大数据如何帮助我们减少碳排放量

户满意度。

未来的投资和维护

来自网络的大量传感器的数据信息可以提供关于网络质量的附加信息。它可以帮助能源企业确定未来的投资是否是必要的，或是需要进行维护。不必进行定期的网络检查，大数据工具可以用来实时的监控网络设备，只在必要时采取相关的措施。这将为能源企业节省很多不必要的调查，预防费用。同样，这些信息还将有助于了解哪些投资能够帮助能源企业获得最大的投资回报。

例如，Vattenfall公司在风力涡轮机内安装了传感器数据，以预测何时需要进行维护。这将为该公司节省了很多不必要的检查涡轮机时所需要的直升机费用和其他维护费用，以及昂贵的咨询费用。

大数据也可以被用来改善风力涡轮机的安置位置，以便获得最佳的能量输出。在微观和宏观层面，对不断变化的天气进行预测可以帮助企业选择最佳的风力涡轮机安置地点。或者根据地区年度日照情况数据来选择太阳能系统的安置地点。结合结构化和非结构化数据，如潮汐、地理空间、传感器数据、卫星图像、森林砍伐地图和天气模型也可以帮助确定最佳安置地点。

例如，丹麦能源公司维斯塔斯风力系统利用IBM大数据分析解决方案来分析许多不同的数据集，以确定每台风力涡轮机的最佳安置地点。将风轮机安置在错误的地方会导致无法生产出足够的电力，无法判断风能投资的投资回报率，也就增加了电力成本。

大数据应用在能源领域最重要的影响是，其将使得现有的能源网络变得更高效。这将帮助我们减少能源消耗量，并降低消费者的购买价格。智能能源管理可以防止电网超载运行，并防止新的和昂贵的电厂建设需求。较少的电厂能够提供更高效率的能源和更低的价格，影响我们的碳排量。所以，最终，大数据有可能变成比采用可再生能源更可持续的技术，以帮助我们减少碳排量。