国产精品视频一区二区三区无码,国产午夜精品无码,午夜天堂一区人妻,无遮挡色视频免费观看,中文字幕久热精品视频在线

隨著越來越多的可再生能源電力并網，電網的穩定性和可靠性經受了嚴峻考驗。在此背景下，以人工智能、機器學習為代表的數字化技術，正在不斷激發和挖掘太陽能、風能等可再生能源的潛能。

近日，美國(guo)麻省理(li)工學院和斯坦福大學領導的研(yan)究團隊宣(xuan)布，利(li)用機(ji)器學習技術成功(gong)制(zhi)造(zao)出了可(ke)達市(shi)場競爭水(shui)平的新一代太陽能電池板。事(shi)實上，數字化不僅可(ke)以為可(ke)再生能源技術革新提供助力，還(huan)能在可(ke)再生能源項目的投建(jian)、運營和維護(hu)方面發揮關鍵作用。

機器學習提升“風光”價值

據(ju)麻省理工和斯坦福研究團隊(dui)的介紹，他們利用機器學(xue)習技術制造出了能量轉換(huan)效率(lv)達(da)18.5%的鈣鈦礦電池(chi)。

據了解，鈣鈦礦材料(liao)的電(dian)池(chi)板可以在室(shi)溫下制(zhi)造，不僅造價便宜，成品也(ye)更(geng)薄(bo)更(geng)輕、更(geng)易運輸和安裝，但是大規模(mo)制(zhi)造此類(lei)電(dian)池(chi)板仍面臨巨大挑(tiao)戰。

麻(ma)省理工(gong)指出，將鈣鈦(tai)礦材料從實驗產品(pin)(pin)變(bian)成(cheng)具有競爭力的(de)(de)量產產品(pin)(pin)，經(jing)歷了(le)(le)漫長的(de)(de)研發過程。制(zhi)造基于鈣鈦(tai)礦的(de)(de)太(tai)(tai)陽(yang)能電(dian)池(chi)板涉及同時優化至少十幾個變(bian)量，應用(yong)了(le)(le)機器學(xue)習技術(shu)的(de)(de)新系(xi)統，加快了(le)(le)生產工(gong)藝(yi)的(de)(de)開發，提升了(le)(le)新一代太(tai)(tai)陽(yang)能電(dian)池(chi)的(de)(de)轉換(huan)效率。

事實上(shang)，“風光(guang)”本身的多變性(xing)和間歇性(xing)使其(qi)成為不可預測的能(neng)(neng)源(yuan)，無法保證在設定的時間可靠地(di)提供電力(li)。使用機器學習可以幫助運營商對電力(li)輸出如(ru)何滿足電力(li)需求(qiu)進(jin)行更智能(neng)(neng)、更快速的評估和分析。

科技巨頭谷歌旗下的前(qian)沿數字化(hua)技術(shu)公司DeepMind表示，基于天(tian)氣預報和風機(ji)歷史數據，利(li)用機(ji)器(qi)學(xue)(xue)習(xi)技術(shu)可提(ti)前(qian)預測發(fa)電(dian)情況，從而(er)實現最(zui)佳發(fa)電(dian)效果，為電(dian)網電(dian)力調度提(ti)供有價(jia)值的支(zhi)撐，該公司估計(ji)，機(ji)器(qi)學(xue)(xue)習(xi)可以將(jiang)風能的價(jia)值提(ti)高約20%。

人工智能讓“風光”可預測

人工(gong)智(zhi)能(neng)也是在可再生能(neng)源領域應用最廣泛的技術之一。世(shi)界經(jing)濟(ji)論壇去年(nian)發布的白(bai)皮書指(zhi)出，人工(gong)智(zhi)能(neng)是一款能(neng)夠(gou)應對全(quan)球能(neng)源轉型(xing)復雜性、提高系統(tong)效(xiao)率，從而(er)降低成本(ben)、加快轉型(xing)速度的強(qiang)大工(gong)具。

據了解(jie)，人工智能(neng)可(ke)以(yi)(yi)對可(ke)再生(sheng)能(neng)源(yuan)(yuan)項目的廠址選擇、建設(she)、運營、維護(hu)，甚(shen)至發電能(neng)力進行全方位(wei)的分析，讓(rang)“風光”變得(de)更可(ke)預測(ce)。憑借人工智能(neng)，可(ke)以(yi)(yi)找到擁(yong)有(you)最佳(jia)日照和風力資源(yuan)(yuan)且便于(yu)接入(ru)現有(you)電網基礎設(she)施的廠址，并在開工建設(she)后監管工程進度、優化(hua)設(she)備運輸，從而極大提(ti)高施工作業效率。

值得注意的(de)(de)是(shi)，預(yu)測(ce)太陽能(neng)電站和風電場的(de)(de)發(fa)電時(shi)間、發(fa)電量乃(nai)至電力需求仍比較困難和復雜，人(ren)工(gong)智能(neng)通過學習和分析(xi)歷(li)史氣象數(shu)據、衛星云圖、實時(shi)風速和日照強度(du)、歷(li)史消費數(shu)據等(deng)信(xin)息(xi)，能(neng)夠最大化實現(xian)對太陽能(neng)和風能(neng)發(fa)電情況和電力需求的(de)(de)預(yu)測(ce)，從而加快(kuai)“風光”電力的(de)(de)更大規模普及。

英國數(shu)(shu)據分析(xi)和(he)(he)咨詢公司ONYX Insight表示，運(yun)營和(he)(he)維(wei)護成本占(zhan)風電場(chang)運(yun)營費用(yong)的(de)60%，缺乏人工(gong)智能等數(shu)(shu)字(zi)化技術會導致風電場(chang)運(yun)營能力(li)下降，無法提前(qian)檢測到的(de)小故障可能最(zui)終導致災難性故障和(he)(he)嚴重的(de)停機事(shi)故。該公司的(de)一項統計顯示，62%的(de)風電行(xing)業利益(yi)相關者表示，通(tong)過數(shu)(shu)字(zi)解決方(fang)案，運(yun)營商可以節省長達(da)10年(nian)的(de)意外停機和(he)(he)計劃外維(wei)修時間。

綠色能源轉型離不開數字化技術

動(dong)力管理公司伊頓指出，利用數字化技術，“風光”可以實現按需供電(dian)，并將多余(yu)的電(dian)力輸送回電(dian)網，同時運營商還能通過智能電(dian)源管理系(xi)統，掌控(kong)需求變(bian)化，幫助消費(fei)者享受更低電(dian)價。

事實上(shang)，除了機(ji)器學(xue)習、人(ren)工智能等耳熟(shu)能詳(xiang)的技(ji)術(shu)，5G、集中式計算機(ji)監控等技(ji)術(shu)也能在“風(feng)光”產業鏈條上(shang)提供從設(she)備(bei)制造到選址(zhi)建設(she)，再到后期運營(ying)維護(hu)的“一條龍(long)式”服務。

日立能(neng)源全球數字投資組合負責人(ren)Jamie Stapleton指出(chu)，數字化建(jian)設可以進(jin)(jin)一(yi)步推進(jin)(jin)可再生能(neng)源發電技術的成(cheng)長(chang)，進(jin)(jin)而加速(su)綠色能(neng)源轉型。以風電行業為例，集中(zhong)式(shi)計算(suan)機監控(kong)中(zhong)心(xin)可以自動檢測技術故(gu)障，并建(jian)立糾正(zheng)措施來增(zeng)強風電場(chang)的控(kong)制，減少(shao)相關(guan)的成(cheng)本(ben)支出(chu)。

5G技(ji)術在(zai)風能(neng)領(ling)域也可(ke)以發揮意想不到的作用。比(bi)如，利用5G網絡從(cong)風機傳(chuan)感(gan)器獲取(qu)數(shu)據(ju)，并與現(xian)場的工程師和控制中(zhong)心(xin)共享相關數(shu)據(ju)和信息，這樣(yang)的自動化(hua)(hua)采集和智能(neng)化(hua)(hua)處理極大地降低了人力和時間成本(ben)。

值得關注的(de)是(shi)，今(jin)年(nian)初，三一(yi)重能(neng)打造(zao)的(de)中國(guo)(guo)首個(ge)5G全(quan)連接風電(dian)(dian)柔性智能(neng)工廠(chang)已(yi)經問世(shi)，這是(shi)國(guo)(guo)內(nei)首條風電(dian)(dian)總(zong)裝脈動式柔性生產線，工廠(chang)內(nei)配置了工業機器人等自(zi)動化設(she)備，將整體生產制造(zao)過(guo)程統(tong)一(yi)在一(yi)個(ge)全(quan)局運行(xing)的(de)模型(xing)框架下。