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风电迎来AI时代?

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风电迎来AI时代?

阿里入局风电行业,引发业内关注。

图片来源:pexels-Tom Swinnen

文|光伏头条

众所周知,风力发电受天气影响大,每天发电量多少不确定,这种随时可能断供的“电源”给电网带来了极大的不稳定性,为了保证供电稳定,发电厂只能降低风电配比,用火电或核电等补充。但这样也面临一个问题,多出来的风电怎么办呢?

近日,阿里达摩院成功研发可精准预测风电场风速及发电功率的AI算法。据了解,该算法可预报平原、山地、海岸等不同地形的风速,并预测该区域内风电场的发电量。

数据显示,在复杂的山地风电场中,使用阿里达摩院AI预报的准确率可提升20%。

互联网巨头携技术入局风电

阿里携AI算法闯入风电产业,成为继谷歌、腾讯、华为后又一入局者。那么,风电有何吸引力让这些巨头纷纷入局呢?

国际能源网/风电头条了解,2022年还未满三个月,除了阿里,BAT三巨头之一的腾讯近日也发布《腾讯碳中和目标及行动路线报告》,“鹅厂”将借碳中和进军新能源领域。

有数据显示,腾讯2022年度已集中签订共计5.04亿千瓦时绿电交易合同,锁定了6个风电光伏项目的年度部分发电量。

腾讯在关注陆上、海上风光项目的同时,也在探索能源互联网管理平台和新能源为基础的新型电力系统耦合技术,促进新能源电力行业数字化转型。

其实,早在2019年,华为已把目标瞄准风电。

这一年,华为与上海电气风电集团广东有限公司、广东移动签订了“5G+智慧风电”三方战略合作协议,来助力海上风能发电行业数字化转型。

不仅国内互联网巨头将目光瞄向新能源,据悉国外互联网巨头也在这一行业早早布局。

最典型的莫过于谷歌,它不仅自己投资风电项目,还在不断完善风电产业链。

众所周知,谷歌作为国际互联网巨头之一,为了支撑强大的数据中心,需要巨大的耗电量。

谷歌曾公布一个详细数字,为了支撑gmail, google ads, 还有被墙的youtube,谷歌数据中心需要消耗26亿瓦特,基本上是一座核电厂四分之一的发电量。

由于Google耗能极大,谷歌创始人佩奇早在十多年前连同公司的其他高层在一则内部员工备忘录中就宣布,谷歌公司要实现碳中和。

谷歌确实也在新能源领域积极布局,近年来,谷歌已经投资近10亿美元用于风电等新能源项目。

不仅如此,谷歌X部门还斥巨资收购了风力发电创业公司Makani,除此之外,谷歌还与一家人工智能公司DeepMind 合作,将AI算法赋能风电,风能价值提高了约 20%。

除了行业巨头,一些以计算机视觉和人工智能为核心技术的高新技术企业也在悄悄入局风电领域。

高速发展下运维市场需要AI技术

科技时代,AI无处不在,风电岂能例外。

在碳达峰碳中和的政策引导下,风电发展迅速,已成为我国第三大电力来源。

数据统计,自2017年起,国家能源局陆续组织开展多批次风电平价上网项目建设,近年来累计安排平价上网风电项目规模1121.7万千瓦,相当于三峡大坝总装机容量的一半。

然而,到现在为止,很多风电机组开始走出质保期,进入故障频发的阶段。与此同时,地处偏远、环境恶劣、人员少等问题也日益凸显,风电管理运维成本居高不下。

据统计,陆上风电的 95%停运时间由 25%的故障导致,故障的集中化特征明显。

海上风电由于气候条件差、维修难度高导致其维运成本比陆上风电更高。

一方面,海洋环境条件恶劣,台风、海冰等灾害频发,在复杂多变的环境中,风机部件极易受到损害,对应运营成本显著高于陆上风电。

另一方面,由于一部分海上风电厂处在远离海岸线的深海区,当风机发生故障时出海修复作业对天气条件要求很高。

就拿风电三大部件之一的叶片来说,叶片巡检一直是风电后市场服务的重点领域之一。

风电机组捕风的关键就是叶片,肉眼看上去旋转缓慢的风机叶片,实际上叶尖的运动速度能达到300公里/小时,甚至超过了高铁的平均速度。但由于长时间暴露于风吹、雨淋等恶劣环境中,叶片前缘材料、涂层的腐蚀、裂缝或退化,会极大地影响其空气动力学性能,对发电量产生影响。

有数字显示,叶片受损可造成海上风场1.5%--8%的发电量损失。

当前3.28亿千瓦的装机量,以及每年25~30%的增速,无不催生着巨大的后运维需求。

而传统的“蜘蛛人”解决方案显然已不能满足市场需求,大家知道,风机通常都“体型巨大”,在日常维护中需要高空作业,尤其是在风力驱动风机叶片时候,会给工作人员造成很大麻烦。即使借助高倍望远镜,无人机等方式,但是仍不能达到精确的检测效果。

在这种情况下,人工智能切入这一领域优势凸显。

国际能源网/风电头条了解到,目前,除了阿里达摩院研发出的精准预测风电场风速及发电功率的AI算法外,专注于计算机视觉和人工智能核心技术的高新技术企业扩博智能和中科博宏,也在利用自己的AI技术进军风电产业,为其提供智能巡检服务。

不单是运维市场需要科技手段支持,在风电设备制造过程中,为了降低制造成本,一些厂家例如三一重能已经在关键工序上使用由智能机器人代替人工,以提高生产的效率和装配质量可靠性。

亿千瓦级市场驱动风电行业智能化发展

技术改变世界,在当前我国能源结构调整和电力改革的浪潮中,人工智能技术也许是开启风电数字化转型下一个里程碑的钥匙。

不仅互联网、高新技术企业争相入局风电产业,就是传统风电巨头也早早就在智能化、数字化道路上进行探索。

中国第三大风电巨头明阳智能经过多年探索,秉承海上风电的运维应该向预防性转变,研发并形成一套完整的智能化运维系统。

远景能源通过物联网技术,研发出EnOS™智慧风场软件解决方案,实现风场数字化运营管理。

金风科技针对灾害大风天气,通过创新大风预测智能深度算法集成融合技术,建立起灾害天气预警平台。

此外,国际能源网/风电头条曾对中国33家优秀风电运维商进行统计整理,从这33家运维商的运维特色上来看,物联网、大数据智慧服务、智能化运维管理、云系统等已占据主导地位。

我们看到,不管是互联网高新企业还是传统风电巨头或者运维商,都在借助大数据、移动智能设备、无人机等新技术为风电产业高效赋能,这些新成果在风电设备上的应用,不仅会给这个行业带来不一样的工作方式,也会让人类对于风电的控制变得更加得心应手。

最值得关注的是,风电市场潜力巨大,这些新技术还有更大的用武之地。

目前,我国已建成了很多风电机组,截至2021年年底,我国风电并网装机容量达到3.28亿千瓦,稳居全球第一。

中国电力市场广阔,用电量需求大,未来这一趋势仍将持续。

值得一提的是,受“3060目标”影响,中国风电累计装机容量有望在2035年达到8亿千瓦,2060年达到30亿千瓦。

迅速发展的增量与巨大存量,无疑催生出庞大的风电运维市场,人工智能作为一系列方法的集合,发挥的作用将是无限的。

如今,阿里、腾讯已开始入局风电领域,未来还有哪些技术大咖进局,这些手持前沿技术的企业将如何驱动行业进入智能化发展的新阶段,我们拭目以待。

本文为转载内容,授权事宜请联系原著作权人。

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风电迎来AI时代?

阿里入局风电行业,引发业内关注。

图片来源:pexels-Tom Swinnen

文|光伏头条

众所周知,风力发电受天气影响大,每天发电量多少不确定,这种随时可能断供的“电源”给电网带来了极大的不稳定性,为了保证供电稳定,发电厂只能降低风电配比,用火电或核电等补充。但这样也面临一个问题,多出来的风电怎么办呢?

近日,阿里达摩院成功研发可精准预测风电场风速及发电功率的AI算法。据了解,该算法可预报平原、山地、海岸等不同地形的风速,并预测该区域内风电场的发电量。

数据显示,在复杂的山地风电场中,使用阿里达摩院AI预报的准确率可提升20%。

互联网巨头携技术入局风电

阿里携AI算法闯入风电产业,成为继谷歌、腾讯、华为后又一入局者。那么,风电有何吸引力让这些巨头纷纷入局呢?

国际能源网/风电头条了解,2022年还未满三个月,除了阿里,BAT三巨头之一的腾讯近日也发布《腾讯碳中和目标及行动路线报告》,“鹅厂”将借碳中和进军新能源领域。

有数据显示,腾讯2022年度已集中签订共计5.04亿千瓦时绿电交易合同,锁定了6个风电光伏项目的年度部分发电量。

腾讯在关注陆上、海上风光项目的同时,也在探索能源互联网管理平台和新能源为基础的新型电力系统耦合技术,促进新能源电力行业数字化转型。

其实,早在2019年,华为已把目标瞄准风电。

这一年,华为与上海电气风电集团广东有限公司、广东移动签订了“5G+智慧风电”三方战略合作协议,来助力海上风能发电行业数字化转型。

不仅国内互联网巨头将目光瞄向新能源,据悉国外互联网巨头也在这一行业早早布局。

最典型的莫过于谷歌,它不仅自己投资风电项目,还在不断完善风电产业链。

众所周知,谷歌作为国际互联网巨头之一,为了支撑强大的数据中心,需要巨大的耗电量。

谷歌曾公布一个详细数字,为了支撑gmail, google ads, 还有被墙的youtube,谷歌数据中心需要消耗26亿瓦特,基本上是一座核电厂四分之一的发电量。

由于Google耗能极大,谷歌创始人佩奇早在十多年前连同公司的其他高层在一则内部员工备忘录中就宣布,谷歌公司要实现碳中和。

谷歌确实也在新能源领域积极布局,近年来,谷歌已经投资近10亿美元用于风电等新能源项目。

不仅如此,谷歌X部门还斥巨资收购了风力发电创业公司Makani,除此之外,谷歌还与一家人工智能公司DeepMind 合作,将AI算法赋能风电,风能价值提高了约 20%。

除了行业巨头,一些以计算机视觉和人工智能为核心技术的高新技术企业也在悄悄入局风电领域。

高速发展下运维市场需要AI技术

科技时代,AI无处不在,风电岂能例外。

在碳达峰碳中和的政策引导下,风电发展迅速,已成为我国第三大电力来源。

数据统计,自2017年起,国家能源局陆续组织开展多批次风电平价上网项目建设,近年来累计安排平价上网风电项目规模1121.7万千瓦,相当于三峡大坝总装机容量的一半。

然而,到现在为止,很多风电机组开始走出质保期,进入故障频发的阶段。与此同时,地处偏远、环境恶劣、人员少等问题也日益凸显,风电管理运维成本居高不下。

据统计,陆上风电的 95%停运时间由 25%的故障导致,故障的集中化特征明显。

海上风电由于气候条件差、维修难度高导致其维运成本比陆上风电更高。

一方面,海洋环境条件恶劣,台风、海冰等灾害频发,在复杂多变的环境中,风机部件极易受到损害,对应运营成本显著高于陆上风电。

另一方面,由于一部分海上风电厂处在远离海岸线的深海区,当风机发生故障时出海修复作业对天气条件要求很高。

就拿风电三大部件之一的叶片来说,叶片巡检一直是风电后市场服务的重点领域之一。

风电机组捕风的关键就是叶片,肉眼看上去旋转缓慢的风机叶片,实际上叶尖的运动速度能达到300公里/小时,甚至超过了高铁的平均速度。但由于长时间暴露于风吹、雨淋等恶劣环境中,叶片前缘材料、涂层的腐蚀、裂缝或退化,会极大地影响其空气动力学性能,对发电量产生影响。

有数字显示,叶片受损可造成海上风场1.5%--8%的发电量损失。

当前3.28亿千瓦的装机量,以及每年25~30%的增速,无不催生着巨大的后运维需求。

而传统的“蜘蛛人”解决方案显然已不能满足市场需求,大家知道,风机通常都“体型巨大”,在日常维护中需要高空作业,尤其是在风力驱动风机叶片时候,会给工作人员造成很大麻烦。即使借助高倍望远镜,无人机等方式,但是仍不能达到精确的检测效果。

在这种情况下,人工智能切入这一领域优势凸显。

国际能源网/风电头条了解到,目前,除了阿里达摩院研发出的精准预测风电场风速及发电功率的AI算法外,专注于计算机视觉和人工智能核心技术的高新技术企业扩博智能和中科博宏,也在利用自己的AI技术进军风电产业,为其提供智能巡检服务。

不单是运维市场需要科技手段支持,在风电设备制造过程中,为了降低制造成本,一些厂家例如三一重能已经在关键工序上使用由智能机器人代替人工,以提高生产的效率和装配质量可靠性。

亿千瓦级市场驱动风电行业智能化发展

技术改变世界,在当前我国能源结构调整和电力改革的浪潮中,人工智能技术也许是开启风电数字化转型下一个里程碑的钥匙。

不仅互联网、高新技术企业争相入局风电产业,就是传统风电巨头也早早就在智能化、数字化道路上进行探索。

中国第三大风电巨头明阳智能经过多年探索,秉承海上风电的运维应该向预防性转变,研发并形成一套完整的智能化运维系统。

远景能源通过物联网技术,研发出EnOS™智慧风场软件解决方案,实现风场数字化运营管理。

金风科技针对灾害大风天气,通过创新大风预测智能深度算法集成融合技术,建立起灾害天气预警平台。

此外,国际能源网/风电头条曾对中国33家优秀风电运维商进行统计整理,从这33家运维商的运维特色上来看,物联网、大数据智慧服务、智能化运维管理、云系统等已占据主导地位。

我们看到,不管是互联网高新企业还是传统风电巨头或者运维商,都在借助大数据、移动智能设备、无人机等新技术为风电产业高效赋能,这些新成果在风电设备上的应用,不仅会给这个行业带来不一样的工作方式,也会让人类对于风电的控制变得更加得心应手。

最值得关注的是,风电市场潜力巨大,这些新技术还有更大的用武之地。

目前,我国已建成了很多风电机组,截至2021年年底,我国风电并网装机容量达到3.28亿千瓦,稳居全球第一。

中国电力市场广阔,用电量需求大,未来这一趋势仍将持续。

值得一提的是,受“3060目标”影响,中国风电累计装机容量有望在2035年达到8亿千瓦,2060年达到30亿千瓦。

迅速发展的增量与巨大存量,无疑催生出庞大的风电运维市场,人工智能作为一系列方法的集合,发挥的作用将是无限的。

如今,阿里、腾讯已开始入局风电领域,未来还有哪些技术大咖进局,这些手持前沿技术的企业将如何驱动行业进入智能化发展的新阶段,我们拭目以待。

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