物联网和机器学习的风能预测技术

根据 IEA最近的研究，到2040年，海上风电将成为欧盟的宏观电力来源，并且已占美国总能源的约8.4%。关注风能等无碳可再生能源有助于稳定我们的气候。随着更多资源投入到扩大风能生产规模，风能预测技术将变得越来越重要。

在过去的十年中，风电场已成为丰富的可再生电力来源。这是因为涡轮机的成本大幅下降，从而增加了采用率。然而，风能固有的可变性使其成为一种不可预测的能源。

向可再生能源过渡
气候变化已成为全世界关注的重大问题。这促使政府和企业转向更多的可再生能源，如风能和太阳能。越来越多的人开始依赖这些可再生能源。到2025年，可再生能源市场 预计将达到约2.15万亿美元。随着需求的稳步增长，能源供应商和制造商面临着新的挑战，因为他们正在寻找更好的方法来管理快速扩张的基础设施。

风预报的挑战
您可能已经注意到，气象学家可以为普通消费者实现可接受的温度预测准确度。然而，对于风，尤其是商业用途的风预测来说，情况并非如此。由于多种原因，风型极其复杂，而且气候变化可能会改变许多古老的风型，例如我们眼前的墨西哥湾流，这也无济于事。

风能的不可预测性和可变性
可靠的能源需要具有高可预测性和低可变性。虽然适度的变化是可以容忍的，但低可预测性从根本上挑战了生存能力。这就是为什么准确的天气预报对于实现有用且可靠的风电预测至关重要。

利用当前的预报技术，在公海上进行风预报变得更加容易。没有建筑物、树木或山脉来产生摩擦或改变风的方向或引导风。然而，在着陆时，风会受到 3D 地形的影响。这可以使风减速或加速，甚至局部阻止或改变风向。对于风车的安全高效运行和风电电能的分配，准确预测风速至关重要。

利用物联网 (IoT) 和机器学习 (ML)
天气预报的准确性随着预报范围的缩短而提高。此外，使用各种数值技术结合模型的不同预测也是有益的。虽然我们无法控制天气，但风能行业可以充分利用人工智能（AI）技术、物联网（IoT）和机器学习的进步来提高能源资源的可预测性、预报性和效率。一个关键场景是风能低谷时期的维护计划。

幸运的是，我们正在经历快速的数字化。工业物联网、人工智能和智能自动化等大公司可以为我们的日常业务提供更新、更好的方式。机器学习已经很好地融入了日常生活的多个方面，例如智能设备和社交媒体。现在，可以利用机器学习在许多其他用例中预测风型来帮助保护环境。

用于风力预报的数据记录和物联网设备
使用数据记录设备来记录和监控事件并不是什么新鲜事。您是否知道最早的数据记录过程需要手动记录天气传感器读数，并将其绘制在方格纸上？如今，几乎所有数据记录都是电子的。请记住，预测天气从来都不是一件简单的事。即使技术显着进步，并且已经有了更多预测气象趋势的方法，情况也是如此。然而，大自然仍然有些神秘。

好消息是，借助物联网，这些预测变得更简单、更可靠、更准确。这不仅适用于当地新闻台，也适用于依赖天气数据开展业务的其他各方，例如农民。创新的电子发展具有相当先进的数据记录技术和方法。现在，针对不断发展的物联网运动的产品正在进入最新的数据记录设备。

数据记录器和传感器的类型
数据记录器和传感器有多种形式。然而，它们通常分为四种主要类型。

•独立式
这些通常是小型电池供电设备，可以使用单个传感器或多个传感器。这些传感器经过信号调节、采样，然后进行多路复用。它们被发送到 ADC（模数）转换器并存储在闪存中。

•基于PC
在基于 PC 的系统中，传感器及时向数据记录模块提供数据。该模块直接连接到 PC。PC系统更受欢迎，因为最好的软件可以提供实时显示。随着传感器的更新，您可以受益于及时的可视化。这提供了即时数据分析和海量数据存储能力。

•基于网络
基于网络的系统可以由 PC 控制，也可以是独立的。这些系统通过有线或无线网络连接到互联网。

•无线的
最后，无线数据记录器利用无线技术来传输数据。数据被发送到一个站点，并在应用程序认为合适的情况下收集和使用这些数据。现在有大量的无线选项可供选择。其中包括 Wi-Fi、蓝牙、ISM 频段、ZigBee、NFC 和蜂窝 (M2M)。

•物联网天气和风传感器
我们可以利用支持物联网的设备增强天气和风力预报技术的能力。风传感器相互连接是为了共享关键数据，我们可以使用这些数据来调整指标并使信息收集过程更加准确。风是用风速计测量的。最新的风速计具有惊人的功能，专为在最恶劣的环境和天气条件下使用而设计。许多风传感器结构紧凑，可应用于城市气象、农业和智慧城市项目。这些传感器连接到可能需要洞察气象趋势的各个目的地。这些可能包括航空公司、新闻电台和物流公司。

借助最新的物联网设备和机器学习，我们可以通过准确的短期风电预测来提前识别风电波动，以减轻风电间歇性对高风电渗透率电力系统的影响。通常，风电场周围的风功率和风速预测需要计算确定状态的下一时刻。这通常是根据大气状态来实现的，其中包括附近的温度、大气压力、粗糙度和障碍物。理论上我们可以通过适当的结构设计使用深度神经网络来处理任意非线性变换。这可以包括向输出添加噪声以及使用进化学习来优化隐藏层权重。

利用最新技术，我们可以优化目标函数并保存有助于提高输出精度的信息，同时过滤掉所有与风预报无关或影响较小的信息。

减少风力涡轮机运行预测不准确的挑战以及物联网和人工智能如何提供帮助
风车表单的托管服务提供商可能面临许多性能和可持续性问题。一些例子包括错误的功率输出预测、能源收入减少以及不可扩展的流程管理（维护和资源调度）。因此，为了实现更高的规模效率，有必要在风力涡轮机的生命周期中实施预测性和预防性维护。这有助于降低组件突然故障的风险。您是否知道整个生态系统中的组织现在都专注于利用最新技术支持和促进其业务部门？

对一些基本变量（例如风速和全球水平辐照度）的预测可以全面了解许多时间范围，从几分钟和几小时前到一天前。随着越来越大的数据集的出现，风力预报和预测可以超越天气。训练算法来预测更显着的结果是可能的。在更短的时间内对风能进行更准确、更可靠的预测对于能源贸易商和发电商至关重要。这是因为它使他们能够更准确地预测批发市场的产量和出价。

智能电网改善风能预测
智能电网使用许多操作和控制系统、智能断路器和板以及先进的计量系统。他们的运营效率显着提高，并且可以轻松评估。这是由于所需信息的可用性。在这样的系统中，风能预测和调度可以真正蓬勃发展。我们可以引入先进的预测模型，并用它们来规划工厂的运行方式。集成的便捷性和简单性是因为智能电网已经拥有各种智能物联网设备。这些设备有助于热传感、相量管理网络和智能电表。

物联网和人工智能自动化
效率是利用风能等可再生能源的主要障碍之一。对于依赖可变资源（例如风能和太阳能）的方法尤其如此。然而，智能物联网解决方案有助于自动化控制的实施。这有助于提高发电效率。请注意，物联网设备可以帮助确定最有利的能源生产条件。您可以相应地调整设备以产生最大输出。

使用物联网设备实现自动化的一个很好的例子是它们用于监控风力涡轮机的高效工作。通过分析和评估物联网传感器产生的数据，可以改变风力涡轮机的方向以获得最大效率。

为什么风能、物联网和人工智能有意义
风电场通常位于偏远地区。因此，在这些地点部署一个永久性且成本高昂的维护部门是昂贵且不可行的。但是，如果出现错误，则可能需要花费数小时才能到达该站点。这就是物联网和人工智能可以创造奇迹的地方，降低物流和维护成本。例如，工程师或技术人员可以通过物联网远程收集相关数据并维护重要组件，例如发电机、液压系统、电子控制器和冷却装置。