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智能化使用悄然降临 风电+大数据可等待
来源:未知 作者:admin 发布时间:2018-08-16 14:05 浏览量:

  智能化使用悄然降临 风电+大数据可等待

  在万物互联的年代下,产品优化、迭代速度的加速,也给风电企业带来新的课题。

  我国可再生动力学会风能专业委员会秘书长秦海岩在2017北京世界风能大会(CWP2017)大会开幕致辞中表明,信息化、数字化、互联网将决议风电的下一个十年。

  当新的风口降临,摆在风电企业面前的无疑是一片宽广的蓝海。在探究数字化的道路上,整个职业呈现了哪些革新,未来又有什么样的机会和应战?10月19日,秦海岩就相关问题接受了《每日经济新闻》(下简称NBD)记者的专访。

  谈职业革新:年代迫使风电企业探究数字化

  NBD:此次大会的主题是数字化,您在大会致辞中表明,信息化、数字化、互联网将决议风电下一个十年。这其间的本源是?

  秦海岩:信息化、数字化、互联网是年代大布景。IT技能经过30年的指数级前进,已然成为像电力相同的通用技能,开端融入各个职业,被每一个职业广泛运用,改动传统职业的技能、乃至职业的规矩。

  移动物联网、云核算、大数据、人工智能现在都是抢手词汇。互联网和数字化就像是一个先进的兵器,好像年代现已进入科技导弹的年代,而故步自封的人还拿着长矛大枪,是很难生计的。

  在数字化浪潮之下,不是风电企业想不想数字化的问题,而是年代的革新迫使企业需求经过数字化技能驱动革新、进步功率、立异产品。

  2017北京世界风能大会现已举行十年,也是见证我国风电飞速发展的十年。这十年,整个职业在技能和产品上发作天翻地覆的改变。经过这样一次产品技能的大阅兵,经过坐而论道的办法,业界的同行能够反思走过的弯曲、总结成功的经历。

  NBD:在此次展会上,许多厂商都发布智能风机,并提出激光雷达技能,您以为现在这一技能在职业运用作用怎样?

  秦海岩:数字化是一个大而广的概念,在风电范畴的数字化运用主要是ICT技能。

  眼下,风电发电机组设备层面现已许多运用物联网技能、ICT技能、智能化技能,进行数据剖析。

  经过温度、振荡、位移,风速等更多种传感器运用,风电机组具有了更强的感知才能,能收集更多数据,使得风机能够进行数字化建模,然后预先感知作业状况,依据状况违背健康作业的状况,进行预防性保护和修理。

  激光雷达是作为ICT技能的运用代表,激光雷达能得到商业化运用,一是本钱大幅下降,二是剖析核算才能大幅增强。经过激光雷达提早感知来风的速度方向,能够履行更好的作业操控战略,进步发电功率,下降载荷。

  技能趋势:未来需求灵敏调集需求侧

  NBD:在您看来,未来,数字化技能运用还会给整个职业带来哪些革新?

  秦海岩:未来,是一个可再生动力为主的年代。比方德国、丹麦,都是很好的比如,丹麦当地风电占总发电量42%,德国风、光加起来33%。因为风景是不行调理的动力,未来则需运用技能把需求侧的灵敏性调集起来,应对发电侧的波动性。

  现在国外许多公司开端进行需求侧办理的探究,把千家万户的动力结合起来,经过才智办理,能够完成很大的灵敏性,并且还使得日子用电到达最经济的状况。

  曾经,电力体系是发电侧环绕需求侧作业;未来,在不影响正常作业日子的状况下,使用互联网技能的灵敏性调整需求侧,到达随风而舞、随光而动,进步整个体系可再生动力的运用份额是一种发展趋势。

  NBD:关于这种趋势,您能否举个比如论述一下?

  秦海岩:例如,在风资源足够,电价廉价的状况下,给轿车充电,洗衣服烧热水;假如风停了,发电量减小了,机器会宣布电价高的信号,这个时分能够停止作业,下降用电负荷。

  还有一大重要运用方向是电动轿车范畴运用。跟着电动轿车的遍及,也会改动电力体系作业规矩,不计其数的电动车一同用电发生的功率,相当于几个大型发电站。

  经过需求侧的智能化办理和灵敏性调理,能够把电动轿车的电力价值发挥出来。在无光无风的状况下,电网缺电,电动轿车能够向电网反充电完成卖电;风景足够的时分,能够充电,这样就能进步整个电力体系的灵敏性。

  谈智能化未来:职业进入数字化智能运用元年

  NBD:本年是职业数字化智能化的元年吗?

  秦海岩:上一年,在数字化运用上,整个风电职业稍有端倪,本年一切的企业底子都在提智能风机,探究智能化,运用更多、更精密的传感器。

  前几年是我们开端认识到数字化智能化是趋势,探究在某些当地运用,单个公司走在了前面。从本年看,一切的企业都开端意识到这方面、都开端运用。

  整体而言,智能风机现已从提出概念、开端研讨逐渐步入现在的商业化阶段,本年是数字化在职业广泛运用的真实的元年。

  NBD:人工智能也是职业的一个热词,风电企业的智能化和其有职业的智能有何差异?

  秦海岩:前不久,AlphaGo战胜了李世石,掀起了机器智能的大评论,实际上机器智能跟人类的智能底子不是一回事。

  在大数据年代之前,人类完成机器智能的办法,是选用小数据的办法,把发现的规则,因果关系,树立数学模型。把专家掌握的常识,逻辑推理进程,用程序表达完成。现在机器设备范畴的状况监测和故障诊断,仍然在广泛选用这种办法。

  进入大数据年代,AlphaGo、无人驾驶轿车,选用的完成机器智能的办法不同于此前关于因果关系的掌握,而是选用穷举法处理问题,这种以数据为主的新的做法,在某种程度上推翻了此前在科学和工程上的办法论。

  而风电技能是一门相对较为断定的技能,更为适宜的处理办法是:用小数据的办法合作相应的技能立异,更多地依赖于数据收集手法、传输、存储、查询,理性剖析,发现规则,处理问题。

  跟着数据的堆集和技能革新,未来大数据在风电技能上的运用是能够等待的。