Новая технология прогнозирования может стать недостающим пазлом, необходимым для широкого распространения солнечной энергии.
Как недавно сказала Грета Тунберг (Greta Thunberg), 16-летний активист-эколог, перед аудиторией в ООН: «Я не буду просить мировых лидеров заботиться о нашем будущем. Вместо этого я дам им знать, что грядут перемены, нравится им это или нет».
Проблема энергии из возобновляемых источников
По мере роста осведомлённости об изменении климата становится ясно одно: использование энергии, вырабатываемой из возобновляемых источников, имеет решающее значение для сокращения вредных выбросов парниковых газов. И хотя такие источники энергии, как ветер и солнечная энергия, становятся всё более ценными в этих усилиях, они могут быть непредсказуемыми и нерегулярными. Сколько энергии внесёт любая панель или солнечная электростанция в сеть в конкретный день? На этот вопрос сложно ответить.
Иногда облачно. Иногда ветер не дует. Для того чтобы в дальнейшем полагаться на солнце и ветер и сделать энергию, которую они создают, преобладающей частью энергосистемы, мы должны понять, сколько энергии будет доступно, какова потребность в ней, а затем использовать эту энергию для удовлетворения потребностей потребителей максимально эффективно.
Большие данные как способ решения
Вот тут свою роль сыграют большие данные. Благодаря удивительному сочетанию погодных данных, спутниковых каналов, прогнозирующей аналитики и машинного обучения мы вступаем в будущее, в котором возобновляемая энергия может достигать энергосистемы на надежной и последовательной основе. На самом деле, последние технологии прогнозирования могут стать недостающим пазлом в вопросе широкого распространения солнечной энергии.
Как это работает?
Например, в гибридных решениях по прогнозированию возобновляемой энергии IBM (HyREF), IBM использует технологию облачной визуализации и камеры, ориентированные на небо, для прогнозирования погоды на месяц вперёд. Использование такого рода технологий может привести к увеличению выработки электроэнергии из возобновляемых источников, которая сохраняется или доставляется в сеть до 10% – этого достаточно для питания 14 000 домов.
Технология прогнозирования и большие данные также могут помочь решить ещё одну проблему. Обслуживание солнечных ферм – иногда с сотнями или даже тысячами панелей, разбросанных по большим регионам – может быть сложным, дорогим и болезненным процессом. Достижения в области мониторинга сделали проверку этих установок намного более эффективной.
Компания, называемая Extra Space Storage (ESS), использует аналитику больших данных для выявления недостаточной производительности и выявления случаев неэффективности без присутствия кого-либо на месте. Компания Virtual Irradiance (VI), программа управления солнечной энергией, работает, собирая данные об интенсивности солнечного света на уровне земли, чтобы сигнализировать, когда панели не работают с ожидаемой скоростью, и отправляет предупреждение о необходимости ремонта или технического обслуживания.
Этот вид анализа можно также использовать для изучения целых сообществ и предположить, где солнечные панели могут быть наиболее эффективными в зависимости от воздействия солнца и погодных условий. Например, Южная Австралия в сотрудничестве с Tesla построила крупнейшую в мире виртуальную электростанцию, соединяющую 50 000 батарей Tesla с панелями, что позволило сократить расходы, связанные со стабилизацией энергосистемы, на $28,9 млн. Это сотрудничество, которое может в конечном итоге обеспечить целый штат.
Будущее больших данные и солнечной энергии
Чем лучше мы сможем проанализировать модели спроса и предложения на энергию, тем легче узнаем потребности сообщества в резервной энергии. Когда потребности в энергии постоянно удовлетворяются за счет возобновляемых источников, компании могут снизить запасы надёжности, которые обычно состоят из дорогостоящего и вредного для окружающей среды ископаемого топлива. Это подразумевает более дешевую и эффективную электроэнергию как для компаний, так и для потребителей.
По мере того как прогнозирование энергопотребления становится более точным, возможно, что связанные с этим затраты на энергию с периодами максимального использования – и экономия с непиковым временем использования – будут переданы потребителям, чтобы помочь контролировать спрос и предложение. Умные дома могут быть нацелены на отключение питания, когда они не используются, могут быть предложены стимулы не подключаться к электросети в течение определённых периодов времени, а такие устройства, как кондиционеры и водонагреватели, могут управляться или отключаться дистанционно.
Солнечная энергия уже является благоприятным предложением для кошельков, но в течение следующего десятилетия мы можем ожидать, что такого рода достижения сделают инвестиции в солнечную энергию ещё более привлекательными. Все эти факторы должны соблазнить инвесторов, которые не хотят вкладывать средства в этот сектор, чтобы увидеть его жизнеспособность и долгосрочные перспективы. Компании во всём мире осознали важность устойчивых источников энергии, и с 2014 года инвестиции в инфраструктуру и оборудование ежегодно увеличиваются на 20%. А в прошлом году на долю возобновляемых источников энергии приходилось 70% мировых инвестиций в новые проекты в области производства электроэнергии.
Большие данные и машинное обучение уже начали революционизировать многие отрасли, от моды до транспорта, и теперь они меняют наши представления об использовании солнечной энергии.
Энергетические компании, потребители и инвесторы, которые услышали призыв к переменам, наконец-то получили ответ на вопрос, как они могут использовать технологические достижения, чтобы стать не частью проблемы, а частью её решения.
ЧИТАЙТЕ ТАКЖЕ:
Источник: Entrepreneur