年增长20%。去年,可再生能源占全球新发电项目投资的70%。

大数据和机器学习已经开始彻底改变从时尚到交通的许多行业,现在它正在改变我们思考和使用太阳能的方式。终于听到了变革请求的能源公司,消费者和投资者终于对如何利用技术进步成为问题的一部分而不是解决方案的一部分有了答案。

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