Аналитическое предсказывание может привести к понижению издержек, связанных с присоединением источников ветровой и солнечной энергии к сетям общего использования, утверждает компания IBM.

Так как производительность ветряных и солнечных электрических станций — величина не неизменная, они должны резервироваться или при помощи сжигания ископаемого горючего, или другими методами аккумулирования энергии, с целью компенсации резких перепадов в генерации электричества. Неудача в том, что очень изредка заблаговременно можно предсказать реальный объем произведенной энергии и источники запасного питания (в виде традиционных электрических станций) нередко находятся в режиме ожидания, даже когда в этом нет необходимости.

Компания IBM разработала программное обеспечение для решения этой трудности. Это ПО делает глубочайший анализ данных, при помощи которого компания уповает сделать лучше пророчества выходной мощности возобновляемых источников энергии, тем уменьшив пустой прогон источников запасного питания. Используя несколько источников данных, посреди которых датчики на ветряках, прогноз погоды, также снимки туч, программное обеспечение способно предсказывать выходную мощность с точностью, варьирующейся от ближайших 15 минут до целого месяца. На данный момент эта система работает на тестовом проекте в Жангбей (Китай), который соединяет внутри себя источники солнечной и ветровой энергии сразу.

Увеличение свойства приобретенной инфы и моделей прогнозирования в состоянии сделать возобновляемые источники энергии более необходимыми и ценными для коммунальных служб, методом сокращения использования лишнего количества запасного питания. «Если вы сможете предсказать выходную мощность ветряка на 15 минут вперед, вы можете впору уменьшить мощность запасных источников, что приведет к сокращению расходов», сказал Эрик Эла, старший инженер в Государственной лаборатории возобновляемых источников энергии, США.

Если операторы энергодобывающей компании могли бы более точно предсказывать выходную мощность возобновляемых источников энергии, у их было бы меньше обстоятельств полагаться на разные методы скопления электроэнергии, которые, обычно, нужны на данный момент, для обеспечения непрерывного потока энергии в электросети. «В нашей сфере, методы хранения энергии вероятнее всего скоро станут предметом для новейшей революции в энергетике», гласит Майкл Валоччи, вице-президент IBM по энергетическим вопросам. «Естественно, если я смогу с таковой точностью предсказать выдачу энергии, это еще не значит, что мне не надо её копить, но это непременно позволяет уделять меньше внимания вопросам хранения электроэнергии.»

Организации, специализирующиеся энергоснабжением, нередко полагаются на данные специализированных компаний, которые предоставляют им прогнозы по солнечной и ветроэффективности, основывающиеся на пророчествах погоды и других метеорологических данных, в том числе на анемометры ветровых турбин. “Но измерения собранные с ветровых турбин, нередко неточны, так как энергия уже была извлечена из проходящего ветра, а вибрации в свою очередь оказывают влияние на точность показаний”, гласит исследователь IBM Трениш Ллойд, главный научный сотрудник системы погодного моделирования IBM. “Для собственного проекта в Китае, IBM проанализировали данные, приобретенные от всех ветровых турбин, чтоб получить более четкое представление о фактической скорости и направлении ветра”, дополняет он.

IBM также сделали метеорологические модели, соответствующие для северного Китая и установили камеры для отслеживания движения туч, с целью прогнозирования солнечной активности. Весь объём данных передается в суперкомпьютер для сотворения прогнозов.

Есть ряд других усилий по улучшению прогнозирования погоды при помощи более четкого сбора и анализа данных. Последнее поколение ветровых турбин от General Electric, к примеру, имеют систему управления, которая установлена для более детализированного прогнозирования выходной мощности на базе анализа 10-ов тыщ единиц инфы с датчиков за секунду.
Министерство энергетики США финансирует несколько исследовательских проектов, в том числе один, базирующийся в Институте Калифорнии, Сан-Диего, который занимается захватом снимков туч особыми устройствами с eye-fish объективами (так именуемый объектив “рыбий глаз” — представляет собой сверхширокоугольный фотографический объектив). Они анализируют эти изображения, чтоб получить прогноз о том, какое количество энергии солнечная электрическая станция сумеет произвести в течение последующих 15 минут.

Эрик Эла отмечает, что невзирая на то, что прогнозы употребления электричества от коммунальных компаний, совершенствуются в протяжении десятилетий, они до сего времени далеки от эталона.

IBM ведает о собственном проекте