台灣離岸風能大數據產業之發展與創新應用

此計劃為科技部2015年數位經濟前瞻技術研發與應用專案計畫是由國家高速網路與計算中心、應用科學研究中心、國立台灣海洋大學、台灣海洋科技研究中心與永傳能源公司合作進行。
 
計劃目的
 
以彰化外海選定最優風場之一的福海離岸示範風場為研究對象, 目標:
 
  • 重建過去5年風波流場大數據資料庫,提供未來3天高精度風波流場預測變化。
  • 利用大數據分析/AI協助離岸風力發電於規劃、 施工、 營運及維護等階段之成本降低與發電效益最大化。
  • 開發工程導向-個人型大數據/AI整合運算平台, 培養工程領域大數據/AI分析人才, 推廣產品至產官學。

 
應用成果:台灣離岸風能風波流動大數據資料庫建置
 
  • 採用多尺度天氣、 波浪、 海流模擬預測系統, 風場解析度可達600m
  • 分散式、平行運算功能之大數據平台
  • 銜接儲存海氣象模擬輸出之大量資料與觀測數據
  • 系統支援打數據/AI分析
     
應用成果:風場預測與風機軸承監測之深度學習分析
 
  • 深度學習RNN-LSTM模型,以離岸測風塔監測數據, 修正風場數模資料。
  • 模式預測與深度學習修正預測雙重機制演算法,提供離岸風能海氣象數據最高精準預測。
  • 深度學習RNN-LSTM建立風機軸承正常運轉之振動反應預測模型, 適用於風機軸承之健康監測。
  • NASA之軸承振動資料驗證診斷方法之可行性。
     
應用成果:個人型/移動式人工智慧與大數據在整合運算平台發展
 
  • 完成工程導向-個人型大數據/AI整合運算平台及 1+3 VM系統:
    • 1+3VM系統能對多重使用者同步進行雲端教育訓練
    • 1+3實體系統能讓使用者進行應用開發
  • 採用TensorflowOnSpark分散式深度學習架構,於Spark和Hadoop大資料平台進行分散式GPU深度學習分析,建立Benchmark示範案例