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亚马逊云科技助力光伏发电构建人工智能运维平台

时间：2022-06-29 11:52:13 来源：国际能源网/光伏头条

为了减少温室气体排放的气候承诺，实现碳达峰、碳中和的目的，可再生能源产业得到了快速发展。在风电和光伏项目的开发过程中，设备能否在运转时期发挥最佳性能是衡量项目投资成败的关键因素之一。因此，除考验设备本身质量外，其生命周期内的运营维护更为重要。

运维作为一种后市场服务，除第三方运维服务商外，大部分企业均将其作为一种产业链延伸业务，智慧运维服务是企业布局的重要方向之一。

大数据和人工智能作为智慧运维的核心发挥着越来越重要的作用，而云平台则是大数据承载的最佳选择。亚马逊云科技通过自身的行动为全球的碳中和提供了最佳实践，西云数据是亚马逊云科技中国（宁夏）区域云服务的运营方和服务提供方，在新能源行业（风电、光伏）积累了丰富的云端应用案例，对智慧运维以及碳中和的各行业需求也积累了深厚的洞察。

亚马逊云科技具备完整的安全能力和实践，并首创了安全责任共担模型，同时具有高扩展性和可靠性高的优势。亚马逊云科技现已遍及26个地理区域的84个可用区。2017年12月12日，西云数据正式推出亚马逊云科技中国（宁夏）区域云服务，西云数据致力于将世界先进的亚马逊云科技云计算技术带给中国客户，为客户提供优质、安全、稳定、可靠的云服务，全力支持中国企业和机构的创新发展。

亚马逊云科技助力光伏发电构建人工智能运维平台

基于亚马逊云科技进行光伏发电功率预测与人工智能模型构建

太阳辐射受季节和地理等因素的影响，具有明显的不连续性和不确定性，有着显著的年度变化、季节变化和日变化周期，且大气的物理化学状况如云量、湿度、大气透明度、气溶胶浓度也影响这太阳辐射的强弱。

太阳能发电预报的核心是天气预报问题。它首先对太阳相对于地球表面给定位置的位置进行建模，然后对太阳辐射通过地球大气层的透射率进行建模。最后，通过准确估计太阳辐射的可用性，电力建模软件用于生成给定太阳能设施的能量产生的预测。

借助高级AI和机器学习（ML）整合构建智能IoT解决方案，通过利用Amazon SageMaker，消除了机器学习模型训练过程中每个步骤的繁重工作，让开发高质量模型变得更加轻松，在云中创建并将模型部署到设备中。借助亚马逊云科技结合人工智能 (AI)、机器学习（ML）和 IoT，可以打造更为智能的光伏运维系统。

基于亚马逊云科技构建集中式太阳能电站数字化监控平台

利用亚马逊云科技IoT GreenGrass边缘服务实现不同工业协议接口以及本地的数据清洗、聚合、标记。利用亚马逊云科技全球的资源，汇集太阳能电池板的传感器收集的有关功率输出、温度、风向和风速、辐照度和其他相关条件的数据。利用亚马逊云科技IoT Analytics 进行数据的实时分析，通过SNS实现警报通知构建亚马逊云科技工业时间序列连接器快速入门，将工业时间序列数据连接到亚马逊云科技的 “数据湖”。

亚马逊云科技助力光伏发电构建人工智能运维平台

基于亚马逊云科技构建分布式发电数字化监控平台

可以通过实时数据清楚地了解太阳能带来的发电情况。通过亚马逊云科技的全球资源，可以快速向全球用户提供和部署运维监控系统。通过Amazon IoT Core，可以让互联设备能够轻松安全地与云应用程序及其他设备交互。通过采用 Amazon Lambda 等无服务器功能，实现的平台的轻松扩展，无需预置或管理服务器即可运行代码。采用 Amazon DynamoDB 数据库，可以在任何规模的环境中提供个位数毫秒级的性能。

亚马逊云科技助力光伏发电构建人工智能运维平台