【案例分析】节能环保之大数据三大应用案例

发布时间：2024-12-08 17:43

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数据源:

气象数据：风速分布(日、月、季节、年)、风向分布、气温、气压(梯度)等。

历史运维数据：运行小时数、风机类型及运行状况、故障率等。

地理数据：地形信息(粗糙图、梯度图等)、风场分布信息等。

图说场景：

实现路径：

Vestas 通过对气象历史数据、历史运维数据及地形数据进行建模分析并与已知数据不断比对优化，最终实现气象预报、风能发电量预测及风机性能整体优化，进一步提升风电利用率。

应用效果：

气象预报。对气象数据进行建模分析后可实现电力预报、天气预报、季节性预报及冰霜预报，防范即将发生的气象灾害。

风能发电量预测。结合大量历史运维数据，可在更短时间内预测风力发电量。

风机性能优化。大数据技术的运用，可提高存储能力，增强计算能力，实现风机故障预警，为优化风机备品备件管理提供数据支持，提升风机的整体性能。