
維斯塔斯利用 IBM 大數(shù)據(jù)分析實(shí)現(xiàn)“智慧風(fēng)能”
IBM近日宣布,丹麥能源公司維斯塔斯 (Vestas Wind Systems)將利用業(yè)界領(lǐng)先的 IBM 大數(shù)據(jù)分析軟件和卓越的 IBM 系統(tǒng)優(yōu)化風(fēng)力渦輪機(jī)配置方案,從而實(shí)現(xiàn)最高效的能量輸出。對(duì)于可再生能源行業(yè)而言,風(fēng)力渦輪機(jī)的選址和配置是一項(xiàng)重大挑戰(zhàn)。維斯塔斯正是希望應(yīng)對(duì)該項(xiàng)挑戰(zhàn),將公司業(yè)務(wù)拓展到全新市場(chǎng),并積極促進(jìn)風(fēng)能在全球的普及。
通過(guò)在IBM “烈焰風(fēng)暴”超級(jí)計(jì)算機(jī)上運(yùn)行 IBM BigInsights 軟件,維斯塔斯公司得以分析諸多類型的拍字節(jié)結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù):如氣象報(bào)告、潮汐相位、地理空間與傳感器數(shù)據(jù)、衛(wèi)星圖像、森林砍伐地圖,以及用于精確安裝定位的氣象建模研究等――這些以前需要數(shù)周時(shí)間完成的分析工作現(xiàn)在只需不到一小時(shí)即可完成。
維斯塔斯技術(shù)研發(fā)廠房選址和預(yù)測(cè)部副總裁 Lars Christian Christensen 表示:“維斯塔斯提供的渦輪機(jī)通常都要服役數(shù)十年,因此客戶要求在安裝之前了解渦輪機(jī)的能源輸出量和投資回報(bào)率。通過(guò)使用 IBM 的軟件和系統(tǒng),我們現(xiàn)在可以迅速回答這些問(wèn)題,從而有利鎖定新的風(fēng)能市場(chǎng),幫助客戶實(shí)現(xiàn)雄心勃勃的可再生能源目標(biāo)?!?在選址過(guò)程中,渦輪機(jī)一旦投入運(yùn)轉(zhuǎn),維斯塔斯工程師就會(huì)使用全新的軟件和超級(jí)計(jì)算機(jī)預(yù)測(cè)其性能,包括分析各個(gè)葉片對(duì)氣候變化的反應(yīng),并確定最佳維護(hù)時(shí)間。
在未來(lái)四年內(nèi),該公司將有望對(duì)更多類型、規(guī)模更大的氣象數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析,其分析量屆時(shí)可達(dá)20拍字節(jié)以上。 如果能源公司安裝風(fēng)力渦輪機(jī)時(shí)定位不正確,渦輪機(jī)產(chǎn)出的電力便不足以為風(fēng)能投資帶來(lái)合理的回報(bào),也無(wú)法保持較低的電力成本。渦輪機(jī)正確定位的主要因素包括空氣湍流和風(fēng)向,以及空間、生態(tài)和美學(xué)方面的考量。 據(jù)悉,維斯塔斯在丹麥的廠房選址與預(yù)測(cè)部門將充分運(yùn)用 IBM 在分析上的專長(zhǎng),為客戶設(shè)計(jì)新一代風(fēng)力技術(shù)。
屆時(shí),IBM 將安排一支大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目專家團(tuán)隊(duì)為該部門提供全天候24小時(shí)技術(shù)支持。此外,維斯塔斯能夠以虛擬訪問(wèn)方式訪問(wèn)IBM位于硅谷的大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)實(shí)驗(yàn)室,此舉將進(jìn)一步幫助其探索發(fā)掘分析技術(shù)在風(fēng)能領(lǐng)域的全新應(yīng)用途徑。 IBM 信息管理軟件總經(jīng)理 Arvind Krishna 表示:“維斯塔斯與IBM的合作展現(xiàn)了大型組織如何利用大數(shù)據(jù)分析和超級(jí)計(jì)算機(jī)制定智慧商務(wù)決策,在有力推動(dòng)增長(zhǎng)的同時(shí)解決大數(shù)據(jù)這個(gè)全球最緊迫的問(wèn)題。現(xiàn)在,我們正在幫助客戶在不受數(shù)據(jù)傳播速度和數(shù)據(jù)來(lái)源的限制下從各種類型數(shù)據(jù)中獲得洞見(jiàn)。我們相信這種至關(guān)重要的能力將為整個(gè)行業(yè)帶來(lái)變革?!?/span>
據(jù)美國(guó)風(fēng)能協(xié)會(huì)報(bào)告顯示,如果美國(guó)的風(fēng)力發(fā)電容量到 2030 年能增加到 20%,全國(guó)便可以減少至少 7600 噸二氧化碳排放,并節(jié)省 4 萬(wàn)億加侖的電力行業(yè)用水,以及12% 的天然氣消費(fèi)需求。在歐洲,對(duì)于加速風(fēng)力發(fā)電場(chǎng)交付和選址的技術(shù)需求也日漸增長(zhǎng)。德國(guó)能源與公共事業(yè)協(xié)會(huì)最新報(bào)告顯示,2011 年上半年,德國(guó)的電力產(chǎn)量中 20.8% 來(lái)自風(fēng)力等可再生能源,該數(shù)字創(chuàng)下歷史新高。新西蘭也在2011年采取了一項(xiàng)十分積極的能源戰(zhàn)略,要求國(guó)內(nèi) 90% 的電力均采用風(fēng)力等可再生能源發(fā)電。 IBM InfoSphere BigInsights 軟件是 200 余名 IBM 研究院科學(xué)家歷經(jīng) 4 年潛心開(kāi)發(fā)的成果。該軟件采用開(kāi)源技術(shù) Apache Hadoop,可提供大規(guī)模并行處理框架、太字節(jié)到拍字節(jié)級(jí)別數(shù)據(jù)的可擴(kuò)展存儲(chǔ),并可通過(guò)其 BigSheets 組件支持情景假設(shè)。BigInsights 是 IBM 大數(shù)據(jù)軟件平臺(tái)的重要組成部分,該平臺(tái)還包含 InfoSphere Streams 軟件,可實(shí)時(shí)分析流入組織的數(shù)據(jù),并通過(guò)檢測(cè)其變化了解數(shù)據(jù)中是否出現(xiàn)了新的模式或趨勢(shì)。
維斯塔斯公司在 1222 臺(tái)相互連接的 System x iDataPlex 服務(wù)器上運(yùn)行 BigInsights 軟件,這些服務(wù)器經(jīng)過(guò)工作負(fù)荷優(yōu)化,共同組成了 “烈焰風(fēng)暴” 超級(jí)計(jì)算機(jī),每秒鐘能進(jìn)行 150 萬(wàn)億次運(yùn)算――相當(dāng)于每名丹麥公民每秒進(jìn)行 3000 萬(wàn)次計(jì)算。在全球超級(jí)計(jì)算機(jī) 500 強(qiáng)名單中,F(xiàn)irestorm 名列第 53 位,同時(shí),它還是這份名單上的第三大商用系統(tǒng),并以其更卓越的能效取代了維斯塔斯最初使用的惠普系統(tǒng)。
數(shù)據(jù)分析咨詢請(qǐng)掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號(hào):CDAshujufenxi
訓(xùn)練與驗(yàn)證損失驟升:機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練中的異常診斷與解決方案 在機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練過(guò)程中,“損失曲線” 是反映模型學(xué)習(xí)狀態(tài)的核心指 ...
2025-09-19解析 DataHub 與 Kafka:數(shù)據(jù)生態(tài)中兩類核心工具的差異與協(xié)同 在數(shù)字化轉(zhuǎn)型加速的今天,企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)的需求已從 “存儲(chǔ)” 轉(zhuǎn)向 “ ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:讓統(tǒng)計(jì)基本概念成為業(yè)務(wù)決策的底層邏輯 統(tǒng)計(jì)基本概念是商業(yè)數(shù)據(jù)分析的 “基礎(chǔ)語(yǔ)言”—— 從描述數(shù)據(jù)分布的 “均 ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù) “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)庫(kù)表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-19SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉(zhuǎn)換:從基礎(chǔ)用法到實(shí)戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數(shù)據(jù)處理中,日期格式轉(zhuǎn)換是高頻需求 —— 無(wú)論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關(guān)聯(lián)查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認(rèn)知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫(kù)管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開(kāi)的話題。 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預(yù)期算子的內(nèi)涵、作用與應(yīng)用解析 動(dòng)態(tài)隨機(jī)一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開(kāi)始提取前,需先判斷 TIF 文件的類型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)特征價(jià)值的專業(yè)核心 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫(kù)表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導(dǎo)入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用 在用 Python(如 pandas 庫(kù))處理 Excel 數(shù)據(jù)時(shí),“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗(yàn)與 t 檢驗(yàn):差異、適用場(chǎng)景與實(shí)踐應(yīng)用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計(jì)學(xué)領(lǐng)域,假設(shè)檢驗(yàn)是驗(yàn)證研究假設(shè)、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)全功能周期的專業(yè)操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計(jì)劃中 rows 數(shù)量的準(zhǔn)確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調(diào)優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計(jì)劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對(duì)象的 text 與 content:區(qū)別、場(chǎng)景與實(shí)踐指南 在 Python 進(jìn)行 HTTP 網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求開(kāi)發(fā)時(shí)(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)價(jià)值的核心操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫(kù)表)是企業(yè)最基礎(chǔ)、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請(qǐng)求工具對(duì)比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請(qǐng)求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長(zhǎng)浮點(diǎn)數(shù)據(jù)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問(wèn)題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長(zhǎng)浮點(diǎn)數(shù)據(jù)時(shí)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問(wèn)題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價(jià)值優(yōu)化者 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運(yùn)營(yíng)問(wèn)題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價(jià)值 ...
2025-09-12用 SQL 驗(yàn)證業(yè)務(wù)邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關(guān)的實(shí)戰(zhàn)指南 在業(yè)務(wù)系統(tǒng)落地過(guò)程中,“業(yè)務(wù)邏輯” 是連接 “需求設(shè)計(jì)” 與 “用戶體驗(yàn) ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營(yíng)銷案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的精準(zhǔn)零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見(jiàn)頂” 的當(dāng)下,精準(zhǔn)營(yíng)銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11