科技与数据科学如何支持绿色能源计划

近年来，绿色能源技术发展获得了很大关注，因为它在减少碳足迹的同时也能满足能源消费需求。研究表明，思维的多样性会导致最佳解决方案；将这个类比应用到能源领域，我们寻求通过结合不同的技术和优化所有能源来源来实现平衡，既满足需求又减少对气候的影响。这篇文章探讨了科技行业如何成为绿色能源和传统能源之间的桥梁，帮助减少碳排放及其对全球环境的影响。我们还将研究美国风力涡轮机数据库，并展示如何使用 Anaconda 数据目录等数据科学工具来优化能源流程。

技术和数据科学工具的进步如何支持绿色能源？

数据科学、人工智能 (AI)、机器学习 (ML) 和计算机硬件的突破正在使流程和应用程序的部署越来越无缝衔接；因此，越来越多的行业正在采用技术来推动更环保的努力，并减少与传统能源相关的碳足迹。

例如，一些公司正在利用数字孪生（物理系统的数字表示）来支持更明智的决策。数字模型允许对过程进行虚拟模拟、测试和实时优化，从而通过减少运营排放来支持脱碳。数字孪生还有助于评估系统完整性，这可以进一步导致生命周期优化（延长使用寿命），从而减少对旧结构的拆除/新结构的调试需求，并将相关的建筑材料、成本和物理影响降至最低。数字孪生只是能源意识团队利用新技术来挖掘大数据并创建预测各种场景下优化运营的模型的众多方式之一，最终提供更具成本效益和环保的解决方案。

演示：美国风力涡轮机数据库和 Anaconda 数据目录

除了传统能源的增强和优化外，许多行业都在倾心于更环保的解决方案。已知的绿色能源包括太阳能、风力涡轮机、波浪能，以及最近从生物原料中提取的可再生燃料。让我们仔细看看风力涡轮机行业以及技术如何影响该领域。

美国风力涡轮机数据库

美国地质调查局 (USGS) 部署了一个美国风力涡轮机仪表板，允许用户根据位置、高度、容量和安装年份筛选风力涡轮机数据，并在地理视图中可视化这些数据。这种视觉表示使用户能够快速确定趋势并了解风力涡轮机的容量和性能，从而支持未来的决策。大数据可视化是科技行业如何嵌入可再生能源行业的明确例子。

USGS 风力涡轮机数据库是开放且可共享的，这有利于更深入的分析以及实施 ML 算法来生成预测模型。任何 ML 或可视化过程的第一步都是找到数据源，并以允许分析、可视化或模型生成的方式对其进行结构化。

演示：美国风力涡轮机数据和 Anaconda 数据目录

为了坚持 Anaconda 赋予世界数据素养的愿景，我们最近部署了一个新功能：数据目录。Anaconda 数据目录利用Intake，允许用户轻松找到并加载有趣且真实的现实世界数据集。USGS 风力涡轮机数据已整合到我们的数据目录中，以便于访问。

在下面的演示视频中，我们使用一个 Jupyter 笔记本部署了一个Panel 仪表板，该笔记本利用 Anaconda 数据目录来快速分析美国风力涡轮机数据集并按州比较数量和容量。该仪表板还允许我们按制造商分析风力涡轮机的数量和容量，并洞悉风力涡轮机的增长及其多年来的容量。该演示展示了使用数据集和通过仪表板可视化快速了解风力涡轮机趋势是多么容易——这将赋予利益相关者计划和就未来安装做出明智决定的能力，这清楚地表明了该技术的优势。

更多关于 Anaconda 数据目录的信息

Anaconda 数据目录将真实世界数据集与我们随时可编码的云笔记本相集成。只需创建或登录您的 Anaconda Nucleus 帐户即可尝试我们不断增长的数据集选择。

科技、数据科学和绿色能源：主要结论

正如我们美国风力涡轮机数据和 Anaconda 数据目录演示所示，技术和数据科学工具，特别是，可以以多种方式赋能绿色能源计划。以下是一些主要结论：

• 数字孪生可以通过实时虚拟测试和适应来支持系统优化，从而支持脱碳工作。

• 虚拟生命周期评估可以帮助避免部署新结构，从而最大限度地减少相关的建筑材料、成本和物理影响。

• 数据可视化增强了系统性能的沟通和理解。

• 访问数据目录可以增强概念验证的设计和评估。

• 数据分析支持明智的决策，从而导致更完善和优化的绿色工作。

其他能源和气候资源

对数据科学、能源和气候感兴趣？请查看以下其他资源

• 数字化的表达：Anaconda 播客的第八集“气候科学、科学计算和数据可访问性”以 Ryan Abernathey（纽约哥伦比亚大学副教授）为特色，探讨了气候科学、科学计算、数据可访问性等等。请点击这里收听。

• 阅读我们的波茨坦气候影响研究所 (PIK) 案例研究，了解 Anaconda 如何帮助 PIK 团队维护更美好的未来。

• 想要了解能源行业团队如何利用 Anaconda 更快地开发和部署安全的 Python 解决方案？请点击这里或联系我们。

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关于作者

Jose Mesa 是 Anaconda 的高级软件工程师，负责支持开发、数据科学、建模、分析和教育合作伙伴关系（外联）。在加入 Anaconda 之前，Jose 是雪佛龙海底、土木和海洋工程部门的设施工程师，他在那里将数据科学技术集成到海上结构的设计优化、分析和实时监控中。他获得了密歇根大学造船与海洋工程 (NA&ME) 专业的博士学位，并拥有两个工程硕士学位 (MSE)，分别为航空航天工程和 NA&ME。他在波多黎各大学完成了土木工程和土地测量双学士学位。

Matthew Kramer 是 Anaconda 的高级软件工程师，负责支持开发用于数据科学、建模和分析的云从业者工具。在加入 Anaconda 之前，Matt 在雪佛龙深水支持中心担任设施工程师 8 年，在那里他将数据科学技术集成到海上结构的设计优化、分析和实时监控中。他还拥有将计算流体动力学应用于海上浮体结构的丰富经验。他获得了密歇根大学造船与海洋工程专业的博士、硕士和学士学位。