本項目組以光熱電站的數據分析,採集為基礎,採用大數據和機器學習的方法挖掘各類數據中蘊含的知識和規則,進行運行的指導工作。結合多方面的數據來源建立模型,進行系統的優化和運行參考研究。針對各類天氣數據的預測,以及對應的匹配調度邏輯確定開展了深入的工作。通過長期努力,項目組以歷史數據為基礎,通過特徵選擇和抽取、模型訓練和擬合,實際數據預測和調試等多個環節,當前已成功使用大數據和機器學習技術開展了太陽能資源、風資源的短期預測,雲預測等方面的應用。相關倣真系統的結果也初步證明了數據挖掘和分析方法在此類系統中的應用可行有效,後期僅需要結合實際項目和實際數據進行進一步的驗證、調試和優化。
當前,國內的光熱領域尚屬於初級階段,大多數企業的研究和工作重點還在於整體系統的搭建和匹配。光熱相關的數據挖掘和分析研究在國內相關行業還未得到充分重視,但是隨著相關技術的開展和應用,以及實際項目的不斷推進,相關技術的市場將會快速打開。當前,本項目依託與我國太陽能熱發電第一批示範項目之一的“中電建青海共和50MW光熱發電項目”進行,預計19年底之前完成應用。當前的研究經費來源主要依託于該項目的開發經費,以及中國電建集團科研項目:“兆瓦級線性菲涅爾太陽能熱發電站鏡場佈置及集熱關鍵技術研究”,“塔式太陽能熱發電站太陽島設計關鍵技術”等項目;當前研究經費較為有保障,並且會在不斷推進的過程中,在實際成熟時,投入實際應用。(來源:陝西省科學技術協會)

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