Публикации
2023 г. – новый этап практического применения CXL, статья
VMware сдвигает акцент в проекте Capitola на CXL, статья
Dell Validated Design for Analytics — Data Lakehouse: интегрированное хранилище данных, статья
OCP Global Summit: решения для Computational Storage и компонуемых масштабируемых архитектур, статья
Samsung CXL MemoryySemantic SSD: 20M IOPs, статья
UCIe – открытый протокол для взаимосвязи чиплетов и построения дезагрегированных инфраструктур, статья
Omni-Path Express – открытый интерконнект для экзафлопных HPC/AI-систем, статья
GigaIO: CDI_решение на базе AMD для высшего образования, статья
Энергоэффективные ЦОД на примерах решений Supermicro, Lenovo, Iceotope, Meta, статья
От хранилищ данных и “озер данных” к open data lakehouse и фабрике данных, статья
EuroHPC JU развивает НРС-экосистему на базе RISC-V, статья
LightOS™ 2.2 – программно-определяемое составное блочное NVMe/TCP хранилище, статья
End-to-end 64G FC NAFA, статья
Computational Storage, статья
Технология KIOXIA Software-Enabled Flash™, статья
Pavilion: 200 млн IOPS на стойку, статья
CXL 2.0: инновации в операциях Load/Store вводаавывода, статья
Тестирование референсной архитектуры Weka AI на базе NVIDIA DGX A100, статья
Fujitsu ETERNUS CS8000 – единая масштабируемая платформа для резервного копирования и архивирования, статья
SmartNIC – новый уровень инфраструктурной обработки, статья
Ethernet SSD, JBOF, EBOF и дезагрегированные хранилища, статья
Compute, Memory и Storage, статья
Lenovo: CXL – будущее серверов с многоуровневой памятью , статья
Liqid: компонуемые дезагрегированные инфраструктуры для HPC и AI, статья
Intel® Agilex™ FPGA, статья
Weka для AI-трансформации, статья
Cloudera Data Platform – “лучшее из двух миров”, статья
Fujitsu ETERNUS DSP - разработано для будущего, статья
Технологии охлаждения для следующего поколения HPC-решений, статья
Что такое современный HBA?, статья
Fugaku– самый быстрый суперкомпьютер в мире, статья
НРС – эпоха революционных изменений, статья
Новое поколение СХД Fujitsu ETERNUS, статья
Зональное хранение данных, статья
За пределами суперкомпьютеров, статья
Применение Intel® Optane™ DC и Intel® FPGA PAC, статья
Адаптивные HPC/AI-архитектуры для экзаскейл-эры, статья
DAOS: СХД для HPC/BigData/AI приложений в эру экзаскейл_вычислений, статья
IPsec в пост-квантовую эру, статья
LiCO: оркестрация гибридныхНРС/AI/BigData_инфраструктур, статья
 
Обзоры
Все обзоры в Storage News
 
Тематические публикации
Flash-память
Облачные вычисления/сервисы
Специализ. СХД для BI-хранилищ, аналитика "больших данных", интеграция данных
Современные СХД
Информационная безопасность (ИБ), борьба с мошенничеством
Рынки
IBM повысит точность прогнозов солнечной энергии на 30%

27, июль 2015  —  Исследователи IBM (NYSE: IBM ) объявили о том, что благодаря способности к самообучению и применению когнитивных вычислений их система прогнозирования солнечной и ветровой энергии на 30% точнее своих аналогов, которые используют традиционные методы. Это достижение, достигнутое при финансовой поддержке Министерства энергетики США в рамках инициативы SunShot, открывает новые возможности для более эффективного управления солнечными ресурсами в условиях их возрастающей интеграции в энергетическую систему страны.

Кроме того, IBM объявила, что в течение ограниченного времени компания предоставит правительственным учреждениям и другим организациям в 48 континентальных штатах США прогнозы солнечной активности с пятикилометровым пространственным разрешением, которые помогут лучше рассчитывать поступление энергии и ее использование в электросети.

Исследователи IBM вместе с научными, государственными и отраслевыми партнерами в течение трех лет работали над созданием технологии прогнозирования энергопотребления и моделирования погодных сценариев. Система обладает способностью к самообучению, а также включает в себя решения для обработки больших данных и аналитики. Это позволяет ей в непрерывном режиме исследовать и улучшать точность прогнозов солнечной энергии, используя при этом множество погодных сценариев. Для сравнения, большинство современных методов прогнозирования опираются на отдельные модели погодных условий, которые не дают полного представления о переменных, влияющих на наличие возобновляемых источников энергии.

IBM предлагает использовать многопрофильную платформу для прогнозирования количества генерируемой возобновляемой энергии, в том числе ветра и воды. Она превосходит современные передовые системы благодаря набору алгоритмов машинного обучения, которые позволяют объединить информацию от сенсорных сетей и местных метеостанций, а также сведения о наблюдениях за движением облаков, полученных с помощью камер кругового обзора и спутников. Более того, решение включает множество моделей погодных сценариев. Система IBM является первым примером применения такого широкого спектра методов и инструментов прогнозирования, интегрированных на одной масштабируемой платформе.

« Постоянно повышая эффективность работы за счет предшествующего опыта, обработки данных о наблюдениях тысяч метеорологических станций и показателей в режиме реального времени, система IBM совмещает погодные сценарии с географической информацией для получения наиболее точных прогнозов как на ближайшие несколько минут, так и на недели вперед », – комментирует доктор Сыюань Лу, научный сотрудник отдела физической аналитики исследовательского центра IBM.

« Точное прогнозирование погодных условий позволит электроэнергетическим компаниям работать более эффективно и прибыльно. Это также может способствовать увеличению использования возобновляемых источников энергии как наиболее выгодных », – говорит Бри-Матиас Ходж, старший инженер-исследователь Национальной лаборатории возобновляемых источников энергии (НЛВИЭ) и соавтор проекта.

В 2013 году солнечная энергия в США была вторым по величине источником новых генерирующих мощностей после природного газа. [1] По данным исследованиям SunShot Vision Study, солнечная энергия может обеспечить до 14% американского спроса на электроэнергию к 2030 году и 27% к 2050 году.[2]

Сегодня, основными заказчиками технологий прогнозирования возобновляемой энергии выступают электроэнергетические компании и независимые операторы электроэнергетической системы (ISOs).

Тем не менее, из-за неизбежных трудностей при прогнозировании количества генерируемой солнечной и ветровой энергии электроэнергетические компании вынуждены увеличивать объемы резервных запасов по сравнению с теми, кто использует традиционные источники. Но в условиях стремительного роста количества солнечных электростанций и повсеместного увеличения уровня внедрения возобновляемой энергии необходимость в более четких прогнозах будет только возрастать.

« За последние пять лет мощность солнечных фотоэлектрических станций в Новой Англии резко увеличилась с 44 до 1000 мегаватт, – говорит Джонатан Блэк, ведущий инженер независимого оператора электроэнергетической системы Новой Англии по прогнозированию фотоэлектрической солнечной энергии и соавтор проекта. – Сегодня большинство солнечных установок в регионе не учитываются в системе распределения. Независимые операторы электроэнергетической системы не получают в режиме реального времени сведения о выработанных такими станциями ресурсах, несмотря на то, что они удовлетворяют часть общих потребностей в электроэнергии. Рост совокупного объема генерируемой солнечной энергии приведет к изменению ежедневного графика нагрузки системы и увеличит необходимость точного прогнозирования оптимального расчет поступления энергии и ее распределения операторами электросети ».

Инициатива SunShot Министерства энергетики США является федеральной программой по активному внедрению инноваций для повышения конкурентоспособности солнечной энергии по сравнению с традиционными источниками и получения оптимального соотношения « цена-качество » к концу десятилетия. Команда ученых IBM и Национальной лаборатории возобновляемых источников энергии представили документ о предварительных результатах исследований на конференции European Control Conference (ECC 2015) в Линце, Австрия.

Об IBM Research

Отмечая свое 70-летие в этом году, и объединяя более 3000 исследователей и 12 лабораторий на шести континентах, IBM Research продолжает определять будущее информационных технологий. В штате IBM Research трудятся шесть Нобелевских лауреатов, 10 сотрудников, награжденных Национальной медалью США в области технологий, 5 ученых, получивших Национальную медаль США в области науки, 6 лауреатов премии Тьюринга, 19 членов Национальной академии наук США и 14 членов Национального зала славы изобретателей США. Более подробную информацию можно получить по ссылке www.research.ibm.com

Источники:

[1] U.S. Energy Information Administration, Electric Power Monthly, December 2013 edition.

[2] R. Margolis, C. Coggeshall, and J. Zuboy, J., “SunShot vision study,” U.S. Department of Energy, Washington, D.C., 2012.

Публикации по теме
Специализ. СХД для BI-хранилищ, аналитика "больших данных", интеграция данных
 
Новости IBM

© "Storage News" journal, Russia&CIS
(495) 233-4935;
www.storagenews.ru; info@storagenews.ru.