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【LCSSA-讲座】数据科学在智慧能源和出行中的应用

发布日期:2021-10-22 01:09   来源:未知   阅读:

  品特轩现直开奖香港六和开奖现场直播57411com,全球都在关注气候变化,能源和交通领域作为碳排放的大户,如何合理智能地使用能源和规划交通出行成为一个重要的课题。智慧能源和出行在大数据时代背景下为我们指明了一条可行的道路。如何才能在茫茫的数据沙海中淘到有价值的信息?这些信息又如何帮助人们更好地进行能源和交通相关的决策?在这期公开课我们一起来了解一下。

  孟繁霖博士于2015年获得曼彻斯特大学计算机科学博士学位,目前是埃塞克斯大学数据科学讲师,主要研究方向有智慧能源和出行,能源数据分析,融合需求响应和可再生能源的能源市场设计和优化,机器学习,博弈论和数学优化。

  智慧能源是指以互联网和物联网等新一代信息技术为基础,以电力系统为中心,将电力、燃气、石油等能源领域数据及人口、地理、气象等其他领域数据进行综合采集,并与工业、交通、建筑等进行紧密耦合,横向实现电、气、热、可再生资源之间的“多源互补”[1]。它不仅能对能源的产生、存储、运输和使用情况进行实时监控以及分析优化,还能使得能源生产、消费及相关技术与大数据理念深度融合和革新。

  智慧能源体系可以从能源的生产至使用分为:能源层,网络层和应用层。其中能源层主要进行能源生产、转换和利用,包括化石燃料的产热发电,清洁可再生能源的多能转化(如太阳能、风能和水力。),以及电力利用。而网络层主要是通过广域布局的智能传感进行能源相关数据的采集和传输,利用互联网技术实时采集大数据。最后应用层则是利用数据分析、云计算、人工智能等技术对海量数据进行分析预测、监管和调度,使得政府,供应商和消费者实现能源共赢[2]。

  由于智能化物联网的普及,未来大数据分析预测将在智慧能源和出行中扮演至关重要的角色。对于能源的管理也会趋向于智能化和市场化,有助于进一步推动绿色清洁能源可持续化发展和实现碳中和的目标。据新华网报道,英国考虑在2035年开始禁止汽油和柴油车的新车出售,全部变为电动汽车[3]。电气化已成为一种不可逆的市场趋势。相关数据显示,随着充电桩的普及与电池容量的增大,电动汽车生命周期和续航能力将远远超过传统的燃油车。进而,碳排放会大幅下降,如果再和新能源结合(如太阳能充电站),将会进一步有效的减少碳排放。将来,由于自动驾驶的出行概念的应用和普及,交通运输的效率将会被大大提升,减少拥堵,尽而减少碳排放。未来自动驾驶依然会以电动汽车为主体,将会极大地改变现有能源和交通的状况,同时也会带来非常大的挑战 (比如如何有效管理电力高峰负载, 在新能源接入比例极高的情况下如何准确预测未来的负载以及保证电力系统的安全稳定运行)。届时,智慧能源将会被赋予更宽广的应用维度与更高的市场价值。

  通过大数据进行建模预测,使各种能源的供给端与需求端更准确地达到平衡以及让相关机构更有效的进行决策。能源市场的定价机制变得愈加成熟灵活,由于供给端与需求端信息数据的实时更新迭代,电价不再一成不变。根据每个人对用电需求的预测,配电也可以变得越来越智能化,从而近一步地实现节能减排。

  随着智能电表的普及,家庭层面的用电数据也会越来越多,这为个体用电行为的分析提供了很多可能。通过基于人工智能的非侵入负载检测技术,我们可以将智能电表的数据分解成单个用电器的用电数据,为真正的实现家庭用电智能化和智能家居提供支持。另外,未来还可以以智能电表为媒介,通过动态价格信号,有效地改变终端用户的用电习惯,从而降低用电成本与不必要的能耗,有助于实现真正的削峰填谷。在不远的将来,大数据预测与智能家居(自动化)的联动,个人能够更好地根据自己的需要(如热舒适)和外部因素 (如价格)合理管理个人用电。电动汽车以及需求侧响应的普及也将提供更多的机会让个人家庭用户参与到电力系统和电力市场中来。

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