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扛不住啊!这股风电行业的大数据发展史也太猛了吧……

时间:2019-07-13 09:36   tags: 公司新闻  

  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~

  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。

  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。

  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 (CWP2017)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(2016-2020年)》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。

  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。

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