Усовершенствованное решение объединяет средства аналитики и технологию моделирования погодных сценариев для расчета производительности ветрогенераторов. Как говорят в IBM, разработка может предоставлять точные местные прогнозы погоды для конкретной ветроэлектростанции на месяц вперед, а также на каждые 15 минут.
АРМОНК (США, ШТАТ НЬЮ-ЙОРК) – Корпорация IBM анонсировала
усовершенствованную технологию прогнозирования энергопотребления и
моделирования погодных сценариев, которая поможет муниципальным предприятиям по
всему миру повысить надежность систем электроснабжения, работающих на
возобновляемых источниках энергии. Решение объединяет технологию
прогнозирования погоды и аналитические средства для точного расчета поступления
ветровой и солнечной энергии. «Благодаря этому муниципальные предприятия смогут
интегрировать возобновляемые источники энергии в единую электросеть, что
позволит сократить выбросы углекислого газа, а также значительно увеличить
количество производимой экологически чистой энергии для потребителей и
юридических лиц», — утверждают в IBM.
Решение, которое получило название «Система гибридного прогнозирования
возобновляемой энергии» (Hybrid Renewable Energy Forecasting, HyRef),
использует возможности моделирования погодных сценариев, усовершенствованную
облачную технологию обработки изображений, а также камеры наблюдения за
движением облаков в масштабе времени, близком к реальному. В то же время
датчики, установленные на ветрогенераторах, осуществляют мониторинг температуры
воздуха, скорости и направления ветра. В сочетании со средствами аналитики
решение для сбора и обработки данных, по информации разработчиков, может
предоставлять точные местные прогнозы погоды для конкретной ветроэлектростанции
на месяц вперед, а также на каждые 15 минут.
Помимо этого, HyRef позволяет прогнозировать производительность отдельного
ветрогенератора и вести подсчет количества сгенерированной возобновляемой
энергии, используя данные о локальном прогнозе погоды. Такой уровень
доступности информации предоставит муниципальным предприятиям
усовершенствованные возможности управления постоянно меняющейся энергией ветра
и солнца, а также прогнозирования поступления энергии для последующего хранения
или использования в единой электросети. Более того, подобные данные помогут
энергетическим компаниям интегрировать другие источники традиционных видов
топлива, к примеру, угля и природного газа.
«Муниципальные предприятия по всему миру выбирают стратегию интеграции новых
источников возобновляемой энергии в свои электросети. Конечной целью является
обеспечение глобального производства энергии на 25% от возобновляемых
источников к 2025 году, – говорит Дэннис МакГинн (Dennis McGinn), президент и
руководитель Совета США по вопросам возобновляемой энергии (American Council on
Renewable Energy, ACORE). – Данные, поступающие благодаря средствам погодного
моделирования и прогнозирования HyRef, позволят значительно ускорить этот
процесс, а также предоставят нам возможность приблизиться к раскрытию полного
потенциала возобновляемых источников энергии».
Государственная электросетевая компания Jibei (State Grid Jibei Electricity
Power Company Limited, SG-JBEPC), дочернее предприятие Государственной
электросетевой корпорации Китая (State Grid Corporation of China, SGCC), уже
использует решение HyRef для интеграции возобновляемых источников энергии в
общую электросеть. Эта инициатива стала первой стадией самого масштабного
проекта по внедрению источников возобновляемой энергии. Проект, получивший
название Zhangbei 670MW, является частью пятилетней программы КНР по сокращению
использования традиционных видов топлива и подразумевает добычу, передачу и
хранение ветровой и солнечной энергии.
Благодаря использованию технологии прогнозирования ветра от IBM, первый этап
проекта Zhangbei позволит ускорить интеграцию возобновляемых источников энергии
на 10%. Количество полученной дополнительной энергии поможет снабдить
электричеством более чем 14000 жилых домов. Более того, эффективное
использование генерируемой энергии позволяет муниципальным предприятиям разумно
распределять энергетические мощности, при этом аналитические решения
предоставляют необходимые средства для увеличения производительности
электросети.
«Применение средств аналитики и технологии обработки больших данных позволит
муниципальным предприятиям приспособиться к прерывистому характеру
возобновляемых источников энергии. Они также смогут прогнозировать количество
генерируемой солнечной и ветровой энергии, используя абсолютно новые
возможности – говорит Брэд Гэммонс (Brad Gammons), генеральный директор
направления IBM Global Energy and Utilities Industry. – Мы создали
интеллектуальную систему, которая объединяет в себе прогнозирование погоды и
энергии с целью увеличения доступности системы и оптимизации производительности
электросети».
Этот проект основан на функциональных возможностях другой системы IBM для
разумной аналитики, которую использует датская компания Vestas Wind Systems –
один из крупнейших в мире производителей ветрогенераторов. Решения для
аналитики больших данных и суперкомпьютерные технологии IBM помогают Vestas
размещать ветрогенераторы стратегически, основываясь на метеорологических
сводках, последовательности фаз приливов, снимках со спутников, картах вырубки
лесов, а также петабайтах данных, собранных с датчиков и полученных в
результате погодного моделирования. Эта информация не только позволяет
оптимизировать процесс добычи энергии, но также позволяет сократить расходы на
обслуживание и эксплуатацию на всех стадиях проекта.
Как пояснили в IBM, Hybrid Renewable Energy Forecaster представляет собой
усовершенствованную технологию погодного моделирования, основанную на других
инновационных проектах IBM, таких как Deep Thunder. Решение Deep Thunder,
созданное IBM, предоставляет локальные микропрогнозы высокого разрешения из
расчета на квадратный километр, покрывая территории различной площади – от
муниципалитетов до целых штатов. В сочетании с аналитикой данных решение
помогает коммерческим организациям и государственным структурам повышать
уровень предоставления услуг, более эффективно управлять логистикой и
планировать размещение оборудования с целью снижения вероятности
неблагоприятного воздействия погодных явлений, в то же время, позволяя
сократить расходы, наладить обслуживание клиентов и даже спасать жизни
людей.