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为可再生能源发电提供更准确的预测
随着并入电网的风力发电和太阳能发电的容量比例越来越高，不仅用电需求会发生波动，电能供应也会出现波动。西门子研制的一款基于神经网络的预测软件可以预测波动，从而帮助提高电力市场的效率。
过去，一切都很简单。广布于全国各地的电厂，其发电量是根据用电需求来调节的。电厂通常采用日历、天气预报以及诸多其他手段，来预测各个区域和大型生产工厂的用电需求。
如今的情况却复杂许多。取决于天气因素，风电场和太阳能电站的发电量不尽相同，传统电厂必须承担起调峰任务。存在波动性的可再生能源发电的比例越大，电能供应管理难度就越大——电能供应商和电网运营商都会受到这个问题的影响。
为保证电网稳定，向电网输送的电能在数量上必须与从电网消耗的电能保持一致。如果一座电站或一个大型用户发生故障，那么，应当相应地增加或减少电能供应，以避免断电。每座电厂都必须具备一定的调峰能力。然而未来，保持电网平衡的难度将与日俱增，特别是在正处于能源转型之中，计划大幅提高可再生能源发电比例的德国。
在这种新的形势下，应当如何应对？发电企业如何帮助保持电网稳定，提供可靠的电能供应，同时保持盈利？西门子研究院的研究人员Ralph Grothmann博士表示，答案就是通过更准确的预测，来改进规划。他说：“如果提前知道未来几天太阳能发电和风力发电的发电量，并且掌握了区域需求的预测数据，那么，就能以富于远见的方式管理传统电站，规划充足的电能供应，以抵消输电损耗，并且可以在电力市场交易上以优惠的价格购买电能。”
为了实现这个愿景，Grothmann和他的同事Hans Georg Zimmermann博士共同开发了名为“面向神经网络的模拟环境（Simulation Environment for Neural Networks，简称SENN）”的预测软件。SENN采用了类似于人类大脑的人工神经网络（计算机模型）。通过训练，这些网络能够识别出事物之间的相互关系，从而作出预测。Grothmann解释道：“神经网络的神奇之处在于，不必彻底分析和理解问题，就能作出预测。”
譬如，要利用分析模型来描述太阳能电站，需要根据投射的太阳能辐射功率和其他环境因素如气温、风速和湿度等，计算出太阳能电池板的发电量。如果部分太阳能电池板碰巧造成了遮挡，使阳光照不到其他太阳能电池板上，则需将这一点也纳入考虑。只有这样，分析模型才能利用天气预报的数据，来预测位于特定地理位置的太阳能电站的发电量。
利用数据进行训练。神经网络的工作方式与之大相径庭。是利用以往的数据，即天气预报数据和相应的太阳能电站的实际发电量，对它们进行训练。天气预报数据不必来自太阳能电站所在位置的气象站；这些数据也可以由附近的气象站提供。这个应用程序的任务是：根据天气预报的数据，来预测太阳能发电量。开始时，软件并不知道各种不同参数将起到什么样的作用，因此，其预测结果与太阳能电站的实际发电量有着天壤之别。在训练中，这个应用程序将反复执行这个过程达数千次，大限度地缩小预测结果与实际数值之间的差异。逐渐地，SENN会改变各个参数的权值，以提高预测准确度。
SENN早开发于20多年前，目前已被用于预测20天内的原材料价格和电价走势等应用。在三分之二的时间里，它能准确预测佳购买日。自2005年起，西门子一直在利用SENN，在价格低的时候购买电能。
利用经验数据，系统学会了预测可再生能源的发电量，预测偏差不**过7%。
随着可再生能源发电的日益兴起，西门子认识到，SENN预测在发电行业将大有可为。譬如，根据对可再生能源并网发电量的预测，电网运营商可以计划辅助电站的使用或者补偿电能需求。风电场和太阳能电站的运营商可以根据预测，将维护工作安排在发电量较低的时段，以更有利的条件出售预期的发电量，以及规划未来的收入。
目前，正利用丹麦一座大型海上风电场提供的数据，对一个SENN模型进行测试。这个模型使用了关于风速、气温和湿度的预报数据，来预测这座风电场在未来三天的发电量，预测偏差不**过7.2%。譬如，如果系统预测发电量为100，那么，实际发电量将在92.8到107.2之间。Grothmann表示：“预测准确度主要取决于数据质量，总体而言，我们能够相当准确地预测未来三天的天气。”
西门子能源面向可再生能源发电设施的监控解决方案，具备SENN发电预测功能。譬如在南非，有两座发电容量均为5万千瓦的太阳能电站，就使用了SENN预测软件。利用这款软件，发电企业可以根据电网运营商的需求预测，来决定向电网输送多少电能。SENN可以预测太阳能电站在未来5天内的每小时日照发电量，偏差不**过7%。
目前正在规划适用于太阳能电站的*二个模型。这个模型将就如何处理沾满污垢的太阳能电池板向运营商提出建议。灰尘可令太阳能电池板的发电量降低多15%，但其清洁成本亦不菲。Grothmann解释道：“如果运营商事先知道将有充沛的雨量可以把灰尘洗刷干净，则不必派遣清洁人员前去打扫。”新的软件将通过利用干燥度、风速、风向和降雨等环境因素，来预测太阳能电池板上将覆盖多少灰尘，从而解决这个问题。
预测需求。需求预测是SENN在电力市场上的*二大应用。借助这款软件，用电大户能够以优惠的价格购买电能，或者在作业时间上避开用电高峰时段，以免缴纳高昂的罚款。供电企业可以利用区域预测，来规划电能采购和电厂运行事宜。譬如，因为要从德国或法国向意大利输送大量电能，瑞士的电网运营商Swissgrid在利用SENN来规划电能采购事宜时，则可将输电损耗纳入考虑。由于Swissgrid不得不弥补这样的损耗，所以，它可以提前多36小时在现货市场采购电能，以尽量规避损失。Swissgrid每年的采购额，高达4800万欧元左
过去，Swissgrid总是根据日历和天气数据，以及邻国的电网运营商提供的信息来预测需求。但SENN已助力Swissgrid将预测失误率从11%降至10%，这每年能为Swissgrid节省数十万法郎。
SENN生成的需求预测数据非常准确，失误率仅为3%。在此基础上，它能直接预测输电损耗。为了做到这一点，它要监测输电目的地的每小时需求变化趋势。它还要分析当前电力潮流、可再生能源发电量、天气预报和抽水蓄能电站的水库水位等信息。
全盘化思维。单独的预测是朝着未来电力市场迈出的第一步——未来，生产、需求、价格和传输等几乎所有因素都将处于不断变化之中。在电力系统中，所有这些数量之间，都存在着相互依存的关系；因此，应当从全局的高度审视这些因素。譬如，如果风电设施提高了发电量，那么，传统电站则应相应地降低发电量，这有可能降低电价。取决于需求状况，风电既可能向北方传输，也可能向南方传输。这继而会改变对用于抵消输电损耗的补偿电能的需求。Grothmann说：“对这些参数之间的交互作用的预测越准确，整个系统的效率就越高。”
这正是SENN神经网络的用武之地。由于它并不使用分析关系，而是通过学习从所有参数的行为中识别出相互关系，因此，它的预测已经包含了彼此的依存关系。Grothmann说：“SENN的用途之一是，根据各式各样相互作用的参数，如电价和其他原材料价格走势、需求变化趋势、二氧化碳排放权交易价格等，来确定电价。这是我们软件的*到之处。”
如今，拥有多家电厂的供电企业，已经可以使用SENN来以低廉的价格采购天然气，以及根据关于二氧化碳排放权的交易价格和电价的预测来优化调节发电量。未来，电网运营商可以向供电企业提供关于需求的预测数据，以及预期的补偿电能需求量。反过来，这些预测信息又依存于其他合作伙伴提供的生产和需求预测数据。所有这一切将有助于轻松管理瞬息万变的电力市场，因为所有参与者都能根据会影响到其他市场参与者的发展趋势，提前调整各自的活动。
云计算系统正在改变价值链，也将因此改变企业。西门子PLC代理商
云计算服务提供商也能保证，如果由于法律原因或出于安全考虑，不允许数据离开某个特定国家，那么，此数据将留在其境内。Schiemann说：“要想在云计算系统中使用应用，每个业务部都必须首先解决一系列问题。”她的团队为这些过程给予了支持，他们不仅提供了战略建议，而且为反复使用的应用创建了软件模块，譬如，已证明其技术值得用于云计算应用的模型架构；允许从用户终端访问云计算系统的用户鉴权系统；以及用于按事先规定的类别，在不同存储位置之间传送数据的系统等。
然而，云计算核心技术创新的主要目标是帮助西门子各业务领域分析云计算系统能为产品和服务提供哪些益处。Schiemann解释说，“云计算系统正在转变价值链”，并预言说，“因此，它也将转变企业。”
按用量计费。一方面，这意味着产品设计技术在配置上必须满足基于云计算的新要求。譬如，西门子的PLM Teamcenter软件，除标准版本之外，这款软件还可以提供基于云计算的解决方案。虽然迄今为止，软件通常是以许可方式提供使用，但通过长期订购，或以按用量付费的方式获得软件，也将日益普遍。Schiemann表示，“这意味着软件将不得不被重新设计。”
西门子PLC代理商当企业不再具备自有存储、处理的基础设施时，程序必须在非安装设备上运行。因此，程序的设计必须允许多个用户同时调用。
另一方面，开发出没有云计算系统就无法想象的全新产品也将成为可能。西门子各业务领域的*正在制定战略，以确定将哪些应用迁移到云计算系统中，以便能更轻松地访问，从而提供更强大的功能。
其应用潜力之广，从西门子电力学院便可见一斑。西门子电力学院每年要为数**就发电、输配电领域的新应用进行培训。以往，学员完成培训之后要带走重达数公斤的培训资料。对于搭乘航班出行的人，这一点尤其不便。然而，自2013年起，所有面向仪表、控制和电气装置的培训资料，均可在云计算系统中下载。为了做到这一点，来自西门子研究院的Timo Wolf开发了一款安装在专属西门子所有的iPad上的应用。西门子电力学院创始人Detlef Rautmann解释道：“培训期间，学员可以利用这些iPad，访问云计算系统。”这款应用集成在学习管理系统的网络服务器中，学习管理系统管理着所有西门子培训课程的内容。培训期间，学员还可以在iPad上输入评论或草图，并将之保存在有关云计算系统中。当他们回到工作地点之后，学员可以利用其密码，获取他们的个性化培训资料，他们也可以将这些资料下载到台式机或其他终端上。
不只是应用。西门子的*坚信，今后几年内，这样的数字化应用将发展成为真正的网络业务模型。在位于新泽西州普林斯顿的西门子美国研究院，Raj Varadarajan正在帮助塑造西门子的数字化转型，他说：“西门子的目的不只是开发应用程序。”相反，西门子旨在探明移动计算的未来发展方向——移动计算是指，利用移动终端来访问基于云计算系统的基础设施。Varadarajan认为，社交网络的一些特性，将对新产品产生很大影响。譬如，如果世界各地的患者都在讨论某种疾病的症状，那么，这些信息就可以被融合到一个自动化的诊断工具中。
西门子PLC代理商当然，取得患者同意，是这种应用的前提条件。譬如，用户可以通过患者在相关博客，或其他包含医疗内容的上输入的信息，为诊断工具的数据收集而做出贡献。
当前，我们只能猜测，云计算和移动计算的技术可能性，将催生出哪些新应用。然而，如果这些应用的理念也像应用理念那样迅速发展，那么，在不久的将来，将涌现出各种各样新的业务概念和模型。分析人士，如IT商务顾问公司Gartner的分析师等表示，云计算应用市场的增速，将**IT市场的平均增速。基于云计算应用的全新IT系统，以及从传统IT服务向基于云计算的服务转型，正在促进这样的发展，而西门子正处于这种发展的潮头浪尖。西门子PLC代理商
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真正清洁的煤炭？这有可能！
煤气化技术能帮助中国减轻空气污染。来自西门子中国研究院的工程师正在研制不会产生二氧化碳、并结合使用可再生能源的煤炭利用方式。
中国面临着两难困境：许多时候，在像这样的城市，空气质量非常糟糕，以至于不戴口罩就无法长时间呆在户外，健康也会受到影响。**承诺，中国的二氧化碳排放将从2030年开始下降。但要实现这一转变，必须从现在起就打好基础。中国能否实现这个目标，很大程度上取决于煤炭方面的决策。燃煤发电依然占中国总发电量的70%左右，煤炭是造成中国严峻环境问题的主要元凶之一。尽管到2030年，可再生能源、核电和天然气等将取代部分煤炭，使之在中国能源构成中的占比降至52%，但为了发电和生产工业原料而燃烧的煤炭量将继续增长。西门子PLC代理商
一方面是煤炭用量日益增长，另一方面是降低排放，如何解决这个困境，是大量研究和开发工作背后的源动力。西门子作为能效**，同时也是低排放技术**，参与了这些研发工作。佳解决方案或许是煤气化技术。这是一项基于简单原理的成熟技术：在高温下，煤粉（换句话说，近乎纯碳）与水一同被转化为气体。由此产生的是氢气和一氧化碳构成的合成气体，然后，再利用水，将其中的一氧化碳进一步转化为二氧化碳和更多氢气。整体煤气化联合循环（IGCC）装置采用这种工艺来供应高纯度氢气，以在燃气轮机中与天然气混合，用于发电。在这个过程中，二氧化碳已被分离出来，因此，譬如，可以将之注入油田，以提高采收率，而不是排放到大气中。这样一来，发电几乎不排放任何二氧化碳。德克萨斯州清洁能源项目正在美国研发的IGCC装置将能实现这一目标，这套装置将采用西门子提供的燃气轮机来生产电力和化肥，所产生的二氧化碳则被注入油田。
煤炭：关键成分
IGCC工艺不仅适用于发电，也可用于生产工业化学品。它是利用诸如煤炭、炼油厂废弃物，甚至是**废弃物等含碳量不尽相同的各种燃料，来生产许多不同材料的理想途径。位于德国Freiberg的西门子燃料气化技术公司的技术与创新部门主管Frank Hannemann表示，“从根本上讲，（它可以生产）任何含碳材料”。塑料、甲烷（天然气）、甲醇、柴油、化肥，对由煤制得的产品，几乎没有任何技术或化学限制。西门子PLC代理商
中国的许多工厂已采用这项技术。这是因为中国大的煤藏主要分布于华北草原等偏远地区，当地的用电户很少，使用煤气化技术来发电通常是坏的选择。携手煤矿公司神华宁夏煤业集团，西门子在中蒙交界附近建造了一座煤气化装置。这座装置的输出功率高达250万千瓦。西门子为其提供的5套燃料气化装置，采用了先进设计，配备了气动煤炭传送带，以及能够用更少的水冷却滚热的合成气体、用更少高压蒸汽将所生成的一氧化碳转化为氢气的燃烧炉。得益于所有这些特性，这座装置不仅具备更高能效，而且二氧化碳排放更低。
自西门子中国研究院的创新
能够取得这一进步，西门子中国研究院的技术经理王德慧功不可没。她说：“我的团队向Frank Hannemann的研发小组开发面向中国市场的新型煤气化装置提供支持。”她的团队监督了**套示范装置的开车，并对其进行了优化。王德慧的实验室距离她在西门子中国研究院的办公室仅一小时车程，在这里，她使用一套实验装置来研究当滚热的合成气体被冷却时发生的化学反应。Wang也在研发能够提高能效、大限度减少二氧化碳排放的新工艺。她的团队已成功研制出一种用水把一氧化碳转化为二氧化碳和氢气的新型变换工艺。这项技术**使用了两段式工艺，并在**段使用了抑制催化剂。这种催化剂减缓了反应速度，导致**段仅少量气体被转化。直到*二段，才在活性催化剂的助力下，发生全部反应。这种解决方案之所以优于其他方法，是因为：通过减慢速度，它减少了冷却热气体（其温度高达1,400摄氏度）所需的蒸汽，从而提高了总体能效。目前，王德慧正与西门子燃料气化业务部一道，寻求与一位客户合作，在中国安装**套试点装置，以演示这项新技术。
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这套装置设立了新的能效标准。然而，不幸的是，它未能发挥应有的环保作用。尽管已被分离出来，但二氧化碳并未被封存到地下。神华宁夏煤业集团认为这样做太不经济。相反，二氧化碳依然被排放到空气中。
太阳能或风电为煤气化提供动力？
归功于Frank Hannemann和Dehui Wang的工作，西门子获得了若干**和技术良好优势，现在，他们正在合作研究一项对煤炭行业而言彻底革命性的技术。其思路源于这样一个事实，那就是IGCC工艺的能耗很高，并且会产生大量二氧化碳。如果把来自太阳能电站或风电场的过剩电能用于为这些装置提供动力，那么情况将会怎么？在这种情形下，用于吹气分离和电解的电动模块将进一步增强IGCC工艺的优势。**种模块将从空气中获取氧气。这种吹气分离装置已经使用了很长时间，是一项成熟的技术。电解模块可将水分解为氢和氧两种成分。目前，西门子正在研发这类模块。这两种气体都能在IGCC工艺中发挥作用，氧气可用于将原料转化为合成气体，而氢气则可输入气化装置下游。理想情况下，可以通过调节混合比例来消除一氧化碳变换反应，从而避免产生二氧化碳。这样一来，IGCC工序结束时，所有的碳都将含在化学制品中，如甲烷或塑料，而氢气则可用氮气来稀释，并在燃气轮机中燃烧掉。西门子PLC代理商
燃煤发电厂既不会产生任何二氧化碳，也不必采取迂回策略来处理二氧化碳，甚至还能充当风电或太阳能电站的蓄电系统？Hannemann说，“这有可能实现，但还有很长的路要走。”
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数字化世界
能不能以远程方式控制和维护成千上万的建筑物和机器？当然可以。这是一个庞大的技术、经济和社会新全景的组成部分。在这里，现实世界的几乎所有实物都有数字的对应。
古籍、地籍册，到数不胜数的各种工业设施组件和城市构筑物，现实世界里的事物纷纷有了数字化对应物。随着这一趋势的愈演愈烈，数字世界不仅从物质层面，而且从机能层面复制了现实世界。因此，我们不仅能调用详尽的数字化图像――譬如，工厂车间里的机器配置图，而且，还可以从实际出发，模拟在这样的环境中对工人而言安全的安装位置和符合人机工程学的配置。西门子PLC代理商当然，这归功于以生物测定学为基础、能精准表征人类特性的技术的发展。
与此类似，随着奥地利维也纳Aspern区建设的如火如荼，西门子研究院（CT）开发的系统正使用四轴*行器生成的图像，来跟踪、记录在这片占地240公顷的工地上所进行的施工活动。这种能自动将当前数据与以往数据进行比对的系统，也被广泛用于跟踪工厂内部的变化，以保证数字版的规划方案符合新的实际情况。
秘诀：软件。这种对象和功能均朝数字世界大规模迁移的现象背后，是什么在起支撑作用呢？使这一切成为可能的秘诀，当然是软件。软件，在几乎每个技术领域都起到了重要作用，这一点从西门子公司研发预算的40%都用于软件开发上便可见一斑。西门子研究院的工作集中在跨领域项目和诸如改进架构、降低复杂度等根本性的问题上，它雇佣了大约4500名程序员和软件架构师。在整个公司，西门子总共雇佣了大约1.75万名软件工程师，他们聚集在各种各样的项目上，从模拟“好奇号”火星探测仪，到创新发电厂的控制系统；从用于优化铁路系统的显示屏幕，到面向操作室的图像、数据融合解决方案等等，不一而足。西门子PLC代理商
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当今世界，数字化技术大行其道，软件扮演关键角色的例子比比皆是。譬如，在纽伦堡附近，有一座专门生产Simatic可编程逻辑控制器（PLC）的西门子工厂。在这里，西门子的NX和Teamcenter软件系统每天要追踪大约5000万道生产工序的结果，从焊接温度到拾取-贴装速度，无所不包。这座工厂的生产合格率能高达99.9988%，这些跟踪信息功不可没。通过联网系统，这些信息被发送到工厂的研发部门，用于优化现有及规划中的生产线及生产工艺。
这座工厂的自动化程度非常高，因此被誉为朝*四次工业革命迈出第一步的**——在*四次工业革命的愿景中，为了自动优化生产工艺，现实世界和虚拟世界将相互吸取经验。这座工厂凭借高效率而享有**声誉，当之无愧地成为了其他工厂的榜样。譬如，在地处中国西部的成都，一座几乎是这座德国工厂的翻版的工厂正在帮助满足中国对PLC的旺盛需求。从汽车生产线到采矿机械，PLC可以用于控制几乎一切工业设备。西门子PLC代理商
将现实世界与虚拟世界融为一体的开发实例不计其数，全世界大的光学望远镜的生产便是其中之一。为了加快开发进度，制造商使用了西门子NX软件对用于生产直径达1.5米的望远镜镜片的机器进行三维模拟，然后将模拟数据与生产系统集成。这样，只用了短短一年半的时间，就开发出了这台抛光精度高达30纳米的机器。
在手术室里融合可移植成像。现实世界的数字化步伐也在阔步迈向医疗领域。譬如，在位于新泽西州普林斯顿的西门子美国研究院，研究人员正与来自西门子医疗的*合作，将术**维计算机断层扫描成像和核磁共振成像与手术室或介入**室里的其他成像设备生成的实时图像相融合。其思路是将高分辨率的三维成像用作引导底图，并将所有其他模式的成像融合到其中。
多模数据融合将不**于成像。研究人员预计，诸如患者实时监测数据，甚至一些官能的现场模拟数据等信息，将被整合到一张可能很快就将支持无线移植的融合实时成像中。事实上，在这个愿景中，融合数据集的可移植性是关键。可移植图像将支持视觉、心理活动与手眼协调的融合，甚至可能被用在增强了的现实环境中，从而允许外科医生将诊断信息重叠到他/她的实际视野上。鉴于可移植性的诸多益处，西门子研究人员正在开发有关技术，以促进**快速可视化解决方案的获取――包括量身定制流式传输和针对医疗应用的视频压缩解决方案。
不论对象是工业环境还是医疗环境，硬件还是软件，数字世界里的大多数高级系统在设计时都考虑了自动监控、预防性维护和远程维修等需求。譬如说，西门子PLC代理商现在，西门子的通用远程服务平台（cRSP）就跟踪了大约25万个系统，从摩天大楼和燃气轮机，到255座城市的交通控制中心，不胜枚举。它还监控了大约12万台高端医疗设备，并提供维修服务。每个月，这些系统总共要生成差不多10兆兆字节的数据。但随着所监控系统精密度的日益增长，其诊断传感器和软件驱动的功能也与日俱增。因此，*预计，到2020年，cRSP每个月将需要处理大约80兆兆字节的数据。为了增强安全性，同时保证有足够的能力来应对这些海量数据，西门子正在开发新一代结构。
通过对基础设施和专业知识的整合和虚拟化，基于云计算的服务可降低费用。
新经济。在越来越多系统的监控和维护功能朝着数字世界迁移的同时，与这些功能有关的实物基础设施本身也在经历数字化。譬如，为什么每一座城市都要具备自有交通管理中心呢？在德国，已有10座城市基本上将这项功能外包给了一家西门子服务中心。由于可以通过基于云计算的互联网服务获取其所有交通数据，每一座城市都能对当地影响交通的事件进行规划和管理，而*部署成本不菲的实物设施，也*进行相关维护。
IT基础设施也直冲云霄。自动化系统生成的数据量非常之庞大，就连西门子这样的大型企业也面临着数据存储量日益增长的挑战。同时，作为虚拟IT解决方案的云计算具有强烈的吸引力。考虑到这一点，西门子研究院正支持公司各业务部门开展一项计划，旨在探索产品设计新途径，以期既能充分利用云存储系统里的海量数据，又不降低安全性。通过对基础设施和专业知识的整合和虚拟化，基于云计算的服务可降低费用。事实上，据市场情报提供商国际数据公司（IDC）预计，IT服务朝云计算系统的迁移将是缔造所谓“智能数据”经济的决
定性因素。
产品、服务和知识的快速数字化进程将带来巨大益处，这一点毋庸置疑。每个人都能有切身感受的一个关键领域是我们与**的关系。比利时eGovlab公司的董事兼创始成员Vasilis Koulolias设想，电子政务将是民主制度下一步的发展趋势。他预言道，“这意味着朝更睿智、高效、更具代表性的**转变；这将为合作、共同创造和相互交流降低成本。”
虽然这个数字化的美丽新世界潜力无限，但是我们在朝着它迈进的同时必须小心谨慎。正如麻省理工学院数字化商务中心主任Erik Brynjolfssen教授在接受我们的采访时所指出的那样，自动化系统正日益瞄准蓝领和白领的工作岗位。Brynjolfssen说：“利用数字化技术，可以创造无穷的财富。但这些财富既可能被集中在少数人手里，也可能为数十亿人创造广泛的机会。我们有能力创造全人类的共同繁荣，但如果我们坐视不管、放任自流，那么这样的繁荣景象永远不会到来。”西门子PLC代理商
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目前，正利用丹麦一座大型海上风电场提供的数据，对一个SENN模型进行测试。这个模型使用了关于风速、气温和湿度的预报数据，来预测这座风电场在未来三天的发电量，预测偏差不**过7.2%。譬如，如果系统预测发电量为100，那么，实际发电量将在92.8到107.2之间。Grothmann表示：“预测准确度主要取决于数据质量，总体而言，我们能够相当准确地预测未来三天的天气。”
西门子能源面向可再生能源发电设施的监控解决方案，具备SENN发电预测功能。譬如在南非，有两座发电容量均为5万千瓦的太阳能电站，就使用了SENN预测软件。利用这款软件，发电企业可以根据电网运营商的需求预测，来决定向电网输送多少电能。SENN可以预测太阳能电站在未来5天内的每小时日照发电量，偏差不**过7%。
目前正在规划适用于太阳能电站的*二个模型。这个模型将就如何处理沾满污垢的太阳能电池板向运营商提出建议。灰尘可令太阳能电池板的发电量降低多15%，但其清洁成本亦不菲。Grothmann解释道：“如果运营商事先知道将有充沛的雨量可以把灰尘洗刷干净，则不必派遣清洁人员前去打扫。”新的软件将通过利用干燥度、风速、风向和降雨等环境因素，来预测太阳能电池板上将覆盖多少灰尘，从而解决这个问题。
预测需求。需求预测是SENN在电力市场上的*二大应用。借助这款软件，用电大户能够以优惠的价格购买电能，或者在作业时间上避开用电高峰时段，以免缴纳高昂的罚款。供电企业可以利用区域预测，来规划电能采购和电厂运行事宜。譬如，因为要从德国或法国向意大利输送大量电能，瑞士的电网运营商Swissgrid在利用SENN来规划电能采购事宜时，则可将输电损耗纳入考虑。由于Swissgrid不得不弥补这样的损耗，所以，它可以提前多36小时在现货市场采购电能，以尽量规避损失。Swissgrid每年的采购额，高达4800万欧元左
过去，Swissgrid总是根据日历和天气数据，以及邻国的电网运营商提供的信息来预测需求。但SENN已助力Swissgrid将预测失误率从11%降至10%，这每年能为Swissgrid节省数十万法郎。
SENN生成的需求预测数据非常准确，失误率仅为3%。在此基础上，它能直接预测输电损耗。为了做到这一点，它要监测输电目的地的每小时需求变化趋势。它还要分析当前电力潮流、可再生能源发电量、天气预报和抽水蓄能电站的水库水位等信息。
全盘化思维。单独的预测是朝着未来电力市场迈出的第一步——未来，生产、需求、价格和传输等几乎所有因素都将处于不断变化之中。在电力系统中，所有这些数量之间，都存在着相互依存的关系；因此，应当从全局的高度审视这些因素。譬如，如果风电设施提高了发电量，那么，传统电站则应相应地降低发电量，这有可能降低电价。取决于需求状况，风电既可能向北方传输，也可能向南方传输。这继而会改变对用于抵消输电损耗的补偿电能的需求。Grothmann说：“对这些参数之间的交互作用的预测越准确，整个系统的效率就越高。”
这正是SENN神经网络的用武之地。由于它并不使用分析关系，而是通过学习从所有参数的行为中识别出相互关系，因此，它的预测已经包含了彼此的依存关系。Grothmann说：“SENN的用途之一是，根据各式各样相互作用的参数，如电价和其他原材料价格走势、需求变化趋势、二氧化碳排放权交易价格等，来确定电价。这是我们软件的*到之处。”
如今，拥有多家电厂的供电企业，已经可以使用SENN来以低廉的价格采购天然气，以及根据关于二氧化碳排放权的交易价格和电价的预测来优化调节发电量。未来，电网运营商可以向供电企业提供关于需求的预测数据，以及预期的补偿电能需求量。反过来，这些预测信息又依存于其他合作伙伴提供的生产和需求预测数据。所有这一切将有助于轻松管理瞬息万变的电力市场，因为所有参与者都能根据会影响到其他市场参与者的发展趋势，提前调整各自的活动。
云计算系统正在改变价值链，也将因此改变企业。西门子PLC代理商
云计算服务提供商也能保证，如果由于法律原因或出于安全考虑，不允许数据离开某个特定国家，那么，此数据将留在其境内。Schiemann说：“要想在云计算系统中使用应用，每个业务部都必须首先解决一系列问题。”她的团队为这些过程给予了支持，他们不仅提供了战略建议，而且为反复使用的应用创建了软件模块，譬如，已证明其技术值得用于云计算应用的模型架构；允许从用户终端访问云计算系统的用户鉴权系统；以及用于按事先规定的类别，在不同存储位置之间传送数据的系统等。
然而，云计算核心技术创新的主要目标是帮助西门子各业务领域分析云计算系统能为产品和服务提供哪些益处。Schiemann解释说，“云计算系统正在转变价值链”，并预言说，“因此，它也将转变企业。”
按用量计费。一方面，这意味着产品设计技术在配置上必须满足基于云计算的新要求。譬如，西门子的PLM Teamcenter软件，除标准版本之外，这款软件还可以提供基于云计算的解决方案。虽然迄今为止，软件通常是以许可方式提供使用，但通过长期订购，或以按用量付费的方式获得软件，也将日益普遍。Schiemann表示，“这意味着软件将不得不被重新设计。”
西门子PLC代理商当企业不再具备自有存储、处理的基础设施时，程序必须在非安装设备上运行。因此，程序的设计必须允许多个用户同时调用。
另一方面，开发出没有云计算系统就无法想象的全新产品也将成为可能。西门子各业务领域的*正在制定战略，以确定将哪些应用迁移到云计算系统中，以便能更轻松地访问，从而提供更强大的功能。
其应用潜力之广，从西门子电力学院便可见一斑。西门子电力学院每年要为数**就发电、输配电领域的新应用进行培训。以往，学员完成培训之后要带走重达数公斤的培训资料。对于搭乘航班出行的人，这一点尤其不便。然而，自2013年起，所有面向仪表、控制和电气装置的培训资料，均可在云计算系统中下载。为了做到这一点，来自西门子研究院的Timo Wolf开发了一款安装在专属西门子所有的iPad上的应用。西门子电力学院创始人Detlef Rautmann解释道：“培训期间，学员可以利用这些iPad，访问云计算系统。”这款应用集成在学习管理系统的网络服务器中，学习管理系统管理着所有西门子培训课程的内容。培训期间，学员还可以在iPad上输入评论或草图，并将之保存在有关云计算系统中。当他们回到工作地点之后，学员可以利用其密码，获取他们的个性化培训资料，他们也可以将这些资料下载到台式机或其他终端上。
不只是应用。西门子的*坚信，今后几年内，这样的数字化应用将发展成为真正的网络业务模型。在位于新泽西州普林斯顿的西门子美国研究院，Raj Varadarajan正在帮助塑造西门子的数字化转型，他说：“西门子的目的不只是开发应用程序。”相反，西门子旨在探明移动计算的未来发展方向——移动计算是指，利用移动终端来访问基于云计算系统的基础设施。Varadarajan认为，社交网络的一些特性，将对新产品产生很大影响。譬如，如果世界各地的患者都在讨论某种疾病的症状，那么，这些信息就可以被融合到一个自动化的诊断工具中。
西门子PLC代理商当然，取得患者同意，是这种应用的前提条件。譬如，用户可以通过患者在相关博客，或其他包含医疗内容的上输入的信息，为诊断工具的数据收集而做出贡献。
当前，我们只能猜测，云计算和移动计算的技术可能性，将催生出哪些新应用。然而，如果这些应用的理念也像应用理念那样迅速发展，那么，在不久的将来，将涌现出各种各样新的业务概念和模型。分析人士，如IT商务顾问公司Gartner的分析师等表示，云计算应用市场的增速，将**IT市场的平均增速。基于云计算应用的全新IT系统，以及从传统IT服务向基于云计算的服务转型，正在促进这样的发展，而西门子正处于这种发展的潮头浪尖。西门子PLC代理商
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真正清洁的煤炭？这有可能！
煤气化技术能帮助中国减轻空气污染。来自西门子中国研究院的工程师正在研制不会产生二氧化碳、并结合使用可再生能源的煤炭利用方式。
中国面临着两难困境：许多时候，在像这样的城市，空气质量非常糟糕，以至于不戴口罩就无法长时间呆在户外，健康也会受到影响。**承诺，中国的二氧化碳排放将从2030年开始下降。但要实现这一转变，必须从现在起就打好基础。中国能否实现这个目标，很大程度上取决于煤炭方面的决策。燃煤发电依然占中国总发电量的70%左右，煤炭是造成中国严峻环境问题的主要元凶之一。尽管到2030年，可再生能源、核电和天然气等将取代部分煤炭，使之在中国能源构成中的占比降至52%，但为了发电和生产工业原料而燃烧的煤炭量将继续增长。西门子PLC代理商
一方面是煤炭用量日益增长，另一方面是降低排放，如何解决这个困境，是大量研究和开发工作背后的源动力。西门子作为能效**，同时也是低排放技术**，参与了这些研发工作。佳解决方案或许是煤气化技术。这是一项基于简单原理的成熟技术：在高温下，煤粉（换句话说，近乎纯碳）与水一同被转化为气体。由此产生的是氢气和一氧化碳构成的合成气体，然后，再利用水，将其中的一氧化碳进一步转化为二氧化碳和更多氢气。整体煤气化联合循环（IGCC）装置采用这种工艺来供应高纯度氢气，以在燃气轮机中与天然气混合，用于发电。在这个过程中，二氧化碳已被分离出来，因此，譬如，可以将之注入油田，以提高采收率，而不是排放到大气中。这样一来，发电几乎不排放任何二氧化碳。德克萨斯州清洁能源项目正在美国研发的IGCC装置将能实现这一目标，这套装置将采用西门子提供的燃气轮机来生产电力和化肥，所产生的二氧化碳则被注入油田。
煤炭：关键成分
IGCC工艺不仅适用于发电，也可用于生产工业化学品。它是利用诸如煤炭、炼油厂废弃物，甚至是**废弃物等含碳量不尽相同的各种燃料，来生产许多不同材料的理想途径。位于德国Freiberg的西门子燃料气化技术公司的技术与创新部门主管Frank Hannemann表示，“从根本上讲，（它可以生产）任何含碳材料”。塑料、甲烷（天然气）、甲醇、柴油、化肥，对由煤制得的产品，几乎没有任何技术或化学限制。西门子PLC代理商
中国的许多工厂已采用这项技术。这是因为中国大的煤藏主要分布于华北草原等偏远地区，当地的用电户很少，使用煤气化技术来发电通常是坏的选择。携手煤矿公司神华宁夏煤业集团，西门子在中蒙交界附近建造了一座煤气化装置。这座装置的输出功率高达250万千瓦。西门子为其提供的5套燃料气化装置，采用了先进设计，配备了气动煤炭传送带，以及能够用更少的水冷却滚热的合成气体、用更少高压蒸汽将所生成的一氧化碳转化为氢气的燃烧炉。得益于所有这些特性，这座装置不仅具备更高能效，而且二氧化碳排放更低。
自西门子中国研究院的创新
能够取得这一进步，西门子中国研究院的技术经理王德慧功不可没。她说：“我的团队向Frank Hannemann的研发小组开发面向中国市场的新型煤气化装置提供支持。”她的团队监督了**套示范装置的开车，并对其进行了优化。王德慧的实验室距离她在西门子中国研究院的办公室仅一小时车程，在这里，她使用一套实验装置来研究当滚热的合成气体被冷却时发生的化学反应。Wang也在研发能够提高能效、大限度减少二氧化碳排放的新工艺。她的团队已成功研制出一种用水把一氧化碳转化为二氧化碳和氢气的新型变换工艺。这项技术**使用了两段式工艺，并在**段使用了抑制催化剂。这种催化剂减缓了反应速度，导致**段仅少量气体被转化。直到*二段，才在活性催化剂的助力下，发生全部反应。这种解决方案之所以优于其他方法，是因为：通过减慢速度，它减少了冷却热气体（其温度高达1,400摄氏度）所需的蒸汽，从而提高了总体能效。目前，王德慧正与西门子燃料气化业务部一道，寻求与一位客户合作，在中国安装**套试点装置，以演示这项新技术。
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这套装置设立了新的能效标准。然而，不幸的是，它未能发挥应有的环保作用。尽管已被分离出来，但二氧化碳并未被封存到地下。神华宁夏煤业集团认为这样做太不经济。相反，二氧化碳依然被排放到空气中。
太阳能或风电为煤气化提供动力？
归功于Frank Hannemann和Dehui Wang的工作，西门子获得了若干**和技术良好优势，现在，他们正在合作研究一项对煤炭行业而言彻底革命性的技术。其思路源于这样一个事实，那就是IGCC工艺的能耗很高，并且会产生大量二氧化碳。如果把来自太阳能电站或风电场的过剩电能用于为这些装置提供动力，那么情况将会怎么？在这种情形下，用于吹气分离和电解的电动模块将进一步增强IGCC工艺的优势。**种模块将从空气中获取氧气。这种吹气分离装置已经使用了很长时间，是一项成熟的技术。电解模块可将水分解为氢和氧两种成分。目前，西门子正在研发这类模块。这两种气体都能在IGCC工艺中发挥作用，氧气可用于将原料转化为合成气体，而氢气则可输入气化装置下游。理想情况下，可以通过调节混合比例来消除一氧化碳变换反应，从而避免产生二氧化碳。这样一来，IGCC工序结束时，所有的碳都将含在化学制品中，如甲烷或塑料，而氢气则可用氮气来稀释，并在燃气轮机中燃烧掉。西门子PLC代理商
燃煤发电厂既不会产生任何二氧化碳，也不必采取迂回策略来处理二氧化碳，甚至还能充当风电或太阳能电站的蓄电系统？Hannemann说，“这有可能实现，但还有很长的路要走。”
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数字化世界
能不能以远程方式控制和维护成千上万的建筑物和机器？当然可以。这是一个庞大的技术、经济和社会新全景的组成部分。在这里，现实世界的几乎所有实物都有数字的对应。
古籍、地籍册，到数不胜数的各种工业设施组件和城市构筑物，现实世界里的事物纷纷有了数字化对应物。随着这一趋势的愈演愈烈，数字世界不仅从物质层面，而且从机能层面复制了现实世界。因此，我们不仅能调用详尽的数字化图像――譬如，工厂车间里的机器配置图，而且，还可以从实际出发，模拟在这样的环境中对工人而言安全的安装位置和符合人机工程学的配置。西门子PLC代理商当然，这归功于以生物测定学为基础、能精准表征人类特性的技术的发展。
与此类似，随着奥地利维也纳Aspern区建设的如火如荼，西门子研究院（CT）开发的系统正使用四轴*行器生成的图像，来跟踪、记录在这片占地240公顷的工地上所进行的施工活动。这种能自动将当前数据与以往数据进行比对的系统，也被广泛用于跟踪工厂内部的变化，以保证数字版的规划方案符合新的实际情况。
秘诀：软件。这种对象和功能均朝数字世界大规模迁移的现象背后，是什么在起支撑作用呢？使这一切成为可能的秘诀，当然是软件。软件，在几乎每个技术领域都起到了重要作用，这一点从西门子公司研发预算的40%都用于软件开发上便可见一斑。西门子研究院的工作集中在跨领域项目和诸如改进架构、降低复杂度等根本性的问题上，它雇佣了大约4500名程序员和软件架构师。在整个公司，西门子总共雇佣了大约1.75万名软件工程师，他们聚集在各种各样的项目上，从模拟“好奇号”火星探测仪，到创新发电厂的控制系统；从用于优化铁路系统的显示屏幕，到面向操作室的图像、数据融合解决方案等等，不一而足。西门子PLC代理商
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当今世界，数字化技术大行其道，软件扮演关键角色的例子比比皆是。譬如，在纽伦堡附近，有一座专门生产Simatic可编程逻辑控制器（PLC）的西门子工厂。在这里，西门子的NX和Teamcenter软件系统每天要追踪大约5000万道生产工序的结果，从焊接温度到拾取-贴装速度，无所不包。这座工厂的生产合格率能高达99.9988%，这些跟踪信息功不可没。通过联网系统，这些信息被发送到工厂的研发部门，用于优化现有及规划中的生产线及生产工艺。
这座工厂的自动化程度非常高，因此被誉为朝*四次工业革命迈出第一步的**——在*四次工业革命的愿景中，为了自动优化生产工艺，现实世界和虚拟世界将相互吸取经验。这座工厂凭借高效率而享有**声誉，当之无愧地成为了其他工厂的榜样。譬如，在地处中国西部的成都，一座几乎是这座德国工厂的翻版的工厂正在帮助满足中国对PLC的旺盛需求。从汽车生产线到采矿机械，PLC可以用于控制几乎一切工业设备。西门子PLC代理商
将现实世界与虚拟世界融为一体的开发实例不计其数，全世界大的光学望远镜的生产便是其中之一。为了加快开发进度，制造商使用了西门子NX软件对用于生产直径达1.5米的望远镜镜片的机器进行三维模拟，然后将模拟数据与生产系统集成。这样，只用了短短一年半的时间，就开发出了这台抛光精度高达30纳米的机器。
在手术室里融合可移植成像。现实世界的数字化步伐也在阔步迈向医疗领域。譬如，在位于新泽西州普林斯顿的西门子美国研究院，研究人员正与来自西门子医疗的*合作，将术**维计算机断层扫描成像和核磁共振成像与手术室或介入**室里的其他成像设备生成的实时图像相融合。其思路是将高分辨率的三维成像用作引导底图，并将所有其他模式的成像融合到其中。
多模数据融合将不**于成像。研究人员预计，诸如患者实时监测数据，甚至一些官能的现场模拟数据等信息，将被整合到一张可能很快就将支持无线移植的融合实时成像中。事实上，在这个愿景中，融合数据集的可移植性是关键。可移植图像将支持视觉、心理活动与手眼协调的融合，甚至可能被用在增强了的现实环境中，从而允许外科医生将诊断信息重叠到他/她的实际视野上。鉴于可移植性的诸多益处，西门子研究人员正在开发有关技术，以促进**快速可视化解决方案的获取――包括量身定制流式传输和针对医疗应用的视频压缩解决方案。
不论对象是工业环境还是医疗环境，硬件还是软件，数字世界里的大多数高级系统在设计时都考虑了自动监控、预防性维护和远程维修等需求。譬如说，西门子PLC代理商现在，西门子的通用远程服务平台（cRSP）就跟踪了大约25万个系统，从摩天大楼和燃气轮机，到255座城市的交通控制中心，不胜枚举。它还监控了大约12万台高端医疗设备，并提供维修服务。每个月，这些系统总共要生成差不多10兆兆字节的数据。但随着所监控系统精密度的日益增长，其诊断传感器和软件驱动的功能也与日俱增。因此，*预计，到2020年，cRSP每个月将需要处理大约80兆兆字节的数据。为了增强安全性，同时保证有足够的能力来应对这些海量数据，西门子正在开发新一代结构。
通过对基础设施和专业知识的整合和虚拟化，基于云计算的服务可降低费用。
新经济。在越来越多系统的监控和维护功能朝着数字世界迁移的同时，与这些功能有关的实物基础设施本身也在经历数字化。譬如，为什么每一座城市都要具备自有交通管理中心呢？在德国，已有10座城市基本上将这项功能外包给了一家西门子服务中心。由于可以通过基于云计算的互联网服务获取其所有交通数据，每一座城市都能对当地影响交通的事件进行规划和管理，而*部署成本不菲的实物设施，也*进行相关维护。
IT基础设施也直冲云霄。自动化系统生成的数据量非常之庞大，就连西门子这样的大型企业也面临着数据存储量日益增长的挑战。同时，作为虚拟IT解决方案的云计算具有强烈的吸引力。考虑到这一点，西门子研究院正支持公司各业务部门开展一项计划，旨在探索产品设计新途径，以期既能充分利用云存储系统里的海量数据，又不降低安全性。通过对基础设施和专业知识的整合和虚拟化，基于云计算的服务可降低费用。事实上，据市场情报提供商国际数据公司（IDC）预计，IT服务朝云计算系统的迁移将是缔造所谓“智能数据”经济的决
定性因素。
产品、服务和知识的快速数字化进程将带来巨大益处，这一点毋庸置疑。每个人都能有切身感受的一个关键领域是我们与**的关系。比利时eGovlab公司的董事兼创始成员Vasilis Koulolias设想，电子政务将是民主制度下一步的发展趋势。他预言道，“这意味着朝更睿智、高效、更具代表性的**转变；这将为合作、共同创造和相互交流降低成本。”
虽然这个数字化的美丽新世界潜力无限，但是我们在朝着它迈进的同时必须小心谨慎。正如麻省理工学院数字化商务中心主任Erik Brynjolfssen教授在接受我们的采访时所指出的那样，自动化系统正日益瞄准蓝领和白领的工作岗位。Brynjolfssen说：“利用数字化技术，可以创造无穷的财富。但这些财富既可能被集中在少数人手里，也可能为数十亿人创造广泛的机会。我们有能力创造全人类的共同繁荣，但如果我们坐视不管、放任自流，那么这样的繁荣景象永远不会到来。”西门子PLC代理商
