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Vestas Wind Systems fait appel à IBM pour l’analyse de ses « big data » afin de mettre en œuvre une énergie éolienne plus intelligente


Rédigé par Communiqué de IBM le 27 Octobre 2011

Le superordinateur « Firestorm » aide à maximiser la performance des éoliennes



IBM annonce que la société d'énergie danoise Vestas Wind Systems utilisera le logiciel « big data analytics » et les puissants systèmes d’IBM afin d’améliorer le positionnement des éoliennes en vue d’une production d'énergie optimale. Le positionnement des éoliennes est un défi majeur pour l'industrie de l'énergie renouvelable et Vestas entend accélérer l'adoption de l’énergie éolienne au niveau international et étendre son activité à de nouveaux marchés en surmontant ce défi.

Si les compagnies d'électricité n'installent pas d'éoliennes sur les bons emplacements, elles ne peuvent pas produire assez d'électricité pour justifier les investissements dans l'énergie éolienne et maintenir l'électricité à un bas coût. Différents facteurs majeurs entrent en ligne de compte pour le placement d’une éolienne : l’intensité et la direction du vent ainsi que des considérations d’ordre spatiales, écologiques et esthétiques.

Vestas adresse le problème du positionnement de l’éolienne en utilisant le logiciel IBM BigInsights et un superordinateur IBM « Firestorm » pour analyser des petabytes de données structurées et non-structurées (telles que les rapports météos, les phases de la lune et de la marée, des données géospatiales et des données issues de capteurs, des images satellites, des cartes de déforestation ainsi que des travaux de modélisation météorologique) afin de définir exactement le lieu de l’installation. L'analyse, qui prenait habituellement plusieurs semaines, peut maintenant être faite en moins d'une heure.

Une fois l’éolienne opérationnelle, les ingénieurs de Vestas utiliseront le nouveau logiciel et le superordinateur pour contrôler sa performance en temps réel, analyser comment chaque lame réagit aux changements météorologiques et déterminer les meilleurs moments pour prévoir la maintenance. La société compte analyser des données météorologiques encore plus diverses et importantes (atteignant jusqu’à plus de 20 petabytes) dans les quatre ans à venir.




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