AWS智慧新能源云應(yīng)用解決方案

1、AWS 智慧新能源云應(yīng)用解決方案技術(shù)創(chuàng)新，變革未來議程風(fēng)電行業(yè)主要應(yīng)用場(chǎng)景和解決方案風(fēng)電行業(yè)在 AWS 云上實(shí)踐風(fēng)電行業(yè)主要應(yīng)用場(chǎng)景7 大清潔能源清潔能源風(fēng)能太陽能氫能地?zé)崮芩苌锬芎Ｑ竽芷鹗键c(diǎn)1.5 年2.5 年20 年規(guī)劃設(shè)計(jì)工程建設(shè)后期運(yùn)營(yíng)規(guī)劃招標(biāo)可行性研究建設(shè)設(shè)計(jì)并網(wǎng)維修維護(hù)備品備件資產(chǎn)管理運(yùn)行管理延壽改造業(yè)務(wù)優(yōu)化風(fēng)電場(chǎng)生命周期風(fēng)電行業(yè)常見的應(yīng)用場(chǎng)景風(fēng)資源評(píng)估，宏觀選址風(fēng)機(jī)定制化設(shè)計(jì)，仿真計(jì)算風(fēng)機(jī)物流，部件協(xié)調(diào)安裝風(fēng)功率預(yù)測(cè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)，設(shè)備運(yùn)維踏勘現(xiàn)場(chǎng)，確定風(fēng)電場(chǎng)規(guī)劃范圍與政府部門簽訂開發(fā) 協(xié)議設(shè)立測(cè)風(fēng)塔與測(cè)風(fēng)服務(wù)風(fēng)資源評(píng)估，宏觀 選址項(xiàng)目規(guī)劃和 可研支持性文件獲取和項(xiàng) 目核準(zhǔn)微觀選

2、址和施工 設(shè)計(jì)項(xiàng)目施工并網(wǎng)發(fā)電風(fēng)電項(xiàng)目開發(fā)流程氣象信息流體數(shù)據(jù)地理信息宏觀選址微觀選址確定場(chǎng)區(qū)在哪確定風(fēng)機(jī)位置在哪風(fēng)資源評(píng)估通過氣象模式確定某個(gè)區(qū) 域的風(fēng)能資源情況或時(shí)間 序列的風(fēng)速資源情況宏觀選址- 中尺度仿真通過求解流體力學(xué)方程， 確定風(fēng)電場(chǎng)范圍內(nèi)的風(fēng)能 分布情況，結(jié)合人機(jī)交互， 確認(rèn)風(fēng)力發(fā)電機(jī)選址位置微觀選址- 高性能流體仿真參考架構(gòu)- 風(fēng)資源評(píng)估應(yīng)用AWS CloudVPCAvailability Zone 1Auto Scaling groupHPCClusterJob 調(diào)度WorkerApplication Load BalancerAvailability Zone 1WebAm

3、azon RDSAmazon RDSWebComputingDBWorkerWorkerWorkerWorkerWorkerManagementWebAmazon CloudWatchAmazon Simple Notification ServiceAmazon Simple Storage Service提交作業(yè)，上傳數(shù)據(jù)用戶收益以項(xiàng)目為單位，按需使用，節(jié)省成本采用 AWS 計(jì)算集群，計(jì)算時(shí)間縮短到 5 小時(shí)以內(nèi)自動(dòng)擴(kuò)展+彈性伸縮，脫離了物理資源的限制，計(jì)算域和計(jì)算半徑能更大設(shè)計(jì)方案迭代成本更低微觀選址的效率大幅的提升模版化部署，快速高效7.載荷仿真基于云端的協(xié)作設(shè)計(jì)平臺(tái)載荷計(jì)算設(shè)計(jì)流程P

4、re-processingBatch SimulationPost-ProcessingResultsModellingTime-Series1. 012_0012. 012_0023. 012_0034. 012_004n. 對(duì)象關(guān)系型關(guān)系型關(guān)系型二進(jìn)制PB 量級(jí)半結(jié)構(gòu)化10TB 量級(jí)100 GB/s載荷仿真軟件 Bladed 介紹用來指導(dǎo)風(fēng)力發(fā)電機(jī)設(shè)計(jì)制造的模擬仿真計(jì)算軟件Bladed 軟件現(xiàn)在屬于 DNV-GL2016 年 9 月 27 日推出 Bladed 4.8 版本，推出Bladed Cloud，率先支持在 AWS 上部署B(yǎng)laded 的用戶：制造商認(rèn)證機(jī)構(gòu)研究機(jī)構(gòu)高校載荷計(jì)算中的

5、痛點(diǎn)現(xiàn)實(shí)需求1.若干輪 Batch2.提高并行能力3.大數(shù)據(jù)量4.海量小文件痛點(diǎn)工作流串聯(lián)短時(shí)間獲取更多計(jì)算用 CPU 100GB / 秒 吞吐量100MB / 工況3000 20000 工況 / Batch歸檔 / 多版本分鐘級(jí)完成數(shù)十萬小文件統(tǒng)計(jì)AWS 解決方案無服務(wù)器架構(gòu)SQS + Lambda + IAM松耦合高性能 CPU + ASG + SpotEBS帶寬高達(dá)： 19Gbps (c5n.18xlarge)網(wǎng)絡(luò)帶寬高達(dá)：100Gbps (c5n.18xlarge)S3S3 EMRAWS cloud計(jì)算節(jié)點(diǎn)3. 計(jì)算任務(wù)4. 計(jì)算結(jié)束，啟動(dòng) 另外一個(gè)進(jìn)程把計(jì)算結(jié)果上傳到 S35. 取回

6、計(jì)算結(jié)果計(jì)算結(jié)果吐在計(jì)算節(jié) 點(diǎn)本地1. 遠(yuǎn)程桌面S3 存儲(chǔ)桶EFSEBS本地磁盤Glacier 歸檔存儲(chǔ)后處理節(jié)點(diǎn)DX 專線本地 數(shù)據(jù)中心S3 存儲(chǔ)桶應(yīng)用門戶2.載荷文件頭節(jié)點(diǎn)6. 后處理完成同步回 S3參考架構(gòu) - 載荷計(jì)算用戶收益Batch SimulationPre-processingPost-ProcessingResultsModellingTime-Series1. 012_0012. 012_0023. 012_0034. 012_004n. 高性能 CPU + 高速網(wǎng)絡(luò)帶寬分鐘級(jí)完成十萬級(jí)小文件的統(tǒng)計(jì)后處理海量數(shù)據(jù)SQSDynamoDBEC2S3LambdaS3S3EMRSp

7、ot Instance無服務(wù)器 / 松耦合DynamoDBAuto Scaling 彈性擴(kuò)展因?yàn)閺椥杂?jì)算，相較 On-Premises 方案，成本節(jié)約一半風(fēng)電場(chǎng)運(yùn)維從單機(jī)智能到場(chǎng)級(jí)智能主要技術(shù)挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)洞見設(shè)備互聯(lián)Big Data數(shù)據(jù)處理全流程Data ProcessingSQLMRShellVisualiza-tionMachine LearningDecision treeClusterNNSVMData AnalysisDrag and dropDrill downBI& ReportData ApplicationLoad ForecastingUsage profilePHMGener

8、ation ForecastingRecommendationData CollectionSCADAPLCEdgeSensorsGatewaySmart deviceComputing EngineBatch processingReal time processingStream processingData LakeAWS IoT設(shè)備AWS IoT Core數(shù)據(jù)收集數(shù)據(jù)處理存儲(chǔ)數(shù)據(jù)集機(jī)器學(xué)習(xí)可視化消息網(wǎng)關(guān)預(yù)置的模板用于構(gòu)建和部署預(yù)測(cè)分析， 包括故障分析， 預(yù)測(cè)事件，設(shè)備使用模式和設(shè)備隊(duì)列分類等。剖析設(shè)備故障 預(yù)測(cè)事件AWS 設(shè)備數(shù)據(jù)分析功能分析數(shù)據(jù)湖基礎(chǔ)架構(gòu)和管理廣泛的、開源的大數(shù)據(jù)分析

9、利器RedshiftEMR (Spark & Hadoop)AthenaElasticsearch ServiceKinesis Data AnalyticsAWS Glue (Spark & Python)S3 / GlacierAWS GlueLake FormationQuickSight可視化和機(jī)器學(xué)習(xí)SageMakerComprehendLexPollyRekognitionTranslate+ many more數(shù)據(jù)遷移Database Migration Service | Snowball | Snowmobile | Kinesis Data Streams | Kinesi

10、s Data Firehose | Managed Streaming for Apache KafkaPinpointData ExchangeNEW能源行業(yè) AI 場(chǎng)景 2020, Amazon Web Services, Inc.or its affiliates. All rights reserved.AWS 機(jī)器學(xué)習(xí)棧：兼?zhèn)鋸V度和深度的能力集視覺會(huì)話文本搜索對(duì)話機(jī)器人推薦時(shí)序預(yù)測(cè)欺詐檢測(cè)代碼審核客服中心Ground TruthAugmented AIMLMarketplaceNeoBuilt-in algorithmsNotebooksExperimentsModel traini

11、ng & tuningDebuggerAutopilotModel hostingModel Monitor深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)/ 容器鏡像GPUs & CPUs彈性推理（GPU 虛擬化）專用推理芯片InferentiaFPGAAmazon RekognitionAmazon PollyAmazon Transcribe+MedicalAmazon Comprehend+MedicalAmazon TranslateAmazon LexAmazon PersonalizeAmazon ForecastAmazon Fraud DetectorAmazon CodeGuruAI 服務(wù)ML 服務(wù)（機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)）ML框架&基礎(chǔ)設(shè)施Amazon Tex