Technologie zur Förderung der Zukunft erneuerbarer Energien wurde von IBM Labs entwickelt.

Technologie zur Förderung der Zukunft erneuerbarer Energien wurde von IBM Labs entwickelt. Das Unternehmen kündigte eine fortschrittliche Energie- und Wettermodellierungstechnologie an, die dazu beitragen wird, die Zuverlässigkeit erneuerbarer Energiequellen zu erhöhen. Diese Lösung kombiniert Wettervorhersage und Analytik, um die Verfügbarkeit von Wind- und Solarenergie genau vorherzusagen. Dies bietet Versorgungsunternehmen die Möglichkeit, mehr erneuerbare Energien in das Stromnetz zu integrieren, die saubere Energie für Verbraucher und Unternehmen erheblich zu verbessern und die COXNUMX-Emissionen zu reduzieren.

Die Lösung mit dem Namen Hybrid Renewable Energy Forecasting (HyRef) – Hybrid Renewable Energy Forecasting – verwendet Wetterkameras, fortschrittliche Cloud-Imaging-Technologie und Wettermodellfunktionen, um die Bewegung von Wolken zu verfolgen, während Empfänger in den Turbinen Windgeschwindigkeit, Temperatur und Richtung überwachen. In Kombination mit Analysetechnologie kann diese auf Datenassimilation basierende Lösung regionale Wettervorhersagen für einen Windpark einen Monat im Voraus in 15-Minuten-Schritten genau generieren. Anhand regionaler Wettervorhersagen kann HyRef die Leistung jeder Windkraftanlage vorhersagen und die Menge an erzeugter erneuerbarer Energie berechnen. Prognosen auf dieser Ebene werden es den Versorgungsunternehmen ermöglichen, die sich ändernde Natur von Wind und Sonne besser zu bewältigen und die Energiemenge, die in das Stromnetz eingespeist oder gespeichert werden kann, genauer vorherzusagen. Es wird Energieorganisationen auch ermöglichen, andere Ressourcen wie Kohle und Erdgas einfach zu integrieren.

IBM Global Business Services Energy and Utilities Industry Leader Serhan Özhan sagte: „Die Nutzung von Big Data durch die Anwendung analytischer Methoden wird Energie- und Infrastrukturdienstleistungsorganisationen dabei helfen, das Kontinuitätsproblem erneuerbarer Energien zu beseitigen und die aus Sonne und Sonne zu erzeugende Energie zu nutzen Wind wird es ihnen auf beispiellose Weise ermöglichen, vorauszusehen. Wir haben ein intelligentes System entwickelt, das Wetter- und Energieprognosen kombiniert, um die Verfügbarkeit erneuerbarer Systeme zu erhöhen und die Leistung des Stromnetzes zu optimieren.“

State Grid Jibei Electricity Power (SG-JBEPC), eine Tochtergesellschaft der China State Grid Corporation (SGCC), gehört zu den Unternehmen, die die HyRef-Lösung verwenden, um erneuerbare Energien in Netze zu integrieren. Diese Initiative von SG-JBEPC stellt die erste Phase des 670-MW-Demonstrationsprojekts in Zhangbei dar, der weltweit größten Initiative für erneuerbare Energien, die Wind- und Solarenergie, Energiespeicherung und -übertragung kombiniert. Die erste Phase des Zhangbei-Projekts, das die Windvorhersagetechnologie von IBM verwendet, zielt darauf ab, die Integration erneuerbarer Energieerzeugung um bis zu 5 Prozent zu steigern. Diese zusätzliche Energiemenge bedeutet eine Rate, die über 10 Haushalte versorgen kann. Durch die effiziente Nutzung der erzeugten Energie können Energieversorger Wind- und Sonneneinschränkungen reduzieren, während Analysen die zusätzliche Intelligenz liefern, die zur Verbesserung des Netzbetriebs erforderlich ist.

Dieses Projekt basiert eigentlich auf einer anderen IBM-Initiative, die bei Vestas Wind Systems aus Dänemark, dem weltweiten Hersteller von Windkraftanlagen, implementiert wurde. Vestas, das Big-Data-Analysen und Super-Computing-Technologie von IBM nutzt, Windkraftanlagen; Wetterreporter können sie basierend auf Petabytes an Daten aus Quellen wie Gezeitenphasen, Sensoren, Satellitenbildern, Karten von abgeholzten Gebieten und Wettermodellerhebungen strategisch positionieren. Diese Zutaten sorgen nicht nur für Verbesserungen bei der Energieerzeugung, sondern reduzieren auch die Wartungs- und Betriebskosten während des gesamten Projekts.

Der Hybrid Renewable Energy Forecaster stellt einen neuen Schritt in der Wettermodellierungstechnologie dar, ähnlich dem zuvor von IBM entwickelten Deep Thunder-Projekt, das hochauflösende Wettervorhersagen im Mikromaßstab für eine Region mit einer Größe von einer Metropole bis zu einem ganzen Land liefert detaillierte Berechnungen. In Kombination mit Geschäftsdaten können sie Unternehmen und Regierungen dabei helfen, die Art und Weise, wie sie bestimmten Situationen und Zwecken dienen, zu ändern und Geräte einzusetzen, um Kosten zu senken und sogar Leben zu retten, um die nachteiligen Auswirkungen großer Wetterereignisse zu minimieren.

 

Quelle: technologyread

Günceleme: 16/09/2013 22:57