14、可再生能源、能源消费与模式识别：大数据时代的能源变革

可再生能源、能源消费与模式识别：大数据时代的能源变革

1. 可再生能源的发展与挑战

1.1 可再生能源的兴起

为应对气候变化挑战，许多国家设定了未来十年可再生能源发电的严格目标，期望减少化石燃料的消耗。例如，欧盟致力于到2020年使可再生能源占其能源供应的20%。同时，对能源安全的强烈需求也推动着各国向可再生能源转型。目前，全球超过五分之一的电力来自可再生能源，风能、太阳能、水能、波浪能、潮汐能、地热能和生物质能等可再生能源在许多国家的普及率正在不断提高。

1.2 可再生能源带来的挑战

与传统化石燃料发电相比，可再生能源给电力系统带来了巨大的复杂性。在过去，使用化石燃料发电时，电力系统运营商相对容易提前规划并平衡供需。然而，风能等可再生能源引入了可变的供应形式。例如，风电场由于维护问题或设备故障，往往难以确定在任何给定时间有多少涡轮机在运行，这导致缺乏本地运营数据，难以理解风速与风力发电之间的关系。

此外，可再生能源发电在一些国家对市场电价的影响日益显著，因此准确的气象预报（如风速、降雨量、光照度和温度）对于确定电价至关重要。一些对冲基金甚至利用气象预报与电价之间的关系构建了盈利的交易策略。

1.3 可再生能源供应的特性

描述可再生能源供应的术语很重要，“间歇性”一词具有负面含义，因为它暗示电力供应只是简单地开关。实际上，风力发电更准确的描述应该是“波动性”。虽然单个风电场可能会因无风而不发电，但分散在一个国家的多个风电场的总发电量不太可能为零，因为不同地点的风力发电曲线不同。此外，通过结合多种依赖不同环境因素的可再生能源供应（如风能、潮汐能和太阳能），总发电量随时间的变化会更小。因此，精