風力發電與能源轉型
能源轉型。能源系統中的重大結構變化。雖然當前的能源轉型可能被視爲一個現代挑戰，但在以前業界已經感受到了這種變化。例如，在19世紀，除了木材消耗的增加之外，煤炭的使用量也在增加。雖然這種轉變可能對環境産生了負面影響，但目前的能源轉型，即向可再生/可持續能源的轉變，是認識到全球碳排放應該降低的結果，例如，根據《巴黎協定》將全球變暖程度保持在最高2°C。
傳統能源生産部門（如石油和天然氣）的老牌實體正在向碳、捕獲、使用和儲存等新市場過渡（CCUS）；氫氣；太陽能；和風。特別是，隨著陸上風電場在世界各地變得司空見慣，風力發電的部署顯著增加。儘管海上風電技術可能沒有陸基風電技術那麽普遍，但該技術的部署也出現了類似的增長。例如，ScotWind計劃批准了17個在英國水域開發的項目。所選項目的總容量爲25吉瓦，預計一半以上的電力將由浮動風電場産生。
風力發電的廣泛概念已經存在了一段時間。動能由旋轉葉片産生。然後，旋轉運動通過齒輪箱傳遞到旋轉軸上，爲發電機提供動力。雖然通過這種風力渦輪機可以在陸上和海上都産生大量的電能，但收集産生的電力並控制向企業和家庭分配電力的電網最初並不旨在接收這種電力。風力發電代表了與現代電氣系統整合的許多技術挑戰。然而，新興技術的存在可以應對這些挑戰。考慮如何保護這些發展中領域的創新，並注意這些領域引入的複雜性，將確保在這個領域運營的公司最大限度地提高其研發支出的回報和價值。
電氣系統挑戰
在行業中采用人工智能（AI）和物聯網設備等尖端技術，旨在以新穎的方式應對這些挑戰。
例如，風力發電的一個常見技術挑戰是陸上風電場不能始終如一地産生能源。即使在最佳位置以及物理障礙物中不斷變化風速也會發電不一致。這不僅使風電場效率低下，也會給電網帶來必須處理不同的輸入功率水平的問題。海上風電場通常代表更可靠的發電來源，因爲它們可以坐落於風力較高的地區；然而，效率低下的情况依然存在。例如，風力渦輪機通過電力電子轉換器和較長海底電纜連接，這可能導致不必要的諧波電壓和電流。
爲了解决這些問題，電網需要快速適應風力發電的變化性。預測發電量的能力不僅可以提高發電效率，還可以提升風電場的價值。最近，機器學習（ML）算法已經在天氣預報和歷史渦輪機數據上進行了訓練，以便在實際發電之前預測風力發電情况。ML模型能够在發電之前向電網推薦最佳交付承諾，從而提供可以預定的能源。這些項目已經顯示出風電場盈利能力的提高，無論是在陸上還是海上，都使風電場的投資更具吸引力。進一步的人工神經網絡（ANNs）通常反映生物神經元，由與加權鏈接連接的輸入、隱藏和輸出層組成，已被用於構建預測風速的模型。ANNs還被用於風力渦輪機控制和整個風電場的優化。使用這種先進的算法提供了提高風電場整個運營效率的可能性，從而提高了盈利能力。
此外，將ML應用於需求方響應代表了另一種可能的效率改進和應用。AI方法可用於瞭解消費者偏好，處理動態定價以及安排和控制設備充電。雖然這不一定是風力發電獨有的，但這可以進一步提高整體系統的效率。
製造和安裝風力渦輪機的成本以及相關的基礎設施，如布綫和變電站，已經减少。然而，維護和運營風電場的成本仍然很高，尤其是海上風電場。鑒於海上風電場所處的惡劣環境，一個問題是如何始終保持渦輪機的工作生産。風電場的位置可能會使現場監控的成本過高且危險。在新的和發展中的風電場中，運營中心用於從位於風電場的物聯網（IoT）傳感器收集數據。這種傳感器不僅可以收集風電場的運行數據，還可以收集疲勞、應力和應變條件以預測故障，從而實現先發制人的維修。事實上，連接設備和人工智能的結合已被用於解决遠程監控問題，在檢測風力渦輪機故障方面取得了巨大效果。例如，正在進行的Innovate UK研發項目發現，機器人和人工智能在檢測風力渦輪機故障方面的準確率比傳統方法高出約14%。
研究還發現連接到風電場的組件代表潜在的故障點。例如，海底電力電纜故障經常被報告爲海上風電場的主要問題。據報道，此類故障占與風電保險索賠相關的成本的75-80%，而據估算，布綫占海上風電場總成本的9%左右。雖然增加材料製造支出並將額外的冗餘電纜計算在內代表了此類故障的可能解决方案，但采用AI和IoT設備檢測的類似組合可能會提供更具成本效益的解决方案。
雖然物聯網設備和人工智能的使用都爲現代風力發電的技術挑戰提供了可能的解决方案，但兩者都存在與大數據相關的其他問題。運營與許多風電場接口的智能電網的配電系統運營商（DSO）正在尋求提高其電網的效率。物聯網設備提供的實時監控使這樣的智能電網能够識別所連接風電場的故障並做出適當的響應。此外，由所述AI算法輸入和輸出的數據代表了額外的有價值信息。一些DSO正在轉向第三方公司，這些公司更有能力處理如此大量的數據並提供外包解决方案。
這引發了一些潜在的問題。隨著使用智能電錶的電網消費者數量的增加，數據共享不僅是一個潜在的隱私問題，而且可能是一個複雜的所有權問題。隱私問題可能需要用戶教育和參與。關於所有權，數據價值鏈中的參與者可以聲稱對數據的合法所有權，因爲他們自己生成數據，或者因爲他們使用、編譯、選擇、構建、重建、豐富或以其他方式增加數據的價值。國家立法可能很複雜，無法規範此類數據的所有權。收集數據和人工智能算法應用的全球性可能會使問題進一步複雜化，因爲不同的司法管轄區可能有不同的法律來規範數據所有權，這使得單一政策難以面向全球運營商實施。
由於DSO運營著與多個風電場接口的智能電網，因此在數據交換中各方之間共享信息以增加協作可能會有好處。最近的研究表明，與單個連接相比，海上電網的協調部署具有成本優勢。但是，誰擁有接收來自多個第三方輸入的 ML 算法的輸出？如果算法的輸出導致保險索賠或電力斷供，誰來負責？所有權問題可能會使數據共享出現問題。
結尾辭
提高風力發電的采用率可以加速能源轉型，造福全球。ML和AI通常代表了一種新技術，可以解决運營風電場並將此類風電場（尤其是海上風電場）集成到電網中的技術挑戰。因爲利用專利等知識産權保護應用於風力發電的技術可以確保該領域的業務，保護ML算法的技術進步可以提高其創新的市場價值，同時也保護其先行者的專有優勢。然而，人工智能和物聯網設備的使用也帶來了潜在的挑戰。在協作協議的早期考慮數據所有權可爲所有談判方提供更高的透明度，從而加强業務關係並保護所有相關方。
毫無疑問，風力發電將成爲未來能源結構的重要組成部分。保護並在未來驗證當今的技術進步，將確保風力發電對所有參與者來說都是高效且高價值的。利用知識産權專家，意識到這些高科技領域的潜在法律陷阱，確保企業能够最大限度地提高其研發支出的價值。
