物联网和人工智能技术在提高地热发电厂容量因子中的应用研究

地热能产生稳定的产量，使其能够作为基础负荷电力，以扩大全球所需的可再生能源的使用。日本拥有世界第三大地热资源潜力，对地热能发电的期望值很高。与此同时，太阳能等其他可再生能源发电的成本正在下降，因此需要更有效地管理地热发电厂。

考虑到这些情况，该研究计划使用地热发电厂内的实际模型对其利用大数据分析的预测诊断进行测试，以及针对涡轮秤*1的预防措施，这是降低容量系数的因素之一。

对于利用大数据分析的预测诊断，通过使用分析工具进行研究，该分析工具分解并评估过去和实时工厂运行数据，以提前预测可能关闭发电厂的问题。

对于涡轮秤的预防措施，研究使用有效的喷雾剂，包括防止在涡轮机内部建立水垢的化学试剂。通过使用物联网和人工智能技术优化化学品的使用以及时间，也可以验证秤的控制。

东芝ESS热能与水力发电系统与服务部副总裁TakaoKonishi先生说：“我们相信这些测试将有助于促进地热能源的引入并有助于实现低碳社会“。

由于使得在1966年地热汽轮机的第一递送，东芝ESS是全球领先的供应商，占23%*2装机，与当前整体输送记录*3的3687个MW或57单位。

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