能源轉型正在發生,但我們用的電網卻還是「上古神器」..... (07/31/2020 The News Lens 關鍵評論網)
我們想讓你知道的是:再生能源已發展了數十年,其產業鏈已經成形且持續擴大,不論你喜不喜歡、想不想要,電網都不可能再用以前的方式繼續運轉一百年,許多人也正積極將上古神器的電網升級成為智慧電網。
文:吳進忠(縱橫電力調度戰場的運轉手,綠學院綠色帶路人)
綠學院的文章曾經說過現在的電網是上古神器,一般來說,能源業確實很難與高科技的形象連結起來,因為傳統機組的運轉與控制相對來說比較單純,變動性沒有那麼高,即使不需要高科技,電力調度基本上不會出什麼亂子。
但是現在時代可不一樣了,能源業即將轉型成為高科技產業!隨著來營區報到的再生能源小兵越來越多,原有電網的軟硬體開始無法負荷,對其可視性不足,無法掌握正確之即時資料,必須增編人力及建置資料庫來解決海量數據的問題。
有問題,就有商機。
這個正在發生的商機,我們稱之為電力物聯網。藉由高科技輔助,搭配物聯網技術、即時電力量測技術、數據分析技術與智慧變流器(Smart inverter),再生能源管理系統將可以逐步地減緩再生能源變動對電力系統的衝擊。且因為每個再生能源案場都應該有一套屬於自己的再生能源管理系統,這個商機延展出來非常大。
傳統機組因為燃料可控,所以可以每15分鐘更新一次排程,並且依靠調頻備轉來協助調度,但是再生能源時常走來走去,還會擅離營區,變化快、難以預測,因此如上一篇文章《未來人的預言:2025年大年初二將發生這件事》說的,如果台電無法掌握再生能源發電端的即時發電量,就談不上調度,出問題只是時間早晚而已。
傳統機組的運轉與控制,主要著重於監視、運轉、分析三大要素,現在為了要讓活潑的再生能源可被管理,除了原本的三大要素之外,再增加「預測」成為四大要素,讓我們可以即時蒐集、預測、控制再生能源發電量,這就是各種高科技可以大顯身手的地方!
於是再生能源管理系統的四個工作成形了,他們分別是監視、運轉、分析、預測。監視就是資料探勘,把海量的數據全部蒐集下來,透過一個監控平台呈現大氣狀況、風速、日照度、機組狀態、即時發電資訊等,有了這些,就可以同時做設備異常情況通報。
接著,第二個工作就是運轉,目的是維持穩定與安全。
在同一個平台上,即時系統可以看出單一或全數案場機組的電壓、頻率、線路壅塞等狀況,和電力公司進行通訊建置之後,彼此資料還可以同步連結與共享,最後還可以產出運轉資訊報表。
第三個工作就是分析,目的是改善績效。
先制定KPI,然後開始跑報表、長期趨勢圖,例如趨勢性指標分析、關鍵指標分析、差異性效益分析,海量的數據經過演算法整理之後,接著由專家進行判讀,就可以擬定改善策略。
最後就是重頭戲,預測。
預測的目的是提升效益,同時也用這部分跟電力公司對接,確保電網的穩定與安全。根據稍早之前蒐集到的大數據,使用現在正夯的AI人工智能、深度學習、統計分析等技術模型,做大氣預測、風力預測、日照度預測、發電量預測,還可以預測設備的事故風險、預測設備使用壽命。
放眼國外,再生能源已發展了數十年,其產業鏈已經成形且持續擴大,包含機組製造、結構、建築、運輸、物流、操作、控制、電子組件及子系統、零件供應、運轉與維護、資訊管理系統、顧問等一應俱全,能源產業鏈每年都有約18%的新創公司加入戰場,且多數皆為資訊管理系統新創公司,可見電力物聯網已然成為趨勢。
改變的本質是不連續的,你不管把多少馬車排在一起,也不能得到一條鐵路。
能源轉型正在發生,我們必須清楚認知到,不論你喜不喜歡、想不想要,電網都不可能再用以前的方式繼續運轉一百年。能源業現在需要大量的資通訊人才,如果你因為新冠肺炎而對「我們活在世上到底是為了什麼」產生疑問,恭喜你,歡迎你加入電力物聯網的大商機,我們正準備把上古神器的電網升級成為智慧電網,這裡面的挑戰必然很多,但我們將是寫歷史的這群人。
責任編輯:丁肇九
核稿編輯:翁世航
完整圖文內容請見:
https://www.thenewslens.com/article/138474
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同時也有39部Youtube影片,追蹤數超過7萬的網紅艾倫的理財研究室,也在其Youtube影片中提到,政府提供的社會政策年金 頂多夠退休後吃飯而已 想要真正退休不工作 退休金每個月至少要四萬才算安心 今天我直接整理出來一套 可以讓你自己評估的三個方式 讓你清楚的知道 現在的你如果想在未來領到足夠退休金 以及你現在應該要怎麼開始準備 00:00 政府的年金根本無法讓你安心退休 01:14 退休...
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AI 戰勝電競選手後,美國想用玩家腦波訓練軍事機器人
作者 愛范兒 | 發布日期 2020 年 02 月 12 日 8:30 |
如同前陣子美軍使用無人機對伊朗行使斬首行動,證明現代戰爭即將進入自動時代,美國在軍事技術和思想一直走在世界最前端。
日前,稱為網路發源地的美國 DARPA(國防高等研究計劃署)開始了關於 AI 在軍事決策領域的研究。
用策略遊戲培訓 AI
從外媒報導,可得知紐約大學水牛城分校人工智慧學院工程師已獲得 DARPA 資助。他們透過創造類似《星海爭霸》或《恆星戰役》(Stellaris)等遊戲,並採集玩家的大腦活動和反應,使用這些資料訓練 AI 。
與 AlphaGo 下圍棋不同,類似《星海爭霸》的 RTS 遊戲在策略和操作複雜度更高,需要玩家協調採集資源、建造建築、選擇進攻策略,甚至還要操控每個士兵的精細動作,且都是在有「戰爭迷霧」,也就是不完全資訊的條件下進行。
很顯然,此類遊戲比簡單的棋類策略與真實的戰場環境更接近,在這種資訊不對稱的環境訓練的 AI,更容易在資訊錯綜複雜的戰場上做合理判斷。
監測腦波,向 AI 展示人類決策過程
可能有人要問,這和之前 Google 團隊針對《星海爭霸 II》開發的 DeepMind 有什麼區別。與 DeepMind 目的是獲勝不同,DARPA 想觀察人類在類似場景的判斷和決策,並用機器學習演算法整理,訓練出能相互協調的機器人。
為了達成目的,DARPA 要求所有在水牛城分校玩新策略遊戲的玩家配戴偵測腦波圖(EEG)的頭盔。觀察玩家做決策時,研究者可對照腦波圖,觀察玩家在策略選擇時的大腦活動。
同時研究人員還搭配特殊的超高速鏡頭追蹤玩家的眼球運動。配合遊戲畫面,觀察人類在決策時的直覺反應。
為什麼 DARPA 要做這研究?
對於 DARPA 來說,他們並不想要單單執行工作的機器人,他們需要一群機器人互相配合,根據目前掌握的資訊自己規劃、並有策略的完成工作。
如果策略執行時遇到阻礙,也能隨機應變。比如高度複雜的環境下(天氣、地理環境、敵我動態)多達 250 個單位(空中與地面機器人)協作,這時突然出現煙霧導致可見度低落,AI 控制的機器人同樣能改變策略,完成工作。
只有達到這種程度,AI 在軍事領域的應用才能派上用場。
但從目前來看,目前 AI 都是在相對確定的環境下訓練,但真實環境往往複雜且缺乏資訊。在這種環境下決策,AI 需要根據已知資訊推理,目前 AI 在這方面還處於新生兒狀態。
此研究的意義是讓人類成為老師,向 AI 展現人類長期演化後的直覺,並透過監測腦波,向 AI 展示人類如何處理接收的資訊,進而讓 AI 產生推理能力,並最終學會如何制定總體策略。
我們知道,人類之所以能生存下來,就是因為人類不僅有個體決策,還有指導人類完成工作的總體策略。所以如果想要 AI 完成人類的工作,指導 AI 相互配合並制定總體決策就勢在必行。
結語
過去,機器是輔助人類工作的工具,必須由人操控。後來,人類為工具編好執行流程,讓工具按照流程自動工作。
現在,機器透過機器學習和神經網路演算法,能執行簡單的判斷和決策工作。
未來,人類將賦予機器群體策略能力,人類不再需要為每個機器決定工作,我們只需要給一個目標,AI 就會制定整體策略,並分配工作給獨立 AI 操控的每台機器,合作完成任務。
從總體來看,這是人類的一大技術進步。只是從歷史角度看,這種技術通常先用在軍事行動。還是那句老話:技術不分善惡,只在用途。如果這種技術成為現實,希望永遠不要用於戰爭。
附圖:▲ DeepMind 決策過程。
▲ 水牛城分校研究現場。(Source:水牛城分校)
▲ DeepMind 眼中的遊戲。
▲ 未來的無人機蜂群作戰。
▲ 美軍微型無人機「蜂群」展示。(Source:影片截圖)
▲ 完成工作後「蜂群」繞圈飛行。(Source:影片截圖)
資料來源:https://technews.tw/2020/02/12/darpa-wants-to-train-military-robots-with-your-brain-waves/
演算法整理 在 91 敏捷開發之路 Facebook 的精選貼文
大陸 TDD 社群大牛之一:武可,針對 TDD 來推演算法,整理了幾篇很不錯的文章,裡面最珍貴的是「刻意嘗試與失敗」的 insight, 值得一讀,細細體會箇中奧妙。
文章傳送門:http://www.jianshu.com/p/ec2d8fd08c85…
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最喜歡的一段話:「TDD是更有条理的进行开发的方法,解决的是编码活动带来的额外复杂度,而不是解决问题本身。」
我想到曉波給我出的「楊輝三角形」那道題了。
演算法整理 在 艾倫的理財研究室 Youtube 的精選貼文
政府提供的社會政策年金
頂多夠退休後吃飯而已
想要真正退休不工作
退休金每個月至少要四萬才算安心
今天我直接整理出來一套
可以讓你自己評估的三個方式
讓你清楚的知道
現在的你如果想在未來領到足夠退休金
以及你現在應該要怎麼開始準備
00:00 政府的年金根本無法讓你安心退休
01:14 退休後其實你根本回不去極簡生活
03:05 其實你現在已經投資自己三分鐘了
04:32 把『保底4萬』的退休金做起來
06:07 把『保底4萬』用工具去優化它
09:41 把『保底4萬』透過平衡變更穩
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演算法整理 在 Daptoper Youtube 的最讚貼文
做完這部影片才發現太長了,以後我可能就影片簡短點、其他的打在說明欄,或是你們覺得影片長也不錯@@?總之,這部影片我花了點時間整理一下我的想法,想說就用面對面的方式跟你們說我內心對各種議題的看法(Btw, 我今天上傳2部影片就是怕這部片太認真或沉重,你們可以去看我帶鴕鳥先生成為越獄高手的那部片:D)
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0:00 intro
0:08 做這部片的原因
0:44 為什麼改以拍Roblox為主?
5:21 影片風格會改變?
7:13 粉絲中有比較不成熟的行為?
12:27 那些要robux的留言
13:29 我的DC伺服器新任mod怎麼選的?
14:16 Roblox床戰和Minecraft床戰
16:04 DC伺服器管理員濫權?
23:36 故意讓自己被ban的團體
26:35 把粉絲當提款機?
27:28 Roblox床戰和Minecraft床戰 - part 2
28:04 突然想講的心裡話
29:56 這邊想由衷感謝一直支持我的觀眾!
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演算法整理 在 得體夫婦. Youtube 的精選貼文
#GoProHero10 #GoPro #狗十 #全新GoPro #前螢幕 #開箱 #評測
GoPro 10代因為外觀與9代一模一樣
你就覺得了無新意不想買不想換了嗎
說不定你看完影片與文字整理
會心動多一點點~(應該吧...XD
影片段落重點
00:00 開場
01:15 全新10代與9代比較
01:29 全新GP2晶片
02:00 5.3K60fps 、4K120fps 、 2.7k 240fps
02:14 HyperSmooth超強防抖4.0
03:57 全新10代與9代夜拍實測比較
05:03 十代到底適合誰買
07:07 老司機麥克老實說
.
1. 全新 GP2 處理器 與前一代 GP1 相比,效能足足提升兩倍
2.5.3K60 與 4K120 還有 2.7k 240fps 適合高階玩家完美使用
3.相片精細度可高達 2,300 萬像素
4.可從 5K 4:3 影片中擷取最高 1,960 萬 像素的靜止影像
5.GP2 引入全新演算法,能在影片拍攝期間
以 低光源套用本機色調對應與雜訊降低功能
6.HyperSmooth超強防抖4.0 內置地平線修正
手持防抖來說 我覺得與上一代差異不大 都很穩
7.會買單的人 還是會買單
實際用過真的發現很順很快很好拍
8.結論:主要是更換全新晶片 與提升規格
讓整體使用流暢度與方便性更加提升
創新更好用的軟硬體更新真的不多
期許下一代有更大的突破 但說真的我用過10代之後
9代就直接收進我們防潮箱裡當古董了 ㄏ
後話:
1.過熱與當機 我個人從8代開始已明顯感受到改良與提升
不要一直緊抓著當機過熱議題酸啊罵的
第一個可能是你用567這三代 我也常當跟你一樣
第二個可能是你的機器真的壞了趕快去換
第三個就是你根本是隔壁家的跑來反串補刀
2.夜拍 夜拍 夜拍
很多人關心的議題 我知道
它就這麼小一台 感光元件大小有限
你要不要用一般單眼配上一般的鏡頭
(比如說SONY A73+24-105 F4)
用錄影拍拍看完全沒有光源的夜晚公園
拍出來的畫質 一樣照樣ㄔㄨㄟˋ賽
就算你拿著a7s3 iso 12800配上光圈1.2的50GM
效果也不一定是你想像的那樣
但這樣的配置是15萬 你拿GoPro 1萬5的小機器
不要太為難它了 它就只是一台戶外晴天相機
演算法整理 在 7.A-IV-3基本演算法的介紹 - YouTube 的必吃
影片來自教育部-新課綱銜接教材數位平臺》https://ecc.pro.edu.tw/由於網站不適合手機瀏覽,故將其 整理 出來發於Youtube,歡迎自行取用。 ... <看更多>
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