La technologie pour piloter l'avenir des énergies renouvelables a été développée à partir des laboratoires IBM.

La technologie pour piloter l'avenir des énergies renouvelables a été développée à partir des laboratoires IBM. La société a annoncé une technologie avancée de modélisation de l'énergie et des conditions météorologiques qui contribuera à accroître la fiabilité des sources d'énergie renouvelables. Cette solution combine les prévisions météorologiques et l'analyse pour prédire avec précision la disponibilité de l'énergie éolienne et de l'énergie solaire. Cela permettra aux services publics d'intégrer davantage d'énergie renouvelable dans le réseau électrique, d'améliorer considérablement l'énergie propre pour les consommateurs et les entreprises et de réduire les émissions de carbone.

Appelée Hybrid Renewable Energy Forecasting (HyRef) - Hybrid Renewable Energy Forecasting - la solution utilise des caméras orientées météo, une technologie d'imagerie cloud avancée et des capacités de modèle météorologique pour suivre le mouvement des nuages, tandis que des récepteurs dans les turbines surveillent la vitesse, la température et la direction du vent. Combinée à la technologie d'analyse, cette solution basée sur l'assimilation de données peut générer avec précision des prévisions météorologiques régionales pour un parc éolien un mois à l'avance, par incréments de 15 minutes. Grâce aux prévisions météorologiques régionales, HyRef peut prédire les performances de chaque éolienne et calculer la quantité d'énergie renouvelable produite. Les prévisions à ce niveau permettront aux services publics de mieux gérer la nature changeante du vent et du soleil et de prévoir avec plus de précision la quantité d'énergie qui peut être dirigée ou stockée dans le réseau électrique. Cela permettra également aux organisations énergétiques d'intégrer facilement d'autres ressources telles que le charbon et le gaz naturel.

Serhan Özhan, responsable du secteur de l'énergie et des services publics d'IBM Global Business Services, a déclaré : « L'utilisation de mégadonnées en appliquant des méthodes analytiques aidera les organisations de services énergétiques et d'infrastructure à se débarrasser du problème de continuité des énergies renouvelables et à utiliser l'énergie qui sera produite à partir du soleil et vent, d'une manière inédite, leur permettra de prévoir. Nous avons développé un système intelligent qui combine les prévisions météorologiques et énergétiques pour augmenter la disponibilité des systèmes renouvelables et optimiser les performances du réseau électrique.

State Grid Jibei Electricity Power (SG-JBEPC), une filiale de China State Grid Corporation (SGCC), fait partie des entreprises qui utilisent la solution HyRef pour intégrer les énergies renouvelables aux réseaux. Cette initiative de SG-JBEPC représente la première phase du projet de démonstration Zhangbei 670MW, la plus grande initiative d'énergie renouvelable au monde combinant l'énergie éolienne et solaire, le stockage et la transmission d'énergie. La première phase du projet Zhangbei, qui utilise la technologie de prévision du vent d'IBM, vise à augmenter l'intégration de la production d'énergie renouvelable jusqu'à 5 %. Cette quantité d'énergie supplémentaire signifie un tarif qui peut alimenter plus de 10 14.000 foyers. L'utilisation efficace de l'énergie générée permet aux services publics de réduire les contraintes éoliennes et solaires, tandis que l'analyse fournit les informations supplémentaires nécessaires pour améliorer les opérations du réseau.

Ce projet est en fait basé sur une autre initiative d'IBM mise en œuvre chez Vestas Wind Systems du Danemark, le fabricant mondial d'éoliennes. Vestas, utilisant la technologie d'analyse de données volumineuses et de super-informatique d'IBM, les éoliennes ; Les météorologues peuvent les positionner stratégiquement en fonction de pétaoctets de données provenant de sources telles que les phases de marée, les capteurs, l'imagerie satellite, les cartes des zones déboisées et les études de modélisation météorologique. Ces ingrédients améliorent non seulement la production d'énergie, mais réduisent également les coûts de maintenance et d'exploitation tout au long du projet.

L'Hybrid Renewable Energy Forecaster représente une nouvelle étape dans la technologie de modélisation météorologique, similaire au projet Deep Thunder précédemment développé par IBM, qui fournit des prévisions météorologiques à haute résolution et à micro-échelle pour une région allant d'une métropole à un pays entier avec calculs détaillés. Combiné avec des données d'entreprise, il peut aider les entreprises et les gouvernements à changer la façon dont ils servent des situations et des objectifs spécifiques, et à déployer des équipements pour réduire les coûts et même sauver des vies afin de minimiser les effets néfastes des événements météorologiques majeurs.

 

Source : technologielire

Günceleme: 16/09/2013 22:57