可再生能源物联网：当物联网遇到能源
可再生能源物联网：当物联网遇到能源
随着对全球变暖和化石燃料消耗问题的关注不断上升，世界正在转向替代能源以满足其需求。其中最具可持续性的选择是可再生能源。该领域遍及太阳能，风能，水力和地热等各种能源。可再生能源在全球范围内迅速成为最繁荣的商业市场之一。随着市场需求旺盛，竞争也愈发激烈。因此，效率，运营成本，盈利能力和生产力成为进入市场的首要考虑因素。可再生能源不仅仅需要机械或电气方面的提升，而是具有能够持续监控并保持高性能的能力，而这就是物联网有所作为的地方。
为何单恋物联网？
答案在于并不是每个人都有能力创建，维持和维护传统能源行业。这些行业为了工业基础通常会花费六位数的美元。但对于可再生能源来说有一件好事- 它们有各种形状和尺寸。这意味着花费几百美元就可以自己发电。
想象一下，你不仅可以制造和使用自己的电力来满足你的各种需求，好几台空调，集中供热，热水淋浴，应有尽有。真正令人敬畏的是，当你可以使用这一切时，仍然可以输送电力到中央电网赚钱！这就是可再生能源可以提供的。然而这个过程并不容易处理。无论是靠近你家小溪或小河上运行的小型水力发电厂，或是你在乡下住宅附近安装的小型风力涡轮发电机，或是一个典型的太阳能农场，亦或是一个安装在市区的小型太阳能电池阵列，这都需要监测和维护多个影响能源有效操作的变量。使用人力来有效执行这一过程将非常困难。对于系统的每个单独组件使用专有PC监控系统是不可能的。这就是可以释放物联网潜力的地方。无论是风力涡轮机刀片的风阻还是太阳能电池板上单个电池的温度，都能对每个可以想象到的部件进行监测，测量，收集数据并上传到云端进行处理。与处理所有变量的单个专用PC相比，使用物联网性能会呈指数级的提升。
好吧，这对普通人来说是好事。我拥有可再生能源实业，这将如何帮助我？
那么，水滴成海，对吧？物联网中使用的传感器及设备完美运行的可能性很小，但是不会出问题，这是数十亿美元的行业，其不可估量的潜力将遍及其他所有行业，最突出的是在能源行业。
如果您是一位寻找物联网应用在可再生能源方面的实业家，那么您将非常了解预测性维护。 即使我使用人为的测量和预测性计算（在特定的时间间隔内完成并且容易出错），传统的预测性维护工具都可以很强大。那设想一组传感器24小时全天候工作，所有参数每秒采集一次并进行预测计算以便提供一种预测性维护方法，这是其他技术所不能及的。
从技术角度来看，可再生能源行业将在以下四个方面得到提升：
- 大数据分析，更快地分析传感器数据。
- 为非专业人士转换分析数据
- 分布式数据。
- 自我学习机器，人工智能机器学习。
大数据分析，更快地分析传感器输出数据
简而言之，在如此短的时间内拥有如此多的数据，以至于你无法及时得出结论从而行动时，大数据才是关键。从上面的段落可以清楚地看到，在可再生能源领域，为了高效运行需要传输并分析大量的数据来获得优化的输出数据。通过大数据分析和云存储功能，能源方面的企业和初创公司将更快的得到结果并最终实现更高的效率。
为非专业人士转换分析数据
如果你不是一名工程师仍然拥有或管理一座可再生能源农场，那么事情可能会变得非常复杂。当面对所有的千瓦/时，表观能量这些天书般的数据，你可能会很迷茫。因此所有的数据都必须处理并转换为用户可理解的数据，如图形，象形图，饼图等等。
分布式数据
使用大数据进行数据分析的缺点是存储能力，无论是云储存还是旧式的硬盘存储，与收集和存储的数据相比也非常有限。大量数据存储意味着占用空间大，安全风险大，成本也随之增加。因此，必须作出决定要保留和删除什么数据。为了将来的计算和数据使用趋势所有必要的数据都应该保留。以前的传统方式是数据储存在中央服务器上。随着分布式数据库技术的进步，所有必要数据可以存储在各个数据中心。
自我学习机器，人工智能机器学习
如果你看过美剧”疑犯追踪“，那么你应该知道在不久后机器学习和人工智能会有多么的重要
。对能源行业而言，这将用于预测未来能源负荷以及实时大数据计算和数据存储。从前面的内容来看，为了保留和删除数据而做出的决定不可能在可接受的时间限制内由人来完成，因此将枯燥的任务留给AI。在适当的时候，所有的计算决策都可以完全由AI来完成以实现行业的最高效运作。尽管如此，希望终结者不会成为现实。
Harish Nivas是蠕虫物联网的撰稿人。自我描述：电气工程专业即将毕业。热衷于一切科学 - 汽车，科技，等等。该文章首次发表在蠕虫物联网。