IBM“绿色地平线”让地球家园更健康.pdf

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1、IBM“绿色地平线”让地球家园更健康IBM“绿色地平线”计划(GreenHorizon)于2014年7月正式宣布启动，旨在针对社会可持续发展的三大难题——大气污染防治、可再生能源高效利用和企业节能减排，推出全球领先的实践范例。IBM一直在这三大领域有深厚的研究积累，并正在大举投入。该计划由IBM中国研究院牵头，集合IBM全球12家研究院最优的技术资源，与合作伙伴协同推进，共建创新生态系统。图：IBM中国研究院院长沈晓卫博士表示，IBM将致力于应用IBM全球12个研究院的最新研究成果，助力国家达成环境和能源的宏大目标过去三十年的经济高速增长使中国成为世界第二大经济体。

2、然而，在经济增长过程中，环境问题已经成为了中国政府的首要关切之一。中国政府在积极转变经济发展方式，同时积极制定符合中国国情的环境标准及政策，推动环境监测治理和能源管理转型，以确保在未来十年内，通过对工业和能源结构的转型调整，在保持经济增长的同时，兼顾生态文明和可持续发展。图：IBM中国研究院副院长董进博士表示，“绿色地平线”计划旨在针对社会可持续发展的三大难题——大气污染防治、可再生能源高效利用和企业节能减排，推出全球领先的实践范例。城市空气污染防治空气污染是全球特大城市面临的共同问题。在中国，过去的几十年间，城市化一直是经济增长的引擎。但是，随之产生的空气质量问题

3、也日趋严重，中国政府果断采取行动。2013年，国务院制定了“大气污染防治计划”，以保护生活在城市大约7亿人口的健康。“绿色地平线”利用IBM认知计算、大数据分析以及物联网技术的优势，分析空气监测站和气象卫星传送的实时数据流，凭借自学习能力和超级计算处理能力，提供未来72小时的高精度空气质量预报，实现对城市地区的污染物来源和分布状况的实时监测。在实时监测与高精度预报的基础上，IBM技术大数据分析能力，还能够对可能影响空气质量的相关因素进行分析预测，判断各项影响因素在不同情况下与空气质量的量化关系，从而帮助城市管理者进行环保决策。新能源的精确预测和高效利用中国是能源生产

4、与消耗大国，国家为了实现节能减排，减少对传统能源的依赖，十分重视对新能源的发展，中国也是全球新能源利用发展最快的国家之一。根据中国电力企业联合会统计，截至2014年底，全国全口径发电装机容量为13.6亿千瓦，其中非化石能源发电装机容量4.5亿千瓦，占总装机容量比重为33.3%。2014年，全国全口径发电量5.55万亿千瓦时，其中非化石能源发电量1.42万亿千瓦时，非化石能源发电量占总发电量比重自新中国成立以来首次超过25%。以风能和天阳能为代表的新能源，虽然清洁环保，但存在发电稳定性较差的实际问题。风能发电的稳定性收到地域、天气等自然条件因素的影响较大，发电效率与稳

5、定性很难准确把握；太阳能只能白天发电，阳光照射量的强度和角度一日间也有变化，云层移动和厚薄的变化等，都会影响其发电功率，因此风能与太阳能的并网发电稳定性，与传统电网的衔接能力是影响其发展的重要问题之一。为支持中国可再生能源行业的发展，IBM研究院开发了一项先进的新能源功率和天气模型预测解决方案，能够帮助能源电力公司提高新能源发电并网的可靠性。基于IBM“高精准可再生能源预测(HyRef)”的技术，这一解决方案结合天气预报和优化分析的前沿技术来准确地预测风能和太阳能的发电功率，可以增加系统（风机、光伏等）的使用效率，减少风机停机并优化电网的运行效率，从而提高了新能源并

6、网水平，帮助减少碳排放，并极大地为居民和企业提高清洁能源的供应能力。企业节能减排随着工业化、城镇化的深入发展，社会对能源的需求不断增加，对资源和环境的压力日趋增大。国家对能源消耗总量实施控制，并提出了节能减排约束性指标要求，这使得传统的能源资源高消耗的粗放型工业发展道路难以为继。不仅如此，国务院也明确提出节能减排目标，即到2020年“单位GDP碳排放”要在2005年的基础上下降40%-45%。为支持国家节能减排战略目标，IBM研究院联合相关企业与机构，共同研发基于物联网、大数据分析及云计算技术的数字能源管理平台，并在全国范围内推广，为管理部门及用能企业提供全面的节能

7、管理及分析决策支持。平台可面向资产密集型行业，基于支持云模式的大数据分析平台构建。IBM将持续利用其在信息技术领域的研究成果和技术优势，促进工业企业的绿色低碳转型，推动国家迈向资源节约型、环境友好型社会。中国科学院院士、清华大学教授卢强表示：“环境监测治理、企业节能减排与新能源战略都是政府关注的重大课题，这三者对于实现社会的生态和谐可谓是‘标本兼顾’。一方面，政府可以进行环境污染监测与控制；与此同时，提升新能源并网接入、降低工业排放并增加能源利用效率，也是从源头上解决环境问题。‘绿色地平线’计划是产学研联合创新的积极尝试。通过引入IBM最先进的信息技术，我们将全