再生能源
爲應對全球變暖及化石能源日益枯竭,可再生能源開發利用日益受到國際社會的重視,大力發展可再生能源已成爲世界各國的共識。風能、太陽能、水能、生物質能近年來因其綠色、低碳、可再生等特點,受到越來越多的關注。
量子智能數據推進可再生能源發展

全球能源結構重心正從化石能源轉向可再生能源。公共機構與民營企業致力於發展脫碳經濟。隨着能源轉型或 “綠色協議” 發展,新的生態圈正逐步成型,新科技也不斷湧現。助力可再生能源增長,提高能源利用效率。


全球電力及能源業務服務業者都在尋求更適切的預測方案,追求從發電、輸電、配電到售電流程最大供電穩定度。結合量子智能數據和人工智能技術平台,打造涵蓋能源預測、發電量和需求量分析、設備預診及巡檢等。分析可再生能源領域的完整生命週期,協助業者確保供電的穩定性,讓人們能夠持續享有便利舒適、高質量的清潔、廉價和穩定的能源。
可再生能源的利用和開發
從持續不斷地補充的自然過程中得到的能量來源
  • 太陽能發電
    太陽能以其清潔、安全、取之不盡、用之不竭等顯著優勢,具有可再生、能量大、普遍的特點。成為發展最快的可再生能源之一。太陽能技術,包括利用太陽能光伏板和太陽能集熱器儲存能量。
  • 風能發電
    主要是以風能作動力和風力發電兩種形式。風能是一種可以替代燃煤鍋爐供暖並提高風能消納能力的變革性潔凈能源技術,具有環保、低碳、高效、高可靠、低成本優勢,離岸風電場是再生能源發展不可或缺的一環。
  • 水力發電
    水能主要用於水力發電。水力發電將水的勢能和動能轉換成電能。水力發電的優點是成本低、可連續再生、無汙染。缺點是分布受水流、氣候、地貌等自然條件的限製大。容易被地形、氣候等多方面的因素所影響。
  • 地熱能
    地熱能是由地殼抽取的天然熱能,能量來自地球內部的熔巖,高溫熔巖將附近的地下水加熱,加熱了的水最終會滲出地面。運用地熱能最簡單和最合乎成本效益的方法,就是直接取用這些熱源,並抽取其能量。地熱能分布廣泛但不均衡。
  • 再生能源應用挑戰
    預測可能用量及故障、預定維護和優化
  • 推動建設智能電網與蓄電池等電力調節儲存系統
    加快儲能電站建設和新型儲能技術研發應用,推進配電網改造和智能化升級,透過量子智能數據分析及5D建模能實時掌握發電機組與輸電網絡的運作狀況,確保發電量可以維持在一定標準上,維持電網的穩定性。
  • 預測能源發電量和需求量
    由於影響的變量太多,可再生能源發電量很難被預估。通過量子智能計算分析不同環境數據,進行階層分析,不同產業或氣候的用電需求差異很大,必須階層式拆解才能做好預測。達到精準預測需求量並藉由完善事前規劃降低營運成本。
  • 現場工作人員和運營中心之間的實時協作
    通過量子智能計算,在新能源領域工作人員能夠製定創新的使用案例,人工智能協作驅動的5D建模實現可視化和遠程操作,降低工作人員親自檢查故障的需要,增加安全性。現場工作人員和運營中心之間無縫協作和優化所需數據。
  • 人工智能分析設備預診
    提前掌握設備健康狀態、減少非預期停機風險
  • 人工智能提供實時監控
    量子智能數據和人工智能協作進行電廠設備實時監控,幫助能源業者提前掌握設備健康狀態。在故障發生之前或當下,實時告警相關人員,並實時提供不同的警報、警告或預測。
  • 量子智能計算提前找出潛在問題
    通過量子智能計算高效找出不易發覺的問題。5D建模偵測發電機組是否有潛藏異常問題; 診斷變壓器的健康度,及早掌握零件可能發生的故障,做好維修排程規劃,透過精準的維修排程規劃,大幅降低每年發電機組及變壓器故障帶來的損失。
  • 基建後期運維巡檢應用
    人工智能機器人運維應用方案
  • 人工智能機器人現場勘測
    智能機器人通過數據分析規劃航線進行測量,高效準確評估項目場地。進行標準化的現場評估數據監測,簡化數據釆集及評估流程,加快項目選址和規劃過程。
  • 人工智能機器人項目管理
    建立數據庫進行能源廠區智能化管理。實時展現電網運行狀況,提供緊急情況下相應數據分析和應對預案。通過場景數據化及5D建模,能夠同時管理更多項目。
  • 人工智能機器人項目巡檢
    運維巡檢,確保運維施工現場的安全,減少意外事故發生概率。降低風險、檢測損壞和維護問題,降低工作人員進行屋頂檢查或地面調查的直接風險。
  • 選擇語言

    繁體中文