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遠(yuǎn)景能源亮相2017北京風(fēng)展,講述風(fēng)電數(shù)字化的進(jìn)化論

2017-11-09 19:31 15597
2017年10月16日至19日,2017北京國(guó)際風(fēng)能大會(huì)暨展覽會(huì)(CWP2017)隆重召開(kāi)。全球領(lǐng)先的智慧能源科技公司與全球較大的能源物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)遠(yuǎn)景能源亮相風(fēng)展,持續(xù)引領(lǐng)風(fēng)電數(shù)字化風(fēng)潮。

北京2017年11月9日電 /美通社/ -- 2017年10月16日至19日,2017北京國(guó)際風(fēng)能大會(huì)暨展覽會(huì)(CWP2017)隆重召開(kāi)。全球領(lǐng)先的智慧能源科技公司與全球較大的能源物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)遠(yuǎn)景能源亮相風(fēng)展,持續(xù)引領(lǐng)風(fēng)電數(shù)字化風(fēng)潮:發(fā)布海、陸三款智能風(fēng)機(jī)新機(jī)型,展示全球首創(chuàng)的EnOS?智慧風(fēng)場(chǎng)軟件解決方案,并分享了能源物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)在構(gòu)建行業(yè)生態(tài)、推動(dòng)全球能源數(shù)字化轉(zhuǎn)型的最新成果。

遠(yuǎn)景能源攜EnOS智慧風(fēng)場(chǎng)軟件解決方案亮相北京風(fēng)展
遠(yuǎn)景能源攜EnOS智慧風(fēng)場(chǎng)軟件解決方案亮相北京風(fēng)展

這一屆北京風(fēng)展的主題“風(fēng)能的數(shù)字化時(shí)代”,以及會(huì)場(chǎng)上紛紛亮相的數(shù)字化平臺(tái),讓遠(yuǎn)景能源EnOS?智慧風(fēng)場(chǎng)軟件解決方案負(fù)責(zé)人趙清聲想起了七年前遠(yuǎn)景首倡風(fēng)電數(shù)字化時(shí)遭到的業(yè)內(nèi)質(zhì)疑。而如今,越來(lái)越多地企業(yè)加入了風(fēng)電數(shù)字化的行列,但是遠(yuǎn)景深知“風(fēng)電數(shù)字化”絕不僅僅是模仿一堆軟件功能,組建一個(gè)解決方案那樣簡(jiǎn)單。

作為行業(yè)先行者,遠(yuǎn)景在無(wú)可借鑒的情況下,從軟件項(xiàng)目到軟件產(chǎn)品,再到軟件平臺(tái),每一步背后都有其內(nèi)在動(dòng)力,只有基于內(nèi)在驅(qū)動(dòng)的數(shù)字進(jìn)化,才能有機(jī)地對(duì)業(yè)務(wù)起到促進(jìn)作用。遠(yuǎn)景希望,風(fēng)電行業(yè)的數(shù)字化水平,能夠因?yàn)檫h(yuǎn)景的“示范作用”,提升得更快一些。

我們產(chǎn)品的引領(lǐng)性還是很突出的,目前市場(chǎng)上大部分是項(xiàng)目級(jí)定制開(kāi)發(fā)功能,只合適一兩類(lèi)用戶(hù)場(chǎng)景,普適性、可維護(hù)性、可升級(jí)性不高;有的如功率預(yù)測(cè),適合所有用戶(hù),但功能相對(duì)單一,我們做的是全系列產(chǎn)品級(jí)、平臺(tái)級(jí)的軟件?!边h(yuǎn)景智能軟件銷(xiāo)售總監(jiān)張瓊表示。“平臺(tái)級(jí)”這三個(gè)字看似平淡無(wú)奇,卻是七年來(lái)在實(shí)際項(xiàng)目中趟過(guò)多少坑重構(gòu)進(jìn)化了多少次才積累出來(lái)的?!?/p>

風(fēng)電數(shù)字化的基礎(chǔ) -- 數(shù)據(jù)接入和準(zhǔn)確性來(lái)說(shuō),遠(yuǎn)景能源基于全球較大的能源物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)EnOS?打造的智慧風(fēng)場(chǎng)軟件解決方案,可以直接讀取風(fēng)機(jī)和光伏逆變器數(shù)據(jù),能夠支持140種風(fēng)機(jī)機(jī)型和650種型號(hào)的光伏逆變器直連接入EnOS?能源物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái),實(shí)現(xiàn)秒級(jí)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)更新,并且設(shè)備采集數(shù)據(jù)的合格率超過(guò)95%,損失電量分析的準(zhǔn)確率超過(guò)95%。

從起步開(kāi)始,遠(yuǎn)景的USCADA系統(tǒng)就是先在國(guó)內(nèi)項(xiàng)目的第三方風(fēng)機(jī)上起步,再在海外項(xiàng)目的第三方風(fēng)機(jī)上做,自己的風(fēng)機(jī)反倒排在第三位,系統(tǒng)一開(kāi)始就以普適性作為架構(gòu)標(biāo)準(zhǔn)。但在2013年做某集團(tuán)級(jí)客戶(hù)項(xiàng)目時(shí),面對(duì)100多種機(jī)型,形形色色的接口,惡劣的通訊條件,參差不齊的設(shè)備穩(wěn)定性,遠(yuǎn)景發(fā)現(xiàn)太多細(xì)節(jié)需要提升修改,也發(fā)現(xiàn)風(fēng)機(jī)PLC直連是徹底提高數(shù)據(jù)質(zhì)量較有效的辦法。

通過(guò)為客戶(hù)解決一個(gè)又一個(gè)的項(xiàng)目,體驗(yàn)了不同機(jī)型與主控版本下的復(fù)雜條件,也不斷優(yōu)化著產(chǎn)品的可配置型性,模型的抗干擾性。開(kāi)始有些項(xiàng)目的“數(shù)據(jù)大掃除”耗時(shí)數(shù)月,我們業(yè)界領(lǐng)先的95%的數(shù)據(jù)合格率就是這樣提升的。

遠(yuǎn)景持續(xù)七年的投入,攻克了無(wú)數(shù)細(xì)節(jié)上的難關(guān),近100GW項(xiàng)目的產(chǎn)品化積累,解決了大部分數(shù)據(jù)連接、采集、運(yùn)算、質(zhì)量控制等難題,這些都是數(shù)字化的基礎(chǔ)。

遠(yuǎn)景基于EnOS?能源物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)開(kāi)發(fā)的Ensight產(chǎn)品,基于2PB高質(zhì)量數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法包,訓(xùn)練設(shè)備健康度模型,衡量發(fā)電性能和設(shè)備健康度,提供關(guān)鍵部件的健康度預(yù)警與狀態(tài)維護(hù)提示,從而實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)維護(hù)。Ensight Wind基于海量數(shù)據(jù)與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),不斷優(yōu)化算法,實(shí)現(xiàn)風(fēng)機(jī)發(fā)電性能與設(shè)備亞健康狀態(tài)識(shí)別告警,進(jìn)行預(yù)測(cè)維護(hù),減少大部件故障造成的非計(jì)劃性停機(jī)損失,使故障風(fēng)機(jī)提升等效利用77小時(shí)。

遠(yuǎn)景一直很清楚,機(jī)器學(xué)習(xí)并不是挖幾個(gè)算法大牛就可以實(shí)現(xiàn)的?!皫啄昵拔覀円舱J(rèn)為招些數(shù)據(jù)算法專(zhuān)家就可以發(fā)掘數(shù)據(jù)里的價(jià)值,但實(shí)踐發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)能源領(lǐng)域的垂直領(lǐng)域知識(shí)很關(guān)鍵,否則傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)所發(fā)現(xiàn)的一些規(guī)律,對(duì)垂直領(lǐng)域來(lái)說(shuō),不過(guò)是常識(shí),精度能不能做到極致先不論,僅一個(gè)不可解釋性就讓你舉步維艱?!盓nOS?大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)師閆博士說(shuō)。

他找到的解決方法是讓機(jī)器學(xué)習(xí)的專(zhuān)家和領(lǐng)域技術(shù)骨干相互學(xué)習(xí),每?jī)芍芘e辦一次培訓(xùn),讓機(jī)器學(xué)習(xí)的人弄明白能源領(lǐng)域的理論知識(shí),“不僅是文字表達(dá)的講懂,更要把里面的數(shù)學(xué)模型、物理模型公式都看懂”。反過(guò)來(lái)原來(lái)的領(lǐng)域?qū)<覄t要學(xué)習(xí)python語(yǔ)言和算法包,還要參加軟件培訓(xùn),大家做真正的“跨界”人才,用閆博士的話說(shuō)就是“讓大氣動(dòng)力學(xué)的領(lǐng)域?qū)<覍W(xué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專(zhuān)家搞懂流體力學(xué)。”

這種雙向?qū)W習(xí)打破了機(jī)器學(xué)習(xí)和領(lǐng)域知識(shí)之間的隔膜,讓機(jī)器學(xué)習(xí)能夠真正和實(shí)際應(yīng)用結(jié)合起來(lái)。目前,遠(yuǎn)景軟件團(tuán)隊(duì)中,有機(jī)器學(xué)習(xí)背景和領(lǐng)域知識(shí)背景的人才比例接近一比一。

遠(yuǎn)景不僅在機(jī)器學(xué)習(xí)人才培養(yǎng)方面推陳出新,在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域也做了很多模式創(chuàng)新,主要體現(xiàn)在遠(yuǎn)景去年推出的新能源功率預(yù)測(cè)軟件孔明上面。

孔明在自己團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)算法之外,還搭建了一個(gè)算法驗(yàn)證、比較平臺(tái),與各高校、ECMWF、NCAR等各機(jī)構(gòu)達(dá)成戰(zhàn)略合作協(xié)議,大家貢獻(xiàn)算法。針對(duì)客戶(hù)的風(fēng)場(chǎng)數(shù)據(jù),讓不同的氣象數(shù)據(jù),不同算法在平臺(tái)上同時(shí)運(yùn)行,在不打開(kāi)“黑匣子”的前提下,讓機(jī)器自動(dòng)尋找到最適合該風(fēng)場(chǎng)的算法。

孔明獨(dú)創(chuàng)的算法驗(yàn)證平臺(tái),不僅能夠提高自身的預(yù)測(cè)精度。更創(chuàng)造了一種機(jī)器學(xué)習(xí)在風(fēng)功率預(yù)測(cè)方面的“眾包”模式,一種各方多贏的行業(yè)生態(tài)。

海量數(shù)據(jù)和天量運(yùn)算離不開(kāi)運(yùn)算能力的支持,可能很少人知道,早在亞馬遜AWS正式進(jìn)入中國(guó)之前,遠(yuǎn)景已經(jīng)是它的第一個(gè)中國(guó)客戶(hù)。如今,遠(yuǎn)景能源背后還依托著太湖之光和天河二號(hào)國(guó)家超級(jí)計(jì)算中心所獨(dú)有的大數(shù)據(jù)運(yùn)算能力,這讓它可以為整個(gè)行業(yè)提供計(jì)算平臺(tái)。

以上的技術(shù)創(chuàng)新和技術(shù)支持,使孔明的預(yù)測(cè)精度高出業(yè)界水平5個(gè)百分點(diǎn)。雖然孔明是市場(chǎng)后入者,但憑借著在很多風(fēng)場(chǎng)和競(jìng)品的“貼身PK”,短短一年多時(shí)間內(nèi)就已經(jīng)打入了300多個(gè)風(fēng)場(chǎng)。

無(wú)論是遠(yuǎn)景此次揭秘的Enlight和Ensight產(chǎn)品,還是去年推出的孔明新能源功率預(yù)測(cè)系統(tǒng),都在不斷豐富著EnOS?智慧風(fēng)場(chǎng)軟件解決方案的價(jià)值創(chuàng)造,滿足著不同客戶(hù)不同層面、不同人員的需求。

如今,歐洲第二大可再生能源管理軟件公司BazeField已經(jīng)接入EnOS?平臺(tái),可以和Enlight、Ensight一起為客戶(hù)提供打包方案?!耙院?,平臺(tái)上app可以和app找朋友了?!拔覀儾豢赡軜訕佣甲约簛?lái),重要的是使能優(yōu)秀的app開(kāi)發(fā)者們?!壁w清聲表示,“我們通過(guò)‘領(lǐng)域吸引領(lǐng)域,應(yīng)用吸引應(yīng)用’,去發(fā)揮平臺(tái)Synergy的力量,遠(yuǎn)景堅(jiān)信能源行業(yè)的未來(lái)由無(wú)數(shù)開(kāi)發(fā)者創(chuàng)造。

消息來(lái)源:遠(yuǎn)景能源
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