赫瑞瓦特大学：数据科学和分析在清洁技术中的作用越来越大
赫瑞瓦特大学表示，随着清洁技术的扩展，数据科学和分析在清洁技术中的重要性正在显着增长。随着传感器和连接技术的改进，收集更多数据的能力也随之提高。在这些发展之前，能源公司解释数据和获得用于决策目的的见解既昂贵又耗时。现在，随着支持能源转换、存储和管理的技术的出现，数据分析可以做的不仅仅是获得见解。
事实上，根据市场情报和咨询公司Mordor Intelligence的数据，预计2021-2026年能源领域的大数据和分析市场将以11.28%的复合年增长率增长。大数据分析在降低能源部门的能耗和提高能源效率方面发挥着至关重要的作用。
清洁能源行业的数据科学可以优化和改进流程。这包括预测性维护、降低成本、优化电源性能等。因此，数据科学和分析有可能改变可再生能源领域的日常运营。
以下是数据科学推动清洁技术领域的不同方式。
数字孪生技术
根据美国商业资讯(Business Wire)发布的《2022年全球市场轨迹和分析报告》(Global Market Trajectory and Analytics Report 2022)，全球数字孪生市场预计到2026年将达到355亿美元，在此期间以36.9%的复合年增长率增长。最初，工程师和设计师使用数字孪生技术来构建新产品的原型。然而，它被证明具有更多的实际用途，特别是当它可以将其与物联网(IoT)和AI集成时。
由于数字孪生技术使用实时数据来模拟物理对象并预测其性能，因此它可以帮助优化设计、运营和管理的各个方面。数字孪生体实时运行的能力使他们能够在施工期间跟踪、管理和最大限度地减少排放。它还可以执行更高级的任务，例如预测交通流量或控制单个室温。
世界经济论坛援引牛津大学赛义德商学院的研究表明，世界上90%的基础设施项目都迟到或超出预算。这意味着更多的成本，最重要的是，更多的碳排放。由于其实时跟踪和预测能力，可以通过数字孪生技术来防止此类错误。事实上，安永会计师事务所(Ernst and Young)在2021年的数字孪生报告显示，该技术可以节省高达35%的项目和建筑成本，并帮助将城市内的碳排放量减少50%至100%。
太阳能技术
数据和分析在太阳能中的作用对于减少排放很重要，但它也可以导致最佳管理，从而将成本整体降至最低。例如，太阳能转换设备可以预测面板使用寿命内的整体能量产量;它可以降低命题的风险和成本，并提高投资者的信心。
此外，维护具有跨区域分布的众多面板的太阳能农场可能具有挑战性。大数据和分析如何帮助监控和维护太阳能发电厂的一个很好的例子是通过虚拟辐照度(VI)等太阳能管理计划。一家名为额外空间存储(ESS)的公司使用该计划通过收集地面阳光强度数据来检测性能不佳和效率低下，而无需在现场发出故障信号。因此，太阳能发电厂收集的数据可以优化电力性能，减少维护，并预测即将到来的维护时间。
除了预测性维护和监测之外，太阳能技术还可以在技术成本、特定地点的竞争优势、对系统融资的政策影响以及详细的平准化能源成本(LCOE)分析等方面帮助做出决策。它还有助于评估太阳能设施的性能和可靠性，预测能源输出，并提高公用事业系统运营商的态势感知能力。
电动汽车技术
由于机动车辆是全球最大的温室气体生产国，电动汽车和电动汽车充电站是增长最快的清洁技术形式之一。数据科学技术在电动汽车中最重要的用途包括智能电网技术，这是一种有效的解决方案，可以在满足电力系统需求的同时减少碳排放。根据电力研究所的数据，智能电网可以帮助减少高达2.11亿吨的温室气体排放。从传感器和内置跟踪器收集的数据可以帮助优化能源生产并降低排放。
在过去几年中，数据科学和分析在推进清洁技术解决方案方面的作用取得了显着增长。随着技术在推进净零目标和减排方面的更大转变，我们可以预期在行业中使用数据科学方面会有更大的进步。
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