谷歌进军风电行业,扛不住啊

2020-03-17 作者:数据库资讯   |   浏览(163)

大数据对于风电的意义已经到了何种地步呢?这篇文章图文并茂的为我们讲解了风电大数据的那些事儿~

日前,科技巨头谷歌公司的产品研究部门GoogleX负责人对外表示,他们研发的“发电风筝”有望在4月正式飞天。  据了解,谷歌在2013年时收购了风力发电创业公司Makani,宣布将涉足风电,制造“发电风筝”。据GoogleX实验室负责人Astro Teller介绍,他们研发的名为“Makani”的风力涡轮机看起来就像一架风筝飞在空中,通过高强超轻碳纤维绳索系在地面塔台上。每架风筝约25.6米长,配有8个螺旋桨,发电容量为600kW。当风筝飞上空中后,会以在空中绕大圆圈的形式来推动风力涡轮发电,风筝最高可上升至约426米的高度。  据悉,风筝风电机主要靠带动风力涡轮机叶片来产生电力,地面的固定台利用类似于直升机螺旋桨的水平推动器放飞风筝风电机。当风筝飞到有稳定风速的海拔高度,就开始进行大直径的盘旋。空气流动通过风力涡轮机叶片使之旋转并产生电力,然后通过绳索传送到地面的固定台及相连的电网。  通常来讲,地表高度越高,气流稳定的风速也越大,发电效果也会更好。但在现实中,固定式风机很难在高海拔地区进行建设。Astro Teller表示,谷歌选择用“发电风筝”的方式也正是这个原因,而迎风发电的Makani也可以做到随着风向选择最合适的角度来捕捉风能。此外,这种“发电风筝”的制作成本也大幅降低,所需材料仅为传统风机的10%。若依照美国环境条件判断,每个发电风筝所产生的能量比传统风机还多50%。  我们可以想象一下,当现代的风电机有了互联网巨头的参与,也意味着未来风电将可以做到飞天遁地,玩转大数据,穿越互联网,利用一切手段尽可能地节能,同时也将更加智能化,“互联网+风电”将成为风电未来的发展趋势。  风电智能化趋势明显  今年,无论是国家层面密集发布促进风电、光伏等清洁能源发电的政策,还是国家能源局《关于做好2015年风电并网和消纳有关工作的通知》,无不释放出风电行业进入稳定增长期的积极信号,再加上风电上网电价下调的因素,国内掀起了新一轮的风电“抢装潮”。在抢装行情带来风电设备需求放量的同时,对于风电机组性能和技术水平也提出了更高要求。尤其是今年政府工作报告提出“互联网+”后,风电智能化也正被业内津津乐道。  参考一些欧洲国家的做法,他们的风机厂商每竖起一台风机,就好像建立了一个小型的数据中心。厂商通过收集风电机组的发电指标、关键零部件的实时运行参数、此前十年的气象资料等数据,在这些数据基础上综合作出判断和预测,分析并提升投资者的资产回报率,并及时反馈到研发和运维领域,为下一代产品的改进和升级提供参考。除了风机设备本身产生的数据,有实力的风机厂商还会统计自然环境产生的更大数据库,即包含风和地形在内的环境数据,绘制出一张风资源分布地图。  在设备方面,风电机组的控制类型多种多样,目前,变桨健康诊断、振动监测、叶片健康监测、智能润滑、智能偏航、智能变桨、智能解缆、智能测试都将是风机智能发展的方向。  此外,智能化风电还有利于设备的后期维护。由于风机通常都“体型巨大”,在日常维护中需要高空作业,尤其是在风力驱动风机叶片时候,会给工作人员造成很大麻烦。随着无人机、大数据、移动智能设备等最新的技术成果在风电设备上得以应用,会让人类对于风电的控制变得更加得心应手。  而随着风电智能化的发展,风机厂商的收益也有望进一步提高。当风机采用智能一体化的解决方案后,将大幅提高风机的可靠性和可用率、增加电量产出,降低成本。换句话说,将互联网、大数据的思维应用于风电设备制造和风电场运维,必将成为未来发展的趋势。

数字化风电、智慧风电场是现在风电行业的热门关键词。随着时代日新月异,智慧能源已经成为能源发展的趋势。大数据已经逐渐被用于风场从测风到运维的众多环节。大数据对于风电的意义已经到了何种地步呢?这篇文章图文并茂的为我们讲解了风电大数据的那些事儿~

什么是

风电大数据

风机在运行中产生的数据种类多样,数量巨大,有测风数据、电量指标,以及箱变系统、变桨系统、偏航系统和齿轮箱各个设备部件的运行状态和故障信息等等。由于风电机组中的环境、工况、状态参数具有一定的复杂、多变的特性,且各参数之间相互关联,我们可以利用大数据手段,从海量的数据中挖掘出影响风机正常运行的关键因素,提升风机发电量,并对频繁发生故障的部件进行预警,降低运维成本。

以提高发电量一项来说。提高发电量是复杂的系统工程,因为它会受到影响的因素非常多。比如主控参数优化,参数设置、偏航优化和变桨优化,需要整体考虑才能得到理想的结果,得到更高的产能和利润。这就需要对风机产生的数据进行整体性、联动性分析,而这就是大数据技术的用武之地了。

以最具代表性的风机数据为例:

注:不同机型数据存在差异,此处仅供举例示范。

可能大家对数据容量没有什么概念,下面我们生动形象地来说明一下。

由此可见,一台风机产生的数据量虽然不多,但随着日积月累不断增加,再算上风机数量带来的容量翻倍,就成了一套十分庞大的数据库。

注:不同机型数据存在差异,此处仅供举例示范。

针对风机回传的时间序列数据而言,每台风机每秒回传500个数据点,1千台风机向数据中心回传的数据率为65万点/秒。针对风电企业回传数据的特点,如果把这些数据加载到关系数据库,根据这一数据库的产生速率,无论是批量导入还是实时插入,远超过商用的通用数据库的加载速率。因此,需要定制数据存储和查询平台,支持每秒百万千万级数据点的导入。

首先,风电企业的主要动态数据为风机产生的时间序列数据。其次,由于风机型号和出场时间的差异,风电企业回传的机器大数据格式多样。基于风电大数据的这些特点,加之对风电数据的实时分析、查询和存储区需要大量计算资源,为了弥补物理设备的不足,通常会采用云平台架构。

在大数据带来的产业升级面前,企业应该敏感的洞察技术革新的动向,积极提升自身的技术能力,跟上全行业的发展步调。一般来说有下面两种方法:

风电行业的企业进军大数据领域,需要解决的有两个问题。一是大数据人才的培养和团队的搭建,这是一个从无到有的过程,需要有小马过河的探索精神。二是需要好好思考,自身的业务如何与大数据技术真正紧密的结合起来,从而正确的运用大数据技术改善公司管理、拓展公司业务、改善服务水平和提升竞争实力,而不仅仅是把它当成一个营销概念,这是当前一些行业企业多多少少存在的问题。当然我们也相信,真金不怕火炼,用心付出的汗水和努力,最终都会成为能够肩负重任的硬功夫。

大数据行业自身经过了多年的发展,有一些有实力的小公司和团队。一些资金实力雄厚的企业,为了能降低学习成本,掌握核心技术,快速提升市场竞争力,会选择收购来补强自身的大数据能力。事实上,从全球市场来看,这样的收购行为正在不断增加。

随着整个工业大环境技术升级浪潮的到来,可再生能源产业迫切需要更先进的分析手段来进行管理,从业者正在寻求人工智能和大数据的帮助,以改善对能源供给的预测与生产效率的提升。目前海外能源产业巨头们正在快速搭建自有大数据能力,同时不断地购入大数据行业的相关公司,以求快速获取关键技术。

2017年7月,一家名为 Willdan Group 的能源行业咨询公司花了 3000 万美元买下了 Integral Analytics 这家数据分析与软件公司。智能电表制造商 Itron 在 5 月以 1 亿美元收购了需求响应供应商 Comverge。这次收购使得 Itron 为现有的软件包增加了分析能力。法国能源巨头 EDF 在去年进行了一笔相似的交易。为了得到其子公司 Dalkia 的分析平台,EDF 购入了服务公司 Groom Energy Solutuins。

大部分大型能源公司,包括艾克森美孚、壳牌、英国石油和雪佛龙这样的石油业巨头公司都在寻找通过大数据、人工智能或机器学习提升运营的机会。除了出于对更加灵活高效的运营需求外,同时也使出于对竞争的忧虑。可以预见,未来这一趋势还会增加。

中国可再生能源学会风能专业委员会秘书长秦海岩在2017北京国际风能大会 大会开幕致辞中表示,信息化、数字化、互联网将决定风电的下一个十年。

在展会几乎所有主流厂商的站台上,你都能看到大数据的踪影。行业巨头们都推出了自有的大数据软件及配套服务 ,一些技术服务供应商也推出了大数据软件服务的Demo。从我们参展了解到的情况来看,这些技术和软件还处在发展阶段,一些标准还不统一,数据不公开等问题,功能也有待完善,一些产品暂时还处在概念大于实用的阶段。当然我们需要理性的认识到,这并不是风电行业独有的现象,目前整个工业大数据领域都还是一个起步阶段。

根据《中国制造2025》、《国务院关于深化制造业与互联网融合发展的指导意见》、《大数据产业发展规划》这些指导文件的分析,中国的的工业大数据产业将在未来几年迎来高速成长,今天风电企业们的所有努力,人才积累和技术积累,都将在短短的数年内迸发出巨大的能量。中国的能源产业,尤其是我们所专注的风电领域,将在大数据技术的推动下,进入发展升级的快车道。

虽然大数据技术必然成为未来的行业热点,但客观的说,却并不是每一个人都需要精通。正所谓术业有专攻,作为一名非大数据岗位的风电人,我们需要的,是对大数据技术的概念认知。学习基本知识、熟悉基本原理,洞察风电大数据行业的发展趋势,跟上整个产业生态的变化脚步。

如果您本身就是一名技术人员,具备一定基础,有兴趣钻研大数据这门技术,我们推荐你可以到CPDA学习一些数据分析的课程,相信一定会有所收获。

结 语

一言以蔽之,大数据产业的爆发,有两个因素:

一是随着人类文明的发展,社会经济和工业生产活动产生的数据越来越多,也越来越有挖掘价值;

二是当代的科学技术不断发展,已经具备了对复杂数据进行分析的能力。当这个两个因素共同作用时,大数据时代也就自然而然的到来了,随之也应运而生了工业互联网 、工业4.0、能源大数据和风电大数据等概念。

责任编辑:周星如

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