可再生能源領域數(shù)據(jù)共享機制的缺乏正在阻撓技術進步，讓改善能源市場錯失良機。
能源產(chǎn)業(yè)一直在通過改變能耗速率滿足人們的需求。控制一個燃油發(fā)電廠的發(fā)電量，就像改變一輛汽車的速度一樣：踩下油門踏板，就會有更多汽油涌向發(fā)動機。
但風能卻不能如此隨心所欲。不過，智能軟件卻可以讓風電廠提高能效，增強對位置情況的應對能力。計算機模型能夠預測風速，控制渦輪數(shù)量和能量，從而滿足能源需求。低振動設計和運行狀況監(jiān)測可以讓渦輪轉(zhuǎn)動得更快，避免昂貴的齒輪箱以及其他部件損壞。這些部件的替換可能會花費數(shù)十萬美元，并且耗費很多天的時間。
優(yōu)化可再生能源需要數(shù)據(jù)，需要提前數(shù)秒或數(shù)日了解設備性能、能源產(chǎn)出以及天氣預報。然而，由渦輪生產(chǎn)商、操作者以及使用公司收集的大量數(shù)據(jù)和信息卻被埋藏進檔案卷里。任何外來者想要獲取這些信息都非常困難。
呼吁共享
美國愛荷華大學機械與產(chǎn)業(yè)工程學教授、智能系統(tǒng)實驗室主任Andrew Kusiak用兩年時間和不同的能源公司作了交涉，簽署了若干項保密協(xié)議，才獲取到足夠數(shù)據(jù)用來研究愛荷華州風電廠的運行狀況。
風力發(fā)電機數(shù)據(jù)通常每10秒記錄一次，每次記錄時長在10分鐘以上;得到更高頻率的數(shù)據(jù)需要獲得感應器生產(chǎn)商的許可。即便是諸如風速以及風輪葉片運行情況的基礎歷史數(shù)據(jù)也很難獲得。通過接觸不同的合作者，與其簽署數(shù)據(jù)共享協(xié)議，Kusiak團隊最終獲得了一些風能數(shù)據(jù)的有限訪問權。
Kusiak認為，可再生能源領域數(shù)據(jù)共享機制的缺乏正在阻撓技術進步，讓改善能源市場錯失良機。為此，Kusiak近日在《自然》雜志撰文呼吁能源產(chǎn)業(yè)能夠延續(xù)國防、商業(yè)以及衛(wèi)生健康領域的例子共享數(shù)據(jù)，這樣研究人員就能夠設計出更好的能源供給解決方案。
Kusiak指出，這里面有利可圖。但是首先，科學界和產(chǎn)業(yè)界的研究人員需要研發(fā)出適宜的風電管理模型，并證明其存在價值。軟件公司可以銷售能源以及天氣監(jiān)測及預警系統(tǒng)。惠普或谷歌等大型技術公司應該像通用電氣公司在風輪葉片生產(chǎn)方面所做的那樣，建立風能部門，用來計劃以及平衡各地區(qū)與各國的能源。
投資可再生能源數(shù)據(jù)領域在經(jīng)濟上具有可行性，因為日常生活普遍需要電。和其他商業(yè)產(chǎn)業(yè)不同，能源產(chǎn)業(yè)的競爭不是以產(chǎn)品質(zhì)量為基礎，而是以發(fā)電、分配過程及其商業(yè)運作模式為基礎，這些特征都使這個行業(yè)成為大數(shù)據(jù)挖掘的最大受益者。
可再生能源發(fā)電廠如果安裝了可用于精確預測能源以及迅速反饋的軟件系統(tǒng)，將能夠獲得及利用實時信息，比如能源價格等，從而當能源價格高、需求量大時提供更多能源，在價格較低或需求量較低時提供較少能源。這種利益會鼓勵更多企業(yè)和公司投入到可再生能源資產(chǎn)領域。
數(shù)據(jù)科學
可再生能源領域的數(shù)據(jù)正如洪水一般涌來。例如，風輪葉片制造商通常會從用于實驗的以及已安裝設備上的數(shù)以千計的感應器上收集風速、油溫、振動、發(fā)電等數(shù)據(jù)。公用事業(yè)公司也會記錄鍋爐和發(fā)電機的類似數(shù)據(jù)。
“平衡機構”(通常是非營利機構、政府組織或私人機構)會提前數(shù)小時把所需要的能源和公用事業(yè)公司可生產(chǎn)的能源進行對比。國家和地區(qū)氣象局以及天氣預報員可以積累雷達數(shù)據(jù)，然后每隔1~3小時運行數(shù)字天氣預報模型，提供風速等預測參數(shù)。
新的數(shù)據(jù)來源也在涌現(xiàn)。風電產(chǎn)業(yè)正在嘗試用聲吶和激光雷達設備預測風電場的風速、風向和湍流。一些公用事業(yè)公司利用無人機在風電場上空監(jiān)測渦輪葉片轉(zhuǎn)動情況以及風速、風向等，以此提高能源預測以及評估數(shù)分鐘到數(shù)小時內(nèi)的大氣湍流狀態(tài)。
當前，可再生能源生產(chǎn)商都在單打獨斗。如果業(yè)界參與者可以把它們的數(shù)據(jù)采集并集中起來，大家都會受益。更加有效的低成本風輪葉片設計也會出現(xiàn)，讓渦輪機使用壽命更長，從而產(chǎn)生更多能源，并讓能源產(chǎn)出可以更加準確地得到預測。例如，把美國不同州的風電場數(shù)據(jù)集中在一起，將會顯著提高每小時能源產(chǎn)出預測的精確度。
