科学家呼吁共享新能源数据信息提高产出

让新能源数据不再“下雪”

科学家呼吁共享信息以提高产量

数据驱动的健康监测系统可能有助于节省风力发电的成本。资料来源:丹尼斯·施罗德

可再生能源部门缺乏数据共享机制，阻碍了技术进步，使改善能源市场成为一个错失的机会。

能源工业一直在通过改变能源消耗率来满足人们的需求。控制燃料发电厂的功率输出就像改变汽车的速度:当你踩下油门踏板时，更多的汽油会涌入发动机。

但是风能不能随心所欲。然而，智能软件可以使风力发电厂更节能，对位置条件更敏感。计算机模型可以预测风速，控制涡轮机的数量和能量，以满足能源需求。低振动设计和运行状态监控可使涡轮机旋转更快，以避免损坏昂贵的齿轮箱和其他部件。更换这些部件可能要花费数十万美元，并且需要许多天。

优化可再生能源需要数据，这需要提前几秒或几天了解设备性能、能源输出和天气预报。然而，由涡轮机制造商、运营商和用户公司收集的大量数据和信息被埋藏在档案中。任何局外人都很难获得这一信息。

呼吁分享

爱荷华大学机械和工业工程教授、智能系统实验室主任安德鲁·库西亚克(Andrew Kusiak)花了两年时间与不同的能源公司进行谈判，并签署了几份保密协议，然后才获得足够的数据来研究爱荷华州风力发电厂的运行情况。

风力涡轮机数据通常每10秒钟记录一次，每次记录持续10分钟以上。获取更高频率的数据需要传感器制造商的许可。即使是基本的历史数据，如风速和转子叶片运行也很难获得。通过联系不同的合作伙伴并与他们签署数据共享协议，Kusiak团队最终获得了有限的风能数据。

Kusiak认为，可再生能源领域缺乏数据共享机制阻碍了技术进步，使其错失了改善能源市场的机会。为此，库西亚克最近在《自然》杂志上写了一篇文章，呼吁能源行业继续与国防、商业和卫生领域的例子分享数据，以便研究人员能够设计更好的能源供应解决方案。

Kusiak指出这是有利润的。然而，首先，科学界和工业界的研究人员需要开发一个合适的风力发电管理模型并证明其价值。软件公司可以出售能源和天气监测及预警系统。像惠普或谷歌这样的大型科技公司应该设立一个风能部门，来规划和平衡不同地区和国家的能源资源，就像通用电气在生产风力涡轮机叶片方面所做的那样。

投资可再生能源数据在经济上是可行的，因为日常生活通常需要电力。与其他商业行业不同，能源行业的竞争不是基于产品质量，而是基于发电、配电过程及其商业运营模式。这些特点使该行业成为大数据挖掘的最大受益者。

如果可再生能源发电厂配备了可用于准确预测能源和快速反馈的软件系统，它们将能够获得和利用实时信息，如能源价格等。，从而在能源价格高且需求大时提供更多的能源，而在价格低或需求低时提供更少的能源。这一好处将鼓励更多的企业和公司投资可再生能源资产。

数据科学

关于可再生能源的数据蜂拥而至。例如，风力涡轮机叶片制造商通常从实验中使用的数千个传感器和安装的设备中收集风速、油温、振动、发电和其他数据。公用事业公司也将记录锅炉和发电机的类似数据。

“平衡组织”(通常是非盈利组织、*组织或私人组织)将所需能源与公用事业公司提前几个小时生产的能源进行比较。国家和地区气象局和天气预报员可以积累雷达数据，然后每3小时运行一次数字天气预报模型，提供风速等预报参数。

新的数据源也正在出现。风力发电行业正试图利用声纳和激光雷达设备预测风电场的风速、风向和湍流。一些公用事业公司使用无人驾驶飞行器来监控涡轮叶片旋转、风速、风向等。在几分钟到几个小时内改善能源预测和评估大气湍流状况。

目前，可再生能源生产商正在孤军奋战。如果行业参与者能够收集和集中他们的数据，每个人都会受益。更有效和低成本的风力涡轮机叶片设计也将出现，允许涡轮机具有更长的使用寿命，从而产生更多的能量并允许更准确地预测能量输出。例如，从美国不同的州收集风电场数据将大大提高每小时能源输出预测的准确性。

该模型表明，利用数据驱动软件控制风力发电机组叶片，可以使能量输出至少增加10%，也有可能增加14%~16%。此外，提高最大运行速度很容易再提高10%。同时，由数据驱动的健康监测系统也将使风电场的运营成本降低10%。此外，通过数据共享可以避免齿轮箱和其他部件损坏造成的涡轮机障碍。

开放共享

然而，大多数风力发电企业仍然没有意识到数据科学和开放共享的重要性。一些公用事业公司正在组建内部数据分析团队，但他们没有意识到与研究人员和其他机构合作的潜在好处。虽然不直接影响涡轮机运行的模型和软件很流行，例如涡轮机能量输出的显示图像，但是直接干扰的模型和软件被忽略了。

与可再生能源领域相比，有些领域做得更好。在保持机密性和安全性的同时，国防、商业和卫生机构已经制定了与科学界共享数据的程序。一些组织已经创建了基本数据集来检测数据分析算法。也有一些组织通过竞争解决特殊问题。例如，网飞在2006年提供了100万美元的奖金，用于改进电影评分软件的预测算法。2011年，美国国家可再生能源实验室(NREL)运行了一个循环项目。与此同时，他们和竞赛团队分享了分别来自运转良好的齿轮箱和有缺陷的齿轮箱的高频振动数据，以便找到诊断错误的最准确方法。预计该项目16个团队的贡献价值将达到200-300万美元。

保密协议概述了数据共享的具体内容，结果分发用于数据密集型项目。例如，消费品公司宝洁(Procter & Gamble)在产品设计的早期就向潜在用户披露了产品信息(如新洗发水或剃须刀)。消费者的反馈将有助于改进最终设计。在脸书和推特等社交媒体平台上，用户决定着信息共享的范围。

达成协议

Kusiak认为，可再生能源行业应该采取类似的实际做法。首先，它需要决定哪些数据可以共享，哪些风险存在。例如，考虑到任何人都可以测量风速和风向，这些信息应该共享。尽管出于竞争原因，风电场的实时能量输出信息应严格保密，但共享风力涡轮发电机或部分风力涡轮发电机的功率输出不会损害商业利益。因此，数据共享可以在需要时进行转换或匿名。

亚洲、欧洲、北美和南美的风力发电协会应该推动关于数据共享的讨论。这些参与者应该定义如下的开放数据共享路径。

首先，让所有可再生能源利益相关者意识到数据共享的问题和潜在好处。邀请其他制造业和服务业的代表分享他们在数据共享方面的经验。

其次，应制定数据共享协议和监管形式。库西亚克说，美国能源部的实验室，如NREL和桑迪亚国家实验室可以领导这项工作，因为他们从一些风力发电场运营机构收集与可再生能源相关的研究数据。

第三，建立可再生能源数据和知识共享平台。利益相关者必须决定这些数据在被科学界和工业界使用之前应该如何组织和预处理。

Kusiak相信这个期待已久的协议肯定会产生新的科学创新。通过以更低的成本生产更多的能源，这将有助于显著提高可再生能源公司、能源设备制造商和整个社会的利益。(红枫)

中国科学新闻(2016-019，第三版国际)

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