当“互联网+智慧能源”发展意见出台时，很多企业已经开始着手尝试示范项目。而被人提及最多的几家企业中，有一家另类的企业——远景能源。
今天，不少人对远景能源的印象常常是“热衷技术创新，拥有前沿新技术”。这是因为去年8月，其主导研发的EcoSwing超导风机，获得了欧盟“地平线2020计划”1亿元的基金。对于此次奖励，欧盟的理由是，EcoSwing超导风机项目将大幅度实现风机重量和成本的降低，风电度电成本有望下降至少30%以上。
但也有业内人士认为，远景能源中奖并非因为技术本身，而是能把“实验室里孵化的创意投入市场”。
从创新产品到创新平台
2007年成立时，远景能源算不上惊艳，人们以为，又一家风机制造企业诞生了。然而，远景能源的定位远远不是一家制造企业能承受的，思想的超前、与行业其他玩家明显的不同。
从风机制造切入，慢慢彰显战略布局。2008年4月，33台远景的1.5MW样机正式下线，交付龙源电力。在中国风机的黄金时期，这则新闻显得波澜不惊。
但从2009年开始，这家企业的新增装机量排名逐年上升。到2015年，中国风能协会表示，远景能源的新增装机容量已经排至第二名。
在远景能源自己看来，“业界黑马”的名号并非因为幸运，而是来自踏实的技术创新。根据远景能源战略及品牌负责人孙捷所说，在建立初始，公司确定了智能风机的技术路线，并把实验室的技术尽快应用在产品中，结果证实，这种可以“自我学习、自我修复”的风机，发电效率比同类产品高。
风机大企业有一个固定的套路——从风机制造商做起到一定阶段，会阐释发展能源管理业务。在2011年，远景全球研发智慧风场资产管理平台Wind OS及Wind OS高级应
用，2014年，远景能源采取“升级”行动，发布了格林威治云端风能投资管理平台。
按照远景能源的描述，这个从IBM手中抢到订单的系统，可以对风场的风机、测风塔、升压站等设备进行远程集中监控，并进行能量管理和报表管理的系统，最终实现降低新能源的投资风险的目的。走出第一步后，远景能源并没有继续沿着传统路径发展，而是在能源管理的垂直领域开挖。
2015年，其结合最新的大数据技术，发布了光伏电站风险评估评级产品，提升光伏电站资产的可融资性，给投资者提供更多参考，打造“光伏行业的穆迪”，并且最终形成一个全球能源互联网生态系统。
另一个把实验室思路搬进现实的构想，是在格林威治云端风能投资管理平台之后推出不久，远景能源在智慧城市方面的尝试。2014年，远景能源与新西兰当地资本合作，向新西兰第二大城市基督城，提供智慧城市的整体解决方案。
远景能源向《能源评论》表示，通过这个“智慧城市”管理平台，城市能源、建筑、交通、社区等海量数据被实时搜集，将人、商业、运输、通信和能源等城市运行的各个核心系统整合起来，进行“云端”数据分析与处理，将之转化为智能指令，优化城市载体的智能管理和使用效率。
用“轻资产”模式攒局能源领域
在工业领域，一个约定俗成的投资规律是“重资产、轻流动”。能源企业的第一笔投资，往往会用在建场和购买设备上，待公司运转到一定时期，再由“重资产”公司向“轻资产”公司转型。
而远景能源采取的“轻资产”模式，就让其更像科技公司，而不仅是风机制造企业。因为国内风机生产商普遍购买国外技术图纸，而后自行生产。但远景能源在2008年初创时的路线是，邀请专家研发高效产品，而后利用供应链采购零部件。
一个广为流传的说法是，CEO张雷为了在最大程度上降低物流成本，前往国际一流风电配套企业进行游说，劝说他们将工厂搬到江阴低碳产业园。最终，这座产业园中出现了全球三大叶片生产商之一LM公司在内的诸多零部件企业，但作为“攒局者”，远景能源只完成装配和集成工作。
这种模式，与苹果的“小而美”战略有类似之处。首先，产品线的简化，让远景能源可以集中公司的优秀研发人员以及其他资源，为拓展产品线，并构筑高技术壁垒奠定基础；其次，优选合作者并聚集在同一个地方进行生产，不仅节约成本，还可以解决因为业务外包而对质量忽视的问题。
远景能源轻资产思路的继续延伸，则可以体现在两大平台和未来的能源体系上。
以阿波罗光伏云平台为例，远景能源把自己比作第三方，先结合TUV莱茵在光伏行业线下强大的组件认证和检测能力，并加入国内多家银行、融资租赁公司、基金公司的评估。完成“攒局”之后，其自身不会介入光伏电站的实际交易环节，仅扮演作为服务提供者和平台建立者的角色。
而对于未来的能源系统，远景向《能源评论》表示，将会有数百亿的设备连接到互联网上，从手机到电动汽车，再到光伏电池板、风力发电机组，还有大量的储能电池。而远景的角色，仍然不会是厚重的资产拥有者，而是成为的机制建立者，这个机制将包含系统、法则、规律、参与方。
通过大数据挖金
不难看出，远景能源预期的模式与按需交通服务企业Uber有相似之处。就像每一个用户只需要点击一下手机就能够找到一辆出租车，车辆会在最短的时间内到达用户的所在地点，并且将用户送至他们想去的任何地方一样，用户通过远景能源的系统，可以灵活地掌握和使用与能源有关的信息。
可以想见，依靠独家技术、巨大市场和政策支持，远景能源做成平台的客观条件已经齐备。但在做成之后，能否运营则是对于盈利模式的考验。要知道，估值高并不意味着盈利好。一个最明显的例子就是Uber。
不久前，Uber已经在美国以外的发达国家市场开始盈利，即从用户支付的费用中提取25%的分成。但最大的市场——中国和东南亚，Uber依然深陷亏损泥潭。Uber将自己的亏损，归结于“由于给予司机的激励和补贴要多于乘客支付的费用”。但有人指出，其亏损的根源在于平台盈利模式。
对于整合偏向消费品领域的出租车和用户，平台模式盈利尚且需要至少3年或者更长时间，那么，面对重资产的能源行业，远景能源的难度或许更大。2年前，就有媒体问及其盈利模式，当时的回答是尚不明确。当下，其仍没有向媒体明确表示将采取怎样的盈利模式。
但是，如果盘点其资本动作，会发现远景能源有自己的“炼金”方式。
首先，这家公司从不吝惜对于高科技的大笔投入。2015年，远景能源在硅谷组建了全球数字能源创新中心，成立2亿美元互联网能源技术风险投资基金，针对的方向，即是大数据、人工智能和信息安全等技术领域。
仅在2016年5月，远景能源就有三次资本动作——5月初，宣布全资收购了位于挪威的欧洲第二大新能源资产管理软件公司BazeField；5月中旬，战略投资电动汽车充电网络公司ChargePoint；5月底，战略投资智能电网大数据技术公司AutoGrid。
众所周知，无论是外国的苹果，还是中国的小米，但凡科技公司都会有自己的产品，而生态系统是生发于产品，让产品锦上添花，让用户建立深度黏性的工具。而平台，则因为没有产品，前期大都需要先通过烧钱获得用户，在用户免费使用获得良好的体验之后，开始慢慢收费或者是以其他方式向用户收费，产生盈利。而作为有制造基础的企业，远景能源的产品可以让自身的潜力不断被持续挖掘，帮助平台平稳过渡到免费到付费的临界点。
下一步，远景能源则把盈利点放在能源的数据上。孙捷指出，“只要使用的用户——电站接盘者、电厂投资人、银行、保险公司甚至设计院——有什么诉求，我们就可以通过数据开发提供解决方案。”
可再生能源发展现状及趋势 能源是经济和社会发展的重要物质基础。随着世界范围内的能源短缺，以及各国对环境保护的日益重视，开发和研究可再生能源来代替被过度开采和使用的不可再生能源，已是各国政府在资源利用方面共同的发展方向。 世界可再生能源产业发展现状 上世纪70年代以来，可持续发展思想逐步成为各国共识，可再生能源的开发和利用受到各国政府的高度重视，许多国家将可再生能源的发展作为能源战略的重要组成部分，纷纷提出明确的发展目标，制定颁布了相关政策与法律法规，使可持续能源产业在近年来得到迅速发展，可再生能源产业，如光伏发电、风能、太阳能等技术的开发应用已成为各类能源中发展最为快速的热点领域。 美国是能源消耗大国，也是全球人均温室气体排放水平最高的国家。为降低对其他国家的能源依赖以及寻求可持续发展的道路，美国近年来不断出台多项能源政策，以立法和财政补贴的形式扶持可再生能源产业的发展。美国国会议员表示将推动税法改革，促进可再生能源项目享受到与石油项目一样的税收政策。税法改革提案的发起者认为，可再生能源发展势头强劲，应该允许
风能、太阳能、生物燃料等可再生能源项目以“业主有限合伙制企业”的性质征税。这种形式的税收结构允许企业从股票市场募集资金，并使企业可以避免缴纳收入所得税。 欧盟是世界上可再生能源发展最为迅速的地区。目前欧盟能源的进口依存度达50%。随着经济不断发展，这一数字将不断增加，欧盟能源安全令人担忧。为此，欧盟制定了相关策略，积极开发可再生能源。欧盟1997年颁布可再生能源发展白皮书，提出到2050年，可再生能源在整个欧盟国家的能源构成中要达到50%。白皮书中提到的计划包括欧盟内部的市场手段，进一步鼓励可再生能源利用的政策，以及各国在可再生能源领域中的投资及信息共享，对此欧盟各国纷纷采取对应措施来响应。 以德国为例，2011年9月，德国经济部、环境部和科技部等部门曾联合颁布了德国第6个能源研究计划，重点集中在可再生能源技术研发、提高能源效率、能源存储技术和电网技术改进等方面。德国联邦经济部、环保部等部门联合制定了长期能源转型战略，规划了未来40年德国能源转型的主要目标。 德国在2004年、2008年曾两次修订《可再生能源法》，明确提出要在考虑规模效应、技术进步等因素的影响后，逐年减少对可再生能源新建项目的上网电价补贴，促进可再生能源市场竞
区域能源互联网构架下的「综合能源服务」从2015年7月国务院印发《关于积极推进“互联网+”行动指导意见》提出“互联网+”智慧能源行动，到2016年2月国家发改委等联合印发《关于推进“互联网+”智慧能源发展的指导意见》。再到6月份国务院常务会议审议国家能源局《关于实施“互联网+”智慧能源行动的工作情况汇报》，以及7月4日国家发改委、国家能源局进一步发布《关于推进多能互补集成优化示范工程建设的实施意见》。能源互联网在相关方面推动下，逐渐步入试点落地阶段。 一、能源互联网的模式和发展理念 近年来，随着化石能源枯竭以及环境危机加重，人类社会发展与传统能源结构的矛盾日益突出，世界范围内对能源供给与结构转变的需求愈发高涨，能源产业催生众多发展方向，出现了能源互联网、分布式能源、低碳、可再生能源、绿色和智慧等热词。 这些词汇内在存在一些共性：互联、高效、服务和友好。互联是指同类能源互联（区域电网、气网等）、不同能源互联（如燃气转换为电、电转换为热等）以及信息互联（如大数据与智慧城市、不同行业和部门间的信息沟通等）；高效是指通过系统优化配置实现能源高效利用；服务是指从传统工程模式转化为为用户直接提供服务的模式；友好是指不同供能方式之间、能源供应与用户之间友好互动。 1、能源互联网的必然性 能源互联网是能源与信息深度融合的产物，是推动能源改革的必然之路。
（一）从技术层面。 目前能源供应模式已从集中式逐渐向集中式、分布式、微电网、户用式等多元供应发展。新能源发电技术、清洁能源发电技术、储能技术以及信息技术的发展，使能源互联网在技术上成为必然。 另外，信息技术包括物联网、大数据和云计算等技术，支撑着能源高效互联以及用户侧的友好交互。 （二）从机制方面。 新电改以及PPP政策在制度方面为能源互联网的实现提供了支撑。由于能源的优化配置涉及到各个行业间、各个地区间的利益博弈，传统能源企业从一开始的抗拒，到国家电网和中石油与BAT的跨行业合作，充分体现了传统能源企业对能源互联网大趋势从抗拒到顺应的转变。 能源和环境问题的加重倒逼能源体制改革，以及经济新常态下企业的转型发展使得能源互联网成为必然。 （三）从政策方面。 在新电改之前，输配售环节几乎完全由电力公司负责，售电模式基本为发电企业售电给电网企业，再由电网企业售电给用户。在这种模式下，分布式发电只能间接地与用户交互。但是，通过电力体制改革，将输配售各个环节解开，输配售各个环节的电价由政府核定，实施宗旨为“放开两头，管住中间，大力支持分布式发展”。新电改增加了用户对中间环节的可选择性，推动着新能源以及能源互联网的发展。 能源互联网的重点包括分布式发电、智能配电、智能用电以及用户侧的服务，其体现了三个密集特点：技术密集、资金密集和资源密集。在能源互联网的背景下，需求侧响应以及综合能源服务快速发展。 2、能源互联网的雏形 目前国内对能源互联网的定义还不完全清晰，看一下目前能源互联网的几种模式： 1)上海世博园智能电网综合示范工程 智能电网是能源互联网的基础，国家电网智能电网示范工程中，包括智能变电站、配网自动化、储能系统、新能源汽车、分布式能源接入。用电信息采集、电能质量监测
大数据发展的几大方向 大数据是目前最火热的一个词了，想必所有人，只要你接触网络，那你就应该听说过这个词。然而更多的人也只是听说过而已，对大数据并没有过多的了解，前几天我好多朋友就问我，大数据这么火，那它到底是做什么呢，这么火热的大数据前景究竟怎么样?今天我们就来探讨一下。 一、大数据的前景中国拥有世界上五分之一的人口，很多行业内专业人士断定中国在未来将成为大数据最重要的市场。中国的发展正在处于快速的上升期，中国产生的数据将是巨大的，而巨大的数据对大数据的发展将起到促进的作用，而大数据在中国市场的发展也将领先。如今，大数据作为中国官方重点扶持的战略性新兴产业，已逐步从概念走向落地“大数据”和“虚拟化”两大热门领域得到了广泛关注和重视，90%企业都在实用大数据。大数据将给中国的企业带来更广泛的发展机会，是值得大家重视的一个市场。 二、大数据发展的几大方向 方向一：大数据分析领域快速发展数据蕴藏价值，但是数据的价值需要用IT技术去发现、去探索，数据的积累并不能够代表其价值的多少。方向二：分布式存储有了用武之地大数据的特点就是数量多且大，这就使得存储的管理面临着挑战，这个问题就需要新的技术来解决，分布式存储技术将作为未来解决大数据存储的重要技术。方向三：大数据与云技术的结合如果再找一个可以跟大数据并驾齐驱的IT热词，云计算无疑是跟大数据关系非常大的一个词语。方向四：大数据将成为企业IT核心随着大数据价值逐渐被发展，大数据将成为企业IT的核心，毕竟在这个以盈利为主导的行业环境中，谁能够为企业带来更多的价值就将会更重要。了解详情 三、大数据就业前景好，工资高。大数据技术人才在中国市场目前非常紧缺，因此
中国可再生能源资源及开发现状和前景分析(D OC5) 可再生能源的进展是一个长期的过程,需要从战略、系统和技术方面进行持续突破,从政策方面进行坚持不懈的扶持,从市场方面进行持续培养和 完善,使可再生能源为人类的进一步进展做出奉献。 我国是世界能源生产大国和消费大国,2004年我国能源消费量超过19.7亿吨标准煤,全球能源消费总量是102亿吨标准油。中国占世界能源消费量的13.5%左右；但GDP按美元运算,2004年全球为4万亿,中国只有1.6万亿,仅占世界GDP的4.1%。 一、可再生能源资源及开发觉状 可再生能源的范畴专门广,要紧有水能、风能、太阳能、生物质能等。 (一)水能 水能现在是专门成熟的可再生能源。到2004年底,全世界约有8.5亿吨水电装机,占世界全部装机容量的20%多；我国有1亿千瓦的水电装机,占全国总装机容量的1/4,水电发电量3280亿度,占全部发电量的15%。我国水电技术专门成熟,不管是建设、治理、依旧设备制造,差不多上世界一流的。现在在建的有三峡工程,今年还打算开工金沙江1200万千瓦水电工程。 (二)风能 风能是继水电之后技术最成熟、最具商业化进展前景的新能源 技术。世界上风能进展专门快,去年底全世界差不多有4000多万千瓦的风电装机。我国风能已进展了20多年,但进展相对较慢。从资源来讲,我国有10
亿千瓦可开发的风电装机。其中,陆地资源量约 2.5亿千瓦,要紧分布在"三边"地区及东部沿海地区。这两年风电进展专门快,目前在建的风电装机达到3 00万千瓦。 (三)太阳能 专门多专家认为真正解决中国能源咨询题的将是太阳能。从太 阳能的资源和地区分布来讲,我国太阳能资源丰富,全国2/3地区日照小时数大于2200小时。太阳能专门稳固,技术也专门成熟,确实是成本太高。截至2 004年底,太阳光伏发电装机为 6.5万千瓦,要紧用于解决偏远地区和专门行 业用电咨询题。现在用得比较好的是太阳能热水器,中国大致有6500万平方米的使用量,占全球的近50%；年生产能力1500万平方米,二者均为世界第一。太阳能热水器能够节约专门多煤炭, 1平方米太阳能热水器,一年大致相当于130多公斤的煤炭,如果能够利用太阳能提供热水,节能作用不可小视。 (四)生物质能源 生物质能源是人类最古老的能源。包括:农作物秸秆、木材加工废弃物、畜禽粪便和工业有机废水、都市生活垃圾等。全世界将近20%的能源由生物质能源供给。从利用情形看,到2004年底,全国共建成农村户用沼气池1500多万口,年产沼气约55亿立方米；建成了生物质能发电装机容 量约为200万千瓦。此外, 利用陈化粮生产乙醇燃料的项目,正在全面推进,年生产能力将达到100万吨。 二、可再生能源进展存在的咨询题 可再生能源尽管有专门好的前景和专门大的资源量,然而确实存在一些咨询题,要紧表现在以下几个方面:
大数据前沿技术及应用（六）：大数据技术与发展前景（仅适用于2017年公需课）课后作业成绩:100分已通过重新测试 正确20 题错误0 题使用时间10分23秒 试卷说明： ◇本卷共20题，作答时间为30分钟，总分100分，60分及格。 ◇试卷年份：2017年 一、单项选择题（每题分。每题的备选项中，只有1个最符合题意） 1. 下列选项中不属于大数据环境下的分析和挖掘方法具有的挑战是（）。 A. 数据量的膨胀 B. 数据深度分析需求的增长 C. 自动化、可视化分析需求的出现 正确答案为：D 4. 据管理数据的模式分类，NoSQL 系统可以分为不包括（）。 A. 键值系统 B. 文档存储系统 C. 图数据库 D. 语音管理系统 正确答案为：D 7. 大数据营销是基于（）的基础上，描绘、预测、分析、指引消费者行为，从而帮助企业制定有针对性的商业策略。 A. 用户行为分析 B. 大数据分析 C. 用户数量分析 D. 云计算分析 正确答案为：B 5. 下列选项中不属于目前大数据计算模式重要发展趋势和方向有（）。 A. 主流的Hadoop 平台改进后将与其他计算模式和平台共存 B. 混合计算模式将成为满足多样性大数据处理和应用需求的有效手段 C. 内存计算将成为高实时性大数据处理的重要技术手段和发展方向 正确答案为：D 3. （）是指通过互联网采集大量的行为数据。 A. 大数据营销 B. 互联网营销 C. 大数据分析 D. 互联网分析 正确答案为：A 6. 大数据给存储系统带来的挑战中不包括（）。
A. 存储规模大 B. 存储管理复杂 C. 数据服务的种类和水平要求高 D. 安全要求高 正确答案为：D 2. 下列选项中不属于目前大数据分析与挖掘重要发展趋势和方向的是（）。 A. 更加复杂、更大规模的分析和挖掘 B. 大数据的实时分析和挖掘 C. 大数据分析和挖掘的基准测试 正确答案为：D 二、多项选择题（每题分。每题的备选项中，有2个或2个以上符合题意，至少1个错项.错选，本题不得分；少选，所选每个选项得0.5分） 9. 在科学大规模数据的并行可视化工作中，主要涉及基本技术有（）。 A. 数据流线化 B. 任务并行化 C. 管道并行化 D. 数据并行化 正确答案为：A,B,C,D 8. 实时流式大数据的处理的需求是（）。 A. 大数据系统实现低延迟处理 B. 强大而又灵活的复杂事件处理引擎 C. 具有容错和去重能力 D. 对流量进行控制和动态节点增加和删除的能力 正确答案为：A,B,C,D 11. 在大数据环境下，目前最适用的存储与管理软件技术是（）。 A. 分布式文件系统 B. 分布式数据库 C. 访问接口 D. 查询语言 正确答案为：A,B,C,D 12. 对大数据的使用者、研究者、开发者以及上级主管部门，提出如下建议有（） A. 提高用户对大数据可用性的重要性的认识 B. 加强对大数据可用性评估和保证的关键技术的研究和开发。 C. 注重大数据可用性的评估，加强数据质量保证软件的开发和推广。 D. 尽快建立关于大数据可用性的标准，保证大数据的统一质量。 正确答案为：A,B,C,D 10. 大数据时代企业对数据的管理、查询及分析的需求变化主要集中在（）。
如今的大数据不再是一个流行术语，在大数据行业火热的发展下，大数据几乎涉及到所有行业的发展。国家相继出台的一系列政策更是加快了大数据产业的落地，预计未来几年大数据产业将会蓬勃发展。 未来大数据产业发展的趋势之一：与云计算、人工智能等前沿创新技术深度融合。大数据、云计算、人工智能等前沿技术的产生和发展均来自社会生产方式的进步和信息技术产业的发展。而前沿技术的彼此融合将能实现超大规模计算、智能化自动化和海量数据的分析，在短时间内完成复杂度较高、精密度较高的信息处理。百度大脑也结合了云计算、大数据、人工智能等多种技术，配合实现强大性能。 未来大数据行业发展趋势之二：针对制造业的大数据解决方案不断升级，助力智能制造。制造业产品的全生命周期从市场规划、设计、制造、销售、维护等过程都会产生大量的结构化和非结构化数据，形成了制造业大数据。除此以外，制造业大数据还具多源异构、多尺度、不确定、高噪声等特征。在《智能制造发展规划 2016-2020》中，明确提出 2025 年前，推进智能制造实施“两步走”战略：“第一步，到 2020 年，智能制造发展基础和支撑能力明显增强，传统制造业重点领域基本实现数字化制造，有条件、有基础的重点产业智能转型取得明显进展;第二步，到 2025 年，智能制造支撑体系基本建立，重点产业初步实现智能转型”。而在大数据细分市场中行业解决方案占比最高达 34.3%，将在智能制造产业发展中起到重要作用。
未来大数据产业前景一片大好，如果你也想加入大数据行业，可以来老男孩教育大数据培训进行专业系统的学习，还可以在老男孩教育官网上查看最新的大数据学习路线，做到心中有数，还有大量的免费大数据学习资料帮助学员快速入门。 本文内容由北大青鸟佳音校区老师于网络整理，学计算机技术就选北大青鸟佳音校区！了解校区详情可进入https://www.doczj.com/doc/7a9516060.html,网站，学校地址位于北京市西城区北礼士路100号！
中国可再生能源的前景及其对策 以风能、太阳能为例 廖俊峰 （文山学院 信息科学学院 11物理教育 云南 文山 663000） 摘要：由于传统能源的枯竭和对环境的破坏，发展可再生资源产业已近成为国际社会的共识。本文通过对中国可再生能源产业，尤其是太阳能、风能资源的现状以及市场需求进行分析，研究可再生能源产业在中国的发展前景极其所面临问题和相应对策。 关键词：1、可再生能源（风能、太阳能、风力发电）；2、光伏产业；3、存在问题、解决对策 1 发展可再生能源产业背景和意义 1.1 传统能源产业的现状及弊病 能源是人类生存和发展的重要物质基础之一。以煤、石油、天然气等化石燃料为代表的传统能源已经伴随人类走过了一百多年，从探明的储量分析，现在地球能源的总储量为：石油一万亿桶、天然气120万亿立方米、煤炭一万亿吨。】【1J 根据世界能源部门的预测，仅按照目前全世界对化石燃料的消耗速度计算，这些能源可供人类使用的时间大约还有：石油40-50年、天然气50-60年、煤炭200-220年。我国石油藏量仅占世界总量的2.3%，可需求却在大幅增长，导致我国50%以上的石油需要依赖进口。能源安全形势不容乐观，还价预测，化石燃料的终结者可能不只是其有限的储量，而是人类对生存环境所带来的严重威胁和挑战。 1.2 可再生能源产业成为世界共同的选择 发展可再生能源，减少对化石燃料的依赖，已成为国际社会的共识，其中太阳能和风能发电是全球发展最快的可再生能源利用技术。欧盟是世界上可再生能源展业发展最快的地区。因此中国工程院在“能源发展战略报告”中指出：发展可再生能源是我国的必然选择，其中，发挥重大作用的将是大规模开发风能、太阳能。 在正泰太阳能公司的一份行业调研报告中显示，我国2011年以前，当年扩张的产能几乎都能够被次年新增的市场需求消纳，但2011年之后我国光伏组件制造业出现了严重的产能过剩情况，其在2011年的组件总产量远远超过了2012年的需求规模。2013年国内需求虽然有所回暖，但国内光伏组件供过于求的局面仍未得到根本性的扭转的。】【1J 对比晶科、英利、天合、阿斯特以及第一太阳这几家光伏企业在2013年1季度销售、毛利率、净利润情况，不难发现以光伏发电为主的阿斯特、第一太阳的财务盈利表现明显好于以光伏组件制造为主的其他几家企业。 】【2J 2 太阳能和风能的资源状况及应对现状 2.1 太阳能来源及应对现状 太阳是巨大的巨变反应堆，聚变释放的能量以光辐形式送到地球，成为最可以来的初级能源，同时，太阳能是发展最快的能源。由世界与我国各种可再生能源资源量看，太阳能是最主要的可再生能源资源。因此，太阳能资源的运用是未来可再生能源开发的主要方向。进入2000年后，太阳能光伏行业投资持续升温，成为市场追逐的热点，全球太阳能电池组件的年均增长率高达30%以上，光伏行业（指把太阳能通过太阳能电池转化成电能的产业）成为全球发展最快的新兴行业之一。光伏发电具有不需要燃料、环境友好、无转动部件、维护简单、由模块组成、功率可大可小等突出优点，其应用范围十分广阔，遍及各行各业收到普
远景能源科技有限公司 EN15风机 现场电气安装手册EP15.X-1-11.1
版本历史:
目录： 1。动力电缆敷设与连接 (3) 2．控制、动力和通讯电缆的敷设与接线 (6) 3．风速仪，风标及航空灯的安装与接线 (8) 4．轮毂内变桨柜接线 (10) 5．塔筒内照明与插座电缆敷设与连接 ................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 错误！未定义书签。6．机舱内照明的连接.............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................. 错误！未定义书签。7．电葫芦供电电缆的敷设与连接 ........................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 错误！未定义书签。8．防雷接地系统的连接.. (14) 9．清洁整理风机 (16) 附录一：离开风机检查内容 (17) 附录二：塔筒电缆预留长度参考 (17)
大数据技术进展与发展趋势 在大数据时代，人们迫切希望在由普通机器组成的大规模集群上实现高性能的以机器学习算法为核心的数据分析，为实际业务提供服务和指导，进而实现数据的最终变现。与传统的在线联机分析处理OLAP不同，对大数据的深度分析主要基于大规模的机器学习技术，一般而言，机器学习模型的训练过程可以归结为最优化定义于大规模训练数据上的目标函数并且通过一个循环迭代的算法实现，如图4所示。因而与传统的OLAP相比较，基于机器学习的大数据分析具有自己独特的特点[24]。图4 基于机器学习的大数据分析算法目标函数和迭代优化过程（1）迭代性：由于用于优化问题通常没有闭式解，因而对模型参数确定并非一次能够完成，需要循环迭代多次逐步逼近最优值点。（2）容错性：机器学习的算法设计和模型评价容忍非最优值点的存在，同时多次迭代的特性也允许在循环的过程中产生一些错误，模型的最终收敛不受影响。（3）参数收敛的非均匀性：模型中一些参数经过少数几轮迭代后便不再改变，而有些参数则需要很长时间才能达到收敛。这些特点决定了理想的大数据分析系统的设计和其他计算系统的设计有很大不同，直接应用传统的分布式计算系统应用于大数据分析，很大比例的资源都浪费在通信、等待、协调等非有效的计算上。传统的分布式
计算框架MPI（message passing interface，信息传递接口）[25]虽然编程接口灵活功能强大，但由于编程接口复杂且对容错性支持不高，无法支撑在大规模数据上的复杂操作，研究人员转而开发了一系列接口简单容错性强的分布式计算框架服务于大数据分析算法，以MapReduce[7]、Spark[8]和参数服务器ParameterServer[26]等为代表。分布式计算框架MapReduce[7]将对数据的处理归结为Map和Reduce两大类操作，从而简化了编程接口并且提高了系统的容错性。但是MapReduce受制于过于简化的数据操作抽象，而且不支持循环迭代，因而对复杂的机器学习算法支持较差，基于MapReduce的分布式机器学习库Mahout需要将迭代运算分解为多个连续的Map 和Reduce 操作，通过读写HDFS文件方式将上一轮次循环的运算结果传入下一轮完成数据交换。在此过程中，大量的训练时间被用于磁盘的读写操作，训练效率非常低效。为了解决MapReduce上述问题，Spark[8] 基于RDD 定义了包括Map 和Reduce在内的更加丰富的数据操作接口。不同于MapReduce 的是Job 中间输出和结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，这些特性使得Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的大数据分析算法。基于Spark实现的机器学习算法库MLLIB 已经显示出了其相对于Mahout 的优势，在实际应用系统中得到了广泛的使用。近年来，随着待分析数据规模的迅速扩
大数据的应用领域和发展前景怎么样 随着大数据进军社会的各个领域，千锋教育培训机构在疯狂的输出大数据人才，力争打造大数据全才，就今年的综合情况来看，未来几年大数据在商业智能、政府服务和市场营销三个领域的应用非常值得看好，大多数大数据案例和预算将发生在这三个领域。 （1）商业智能 商业智能（Business Intelligence，简称：BI），又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。 过去几十年，分析师们都依赖来自Hyperion、Microstrategy和Cognos 的BI产品分析海量数据并生成报告。数据仓库和BI工具能够很好地回答类似这样的问题：“某某人本季度的销售业绩是多少？”（基于结构化数据），但如果涉及决策和规划方面的问题，由于不能快速处理非结构化数据，传统的BI会非常吃力和昂贵。大多数传统BI工具都受到以下两个方面的局限： 首先，它们都是“预设-抓取”工具，由分析师预先确定收集什么数据用于分析。 其次，它们都专注于报告“已知的未知”（Known unknowns），也就是我
们知道问题是什么，然后去找答案。（而大数据会给出一些未知的未知，也就是你没有想到的一些问题的结果）传统BI工具主要用于企业运营，侧重于成本控制和计划执行报告。 而大数据技术最主要的功能/应用是ETL（Extract、Transform、Load）。将近80%的Hadoop应用都与ETL有关，例如在导入Vertica这样的分析数据库之前对日志文件或传感器数据的处理。 今天计算和存储硬件变得非常便宜，配合大量的开源大数据工具，人们可以非常“奢侈”地先抓取大量数据再考虑分析命题。可以说，低廉的计算资源正在改变我们使用数据的方式。此外，处理性能的大幅提高（例如内存计算）使得实时互动分析更加容易实现，而“实时”和“预测”将BI带到了一个新的境界——未知的未知。这也是大数据分析与传统BI之间最大的区别。未来几年，随着企业间的兼并和新产品的不断推出，传统的BI工具将与大数据分析并存。 （2）公共服务 大数据另外一个重大的应用领域是社会和政府。如今，数据挖掘已经能够预测疾病暴发、理解交通模型并改善教育。
(一)资源潜力 根据初步资源评价，我国资源潜力大、发展前景好的可再生能源主要包括水能、生物质能、风能和太阳能。 1、水能 水能资源是我国重要的可再生能源资源。根据2003年全国水力资源复查成果，全国水能资源技术可开发装机容量为5.4亿千瓦，年发电量2.47万亿千瓦时；经济可开发装机容量为4亿千瓦，年发电量1.75万亿千瓦时。水能资源主要分布在西部地区，约70%在西南地区。长江、金沙江、雅砻江、大渡河、乌江、红水河、澜沧江、黄河和怒江等大江大河的干流水能资源丰富，总装机容量约占全国经济可开发量的60%，具有集中开发和规模外送的良好条件。 2、生物质能 我国生物质能资源主要有农作物秸秆、树木枝桠、畜禽粪便、能源作物(植物)、工业有机废水、城市生活污水和垃圾等。全国农作物秸秆年产生量约6亿吨，除部分作为造纸原料和畜牧饲料外，大约3亿吨可作为燃料使用，折合约1.5亿吨标准煤。林木枝桠和林业废弃物年可获得量约9亿吨，大约3亿吨可作为能源利用，折合约2亿吨标准煤。甜高粱、小桐子、黄连木、油桐等能源作物(植物)可种植面积达2000多万公顷，可满足年产量约5000万吨生物液体燃料的原料需求。畜禽养殖和工业有机废水理论上可年产沼气约800亿立方米，全国城市生活垃圾年产生量约1.2亿吨。目前，我国生物质资源可转换为能源的潜力约5亿吨标准煤，今后随着造林面积的扩大和经济社会的发
展，生物质资源转换为能源的潜力可达10亿吨标准煤。 3、风能 根据最新风能资源评价，全国陆地可利用风能资源3亿千瓦，加上近岸海域可利用风能资源，共计约10亿千瓦。主要分布在两大风带：一是“三北地区”(东北、华北北部和西北地区)；二是东部沿海陆地、岛屿及近岸海域。另外，内陆地区还有一些局部风能资源丰富区。4、太阳能 全国三分之二的国土面积年日照小时数在2200小时以上，年太阳辐射总量大于每平方米5000兆焦，属于太阳能利用条件较好的地区。西藏、青海、新疆、甘肃、内蒙古、山西、陕西、河北、山东、辽宁、吉林、云南、广东、福建、海南等地区的太阳辐射能量较大，尤其是青藏高原地区太阳能资源最为丰富。 5、地热能 据初步勘探，我国地热资源以中低温为主，适用于工业加热、建筑采暖、保健疗养和种植养殖等，资源遍布全国各地。适用于发电的高温地热资源较少，主要分布在藏南、川西、滇西地区，可装机潜力约为600万千瓦。初步估算，全国可采地热资源量约为33亿吨标准煤。 (二)发展现状 经过多年发展，我国可再生能源取得了很大的成绩，水电已成为电力工业的重要组成部分，结合农村能源和生态建设，户用沼气得到了大规模推广应用。近年来，风电、光伏发电、太阳能热利用和生物质能高效利用也取得了明显进展，为调整能源结构、保护环境、促进经济
伴随着大数据时代的到来，人工智能技术的火热，很多人开始了对大数据、人工智能技术的研究。 2018 年1 月教育部印发的《普通gao中课程方案和语文等学科课程标准》新加入了数据结构、人工智能、开源硬件设计等AI 相关的课程。这意味着职场新人和准备找工作的同学们，为了在今后十年内不被淘汰，你们要补课了，从初中开始。 但时光一去不复返，对于已经升入大学，但还没有接触到大数据、人工智能技术的小伙伴又该怎么办呢？面对诱人的就业前景，正在向你招手的大好机遇，怎么能不心动？怎么能不想踏入这两大行业？ 据数据统计分析，大数据人工智能尖端人才远远不能满足需求。行业风口的人工智能，在中国人才缺口将超过500 万人，而中国人工智能人才数量目前只 有5 万（数据来自工信部教育考试中心）。 并且目前岗位溢价相当严重，2017 年人工智能在互联网岗位薪酬中位列第三，月薪20.1k，如果按照普遍的16 月薪酬计算，那么人工智能在2017 年一年的薪酬就是2.01*16=32.16 万。那么再来看一组2018 的薪酬数据：
所以如果你对自己的专业/工作不满意，现在正是进入人工智能ling域学习就业/转业的绝佳时机。 在面对众多的数学知识和编程知识里，自学会让大家耗费大量的时间金钱。因此，课工场成都基地大数据培训教育学院2018 重磅推出大数据人工智能课程，采用“T”字形的思维，以大数据的深度为主，以机器学习、云计算等作为宽度，相辅相成。成就无数大学生进入大数据人工智能ling域的梦想。 此外课工场成都基地大数据课程定期组织与一线名企的工程师进行面对面的就企业当下的项目讨论与研发，进而验证所学技术的正确方向。从宏观上讲述了大数据的特点，商业应用，发展和职业前景。然后对主流数据技术和生态圈进行了介绍，了解其他和大数据技术之间关系，然后对不同类型的大数据的分析和处理系统，解决方案和行业案例进行剖析和讲解。 以北京的中关村、西二旗等IT 公司密集的公司为技术背景，数据来源于一 线互联网公司的源数据，有一定的商业价值，并严格把控实际项目的前瞻性，如：Spark 的版本迭代，机器学习中的算法革新。学员实战项目贯穿整个教学环节，潜移默化的培养学生放眼全局，排查技术难点，既能独立思考，又能组织团队开发。 希望能帮到大家。
大数据发展趋势势 2011年，IBM的“沃森”超级计算机在美国著名智力竞赛节目《危险边缘》上击败两名人类选手而夺冠。（3分） ? A. 是 ? B. 否 北京航空航天大学创办了国内第一个“大数据科学与应用”软件工程硕士专业。（3分） ? A. 是 ? B. 否 人工智能够和人一样进行感知、认知、决策、执行的人工程序或系统。（3分） ? A. 是 ? B. 否
大数据开发的根本目的是以数据分析为基础，帮助人们做出更明确的决策，优化企业和社会运转。（3分） ? A. 是 ? B. 否 机器学习就是通过算法，使得机器能从大量历史数据中学习规律，从而对新的样本做智能识别或对未来做预测。（3分） ? A. 是 ? B. 否 目前，我国政府、企业和行业信息化系统建设往往缺少统一规划和科学论证，系统之间缺乏统一的标准，形成了众多“信息孤岛”。（3分） ? A. 是 ? B. 否 当前，企业提供的大数据解决方案大多基因Hadoop开源项目。（3分）
A. 是 ? B. 否 由于大数据处理多样性的需求，目前出现了多种典型的计算模式，包括大数据查询分析计算、批处理计算、流式计算、图计算等。（3分） ? A. 是 ? B. 否 大数据分为“结构化数据“与”非结构化数据”。（3分） ? A. 是 ? B. 否 大数据成熟催化了人工智能的进步，深度学习带来算法上的突破则带来了人工智能浪潮。（3分）
A. 是 ? B. 否 知识图谱是一种基于图的数据结构，由节点和边组成。（3分） ? A. 是 ? B. 否 大数据的发展趋势中的智能化关键技术包括感知技术、自然语言技术、交互技术以及决策等。（3分） ? A. 是 ? B. 否 2012年7月国务院发布的《“十二五”国家战略性新兴产业发展规划》中明确提出支持海量数据存储、处理技术的研发和产业化。（3分） ?
2017年公需课考题大数据技术与发展前景1 【单选】（）是一种高实时性的计算模式。 ? A. 批处理计算 ? B. 流式计算 ? C. 查询分析计算 ? D. 数据挖掘计算 ? A ? B ? C ? D ?正确答案：B 2 【单选】数据的可用性取决于（） ? A. 数据分析 ? B. 数据集采 ? C. 数据质量 ? D. 数据需求 ? A ? B ? C
? D ?正确答案：C 3 【单选】批处理和复杂数据挖掘计算通常属于（） ? A. 分析计算 ? B. 实时计算 ? C. 查询计算 ? D. 非实时计算 ? A ? B ? C ? D ?正确答案：D 4 【多选】目前大数据分析与挖掘重要发展趋势和方向有（）? A. 更加复杂、更大规模的分析和挖掘 ? B. 大数据的实时分析和挖掘 ? C. 大数据分析和挖掘的基准测试 ? B
? C ?正确答案：A B C 5 【多选】从数据处理类型来看，大数据处理可分为（）? A. 传统的查询分析计算 ? B. 复杂的数据挖掘分析计算 ? C. 数据纵向挖掘分析计算 ? D. 数据横向挖掘分析计算 ? A ? B ? C ? D ?正确答案：A B 6 【多选】大数据查询分析计算的典型系统包括（） ? A. Hadoop36下的HBase 和Hive ? B. Facebook开发的Cassandra ? C. Google 公司的Dremel ? D. Cloudera 公司的实时查询引擎Impala ? A
? B ? C ? D ?正确答案：A B C D 7 【判断】云计算IT资源庞大、分布较为广泛，是异构系统较多的企业及时准确处理数据的有力方式（）? A. 正确 ? B. 错误 ?正确 ?错误 ?正确答案：正确 8 【判断】最适合于完成大数据批处理的计算模式是Spark（） ? A. 正确 ? B. 错误 ?正确 ?错误 ?正确答案：错误 9 【判断】大数据时代的安全与传统安全相比，变得更加复杂（）
大数据发展趋势答案
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大数据发展趋势势 2011年，IBM的“沃森”超级计算机在美国著名智力竞赛节目《危险边缘》上击败两名人类选手而夺冠。（3分） ? A. 是 ? B. 否 答题情况：正确选项：A你答对了! 北京航空航天大学创办了国内第一个“大数据科学与应用”软件工程硕士专业。（3分） ? A. 是 ? B. 否 答题情况：正确选项：A你答对了! 解析：暂无解析! 人工智能够和人一样进行感知、认知、决策、执行的人工程序或系统。（3分） ? A. 是 ?
答题情况：正确选项：A你答对了! 解析：暂无解析! 大数据开发的根本目的是以数据分析为基础，帮助人们做出更明确的决策，优化企业和社会运转。（3分） ? A. 是 ? B. 否 答题情况：正确选项：A你答对了! 机器学习就是通过算法，使得机器能从大量历史数据中学习规律，从而对新的样本做智能识别或对未来做预测。（3分） ? A. 是 ? B. 否 答题情况：正确选项：A你答对了! 解析：暂无解析! 目前，我国政府、企业和行业信息化系统建设往往缺少统一规划和科学论证，系统之间缺乏统一的标准，形成了众多“信息孤岛”。（3分） ?
? B. 否 答题情况：正确选项：A你答对了! 解析：暂无解析! 当前，企业提供的大数据解决方案大多基因Hadoop开源项目。（3分） ? A. 是 ? B. 否 答题情况：正确选项：A你答对了! 解析：暂无解析! 由于大数据处理多样性的需求，目前出现了多种典型的计算模式，包括大数据查询分析计算、批处理计算、流式计算、图计算等。（3分） ? A. 是 ? B. 否 答题情况：正确选项：A你答对了!
新能源发展背景，现状，前景，国家政策 新能源行业发展背景 近年来，面对能源危机、金融危机以及人类对气候危机越来越清晰地认识，全球围新能源出现超常规发展的态势。各国对新能源的投资大幅度增长，新能源产能也急剧扩大。 可再生能源发电是新能源发展的核心，风电是在技术和成本上最具竞争力的新能源形式。尽管短期新能源还无法替代传统化石能源，但世界围资源的供需紧以及全球为应对气候变化而对温室气体排放所做的限制为新能源发展铺就了宽广的道路。新能源技术的发展和市场的扩大超乎想象，许多可再生能源资源将逐渐变成商业项目。可以预见，不同能源形式的逐渐替代将改变世界经济和政治版图以及人类的生存和生活方式。 石器时代的结束并不是因为没有石头了，石油时代的结束并不是因为没有石油了。 ——艾哈迈德·扎基·亚马尼（Ahmed Zaki Yamani）新能源行业发展状况分析 （一）太阳能行业发展状况分析 我国的太阳能光热发电行业正在起步，2009年科技部成立“太阳能光热产业技术创新战略联盟”，开始发动一轮光热攻坚战。目前，我国已完成建设的光热发电项目只有少数几个，且装机容量均在1MW以下。但我国在建和拟建项目较多，这意味着我国光热发电产业将呈现突破式增长。据统计，如果所有已公布项目均能实施，2015年前，我国的太阳能热发电装机容量将达3GW左右规模，市场总量达450亿元人民币。 （二）风能行业发展状况分析 2012年，中国（不包括地区）新增安装风电机组7872台，装机容量12960MW，同比下降26.5%；累计安装风电机组53764台，装机容量75324.2MW，同比增长20.8%。2012年，中国海上风电新增装机46台，容量达到127MW，其中潮间带装机量为113MW，占海上风电新增装机总量的89%。
海上风电工程Brief introduction to offshore wind projects 海上风电业务是华电重工“十二五”规划确定的战略新兴业务，并作为华电重工“十三五”期间重点发展的业务板块而着力发展。为抢占市场先机，华电重工提前布局，于2009年开始筹备海上风电业务，经过几年来的不懈努力，海上风电业务已成为华电重工重要业务板块，在海上风电研发、设计、制造、施工等方面均取得了重大进展。 华电重工在2014年上半年成功购置了国内 首艘海上风电安装作业平台（华电1001号）， 并成立了“海洋与环境工程事业部”，在天 津分公司设立了海上风电技术中心，专业涵 盖风资源、岩土、结构、电气等专业，专注 海上风电设计研发工作。 通过近年来的项目实践，（如丹麦Ramboll、华勘院等），同时整合捆绑了市场上紧缺的关键船机等施工资源（华尔辰号、博强58、长德号、华电稳强、力雅号、Ocean号等），在桩基优化设计、设备制造及施工安装等方面已形成较强的竞争优势。 长德号力雅号 目前，华电重工已拥有海上施工所需的港口与航道工程施工总承包资质、电力工程施工总承包资质，拥有开展风电场EPC总承包业务所需的风力发电设计资质，以及海工装备制造所需的钢结构设计甲级及制造特级资质。
Ocean号 业务范围 华电重工海上风电业务包括海上风电设计、风电机组配套设备制造、海上运输、基础施工、风机安装以及风电场后期运营维护等。 设计：海上风电设计。 设备制造：钢管桩、过渡段、导管架、塔筒、海上升压站及其他结构件制造。 基础施工：风机基础施工、升压站基础施工、测风塔基础施工、过渡段安装。 设备安装:风电机组及塔筒安装、升压站结构及设备组件安装、海上测风塔安装、海缆敷设等。 运营维护：风力发电机组运营期维护。
大数据在行业内的火爆程度，已经是互联网公司必不可少的一项技术配置，甚至受到了更大的重视。大数据工程师的薪资待遇和发展前景都是不可限量的！大数据这么火，2017年会是什么样的情形呢？ 1开放源码 Apache 、Hadoop、Spark等开源应用程序已经在大数据领域占据了主导地位。一项调查发现，预计到今年年底，近60%企业的Hadoop集群将投入生产。佛瑞斯特的研究显示，Hadoop的使用率正以每年32.9%的速度增长。专家表示，2017年许多企业将继续扩大他们的Hadoop和NoSQL技术应用，并寻找方法来提高处理大数据的速度。 2 内存技术 很多公司正试图加速大数据处理过程，它们采用的一项技术就是内存技术。在传统数据库中，数据存储在配备有硬盘驱动器或固态驱动器(SSD)的存储系统中。而现代内存技术将数据存储在RAM中，这样大大提高了数据存储的速度。佛瑞斯特研究的报告中预测，内存数据架构每年将增长29.2%。目前，有很多企业提供内存数据库技术，最著名的有SAP、IBM和Pivotal。
3机器学习 随着大数据分析能力的不断提高，很多企业开始投资机器学习(ML)。机器学习是人工智能的一项分支，允许计算机在没有明确编码的情况下学习新事物。换句话说，就是分析大数据以得出结论。机器学习是2017年十大战略技术趋势之一。它指出，当今最先进的机器学习和人工智能系统正在超越传统的基于规则的算法，创建出能够理解、学习、预测、适应，甚至可以自主操作的系统。 4预测分析 预测分析与机器学习密切相关，事实上ML系统通常为预测分析软件提供动力。在早期大数据分析中，企业通过审查他们的数据来发现过去发生了什么，后来他们开始使用分析工具来调查这些事情发生的原因。预测分析则更进一步，使用大数据分析预测未来会发生什么。普华永道(PwC)2016年调查显示，目前仅为29%的公司使用预测分析技术，这个数量并不