您的位置:首页>AI>

支持人工智能的资产管理如何降低可再生能源的成本

世界正在经历发电方式的革命。由于气候对全球生态和经济构成生存威胁,未来——以及越来越多的现在——属于那些能够可靠、高效地从低碳或无碳源发电的公司。

向风能、太阳能和水力发电(通常配备电池存储系统)的过渡带来了巨大的机遇和巨大的挑战。

定义当今能源生产商面临的挑战

当今能源生产商面临的挑战多种多样。在不同的资产运营中管理和优化海量数据集从来都不是一件容易的事,但现在能源发电市场的竞争和网络分子的威胁增加了寻找可扩展和利润驱动的解决方案的压力。

管理大量数据。可再生能源资产产生大量数据。虽然这些数据包含有价值的信息,但有效地管理数据是一项艰巨的任务。男子UAL和过去使用半自动化的方法是不可扩展,不再具有成本效益。

打破数据孤岛。不仅要管理的数据规模在迅速增加,而且越来越多样化。运营团队、资产经理和高管依赖来自多个来源的数据,包括 SCADA、事件、状态监测系统 (CMS)、生产、预算、维护、限电、收入、天气和生产预测、ES&G 和市场定价工具(仅举一例)。

使用传统方法管理这些数据源需要使用多种工具,这会降低效率并增加成本。传统系统也将这些数据集存放在彼此不通信且无法获取数据中的信息的孤岛中。这方面的一个例子是可能存储在计算机化维护管理系统 (CMMS) 中的维护数据,并且通常包含有关零件故障、备件和更换的信息。在某些情况下,此数据可单独用于基于可靠性的维护和备件预测。相同的数据与 SCADA、事件数据和定价数据相结合,在预测和规划维护活动以实现运营利润最大化方面变得更加强大。

平衡不利的资产组合。可再生能源运营商必须有效管理多种类型的资产(例如风能、太阳能、储能、水电等)以及资产类别内的多个原始设备制造商和设备模型。运营资产的这种多样性将继续增长,这使得车队管理更加复杂。

添加存储等新技术也会带来额外的挑战,当不同的利益相关者的目标不一致时就会出现,这意味着所有者/运营商将无法完全依赖原始设备制造商。原始设备制造商希望降低保修风险并满足可能不是最大化资产盈利能力的最佳性能。

免责声明:本文由用户上传,如有侵权请联系删除!