Senseye，一家英国的新兴企业，正在寻找一家光伏企业来测试一个或许可以减少20%运行和维护费用的军事分析系统。这家公司目标是于明年初将该系统推向市场，希望能通过将军事分析的系统用于光伏电站后能压低目前的电站维修预报系统的价格。
该系统将会使用国防部门改造过的软件来实时分析大量数据并提供精确的变量预测，如电站的发电量和组件失效率。
例如，将逆变器输出读数与天气预报、币值波动数据整合，以给厂主提供每天或每周的赢利预测;又例如该系统还可预测何时元件可能会损坏。
Senseye公司解释说，航空航天业以及国防业都十分依赖于先进的分析软件以确保元件不会意外失效，因此他们已经研发了价值上万欧元的预报系统。现在Senseye正希望能为太阳能行业创造同样的价格合适的系统，通过大量使用者来共同分担其开销。“我们在今年初创立了Senseye，来实现这项技术并将其商品化。”Hill说。
他的公司由一家英格兰南部地区性低碳企业孵化器Future Solent支持，现下正以太阳能行业、农业及制造业的半年期beta测试试验为目标，以展示该系统的价值。
尽管Senseye的系统可以应用于全球任何地方，但是他们目前限制在6个英国太阳能公司进行试验，以免需要在光伏电站安装额外的用于测试的传感器和电子元件。
他们希望系统需要的绝大多数信息例如逆变器输出和千瓦时发电量数据都能随时提供给电站业主。Hill表示：“我们希望拥有尽可能多的信息，不过太阳能本身就已经有很多数据了。”这些数据将会被统计和分析，对元件性能以及电站运行情况进行预测。在航空航天业中，类似的系统可以减少近五分之一的成本。
大量行业相关的数据组的收集与分析，或者称之为“大数据”，形成了物联网的一部分，在物联网中日常物品被联系到通信网络中以进行远程操控。物联网已经通过智能电网的发展出现在能源部门，并且被认为可以减少25%的维修成本并减少50%的意外运行中断。
Steve Hilton，物联网咨询公司MachNation的一位分析师说：“预测分析已经成为了较复杂应用分析的大型企业的主导。如果你可以提供对于中小型企业来说足够经济和简易的预测分析，那将会非常棒。”
Dassault Systemes 副总裁Ingeborg Rocker博士，专攻数据分析和可视化软件系统，他表示在太阳能等行业应用分析系统的好处是“显而易见”的。她表示如今的发展方向就是要从传感器获取数据并应用于预测。交通预测系统已经在这样做了。
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